Dramas comuns na implementação da cultura de Data Analytics

jul 29, 2017

Nos últimos 4 anos, nós da Aquarela fizemos um levantamento sobre o mercado de análise de dados e sua cultura dentro das organizações. Descobrimos alguns padrões interessantes sobre os dramas mais comuns que conduzem à dificuldade de retornar os investimentos de data analytics. Menos de 4% dos projetos de analytics retornam o investimento. Como o tempo é cada vez mais curto, tanto para quem escreve como para quem lê, seguem as informações resumidas sobre esses padrões.

Padrões e dramas comuns na análise de dados dentro das empresas

Piá do Excel

O piá do Excel (guri, rapaz ou menino – dependendo da região do país), é um tipo típico nas empresas. Sua função é ser uma prótese cognitiva que concatena informação e memoriza fórmulas e processos para tornar refém todas as pessoas ao seu redor. Por isso ele é muito respeitado, admirado e conhecido. Sua saída implica, em alguns casos, em pânico, confusão e até pressão alta.

Capoeiras Cognitivas

A dança/luta física e ritmada da capoeira é uma atividade mental altamente valorizada e necessária para conseguirmos administrar tantas informações de tantas formas e em tão pouco tempo para gerar uma conclusão relevante ao final. A capoeira cognitiva é importante para administrar a parálise (paralisia por excesso de análise)

Uma andorinha não faz verão

Tipicamente se busca uma única resposta para todos os problemas. A única forma de se resolver problemas sistêmicos é atacando-os de forma sistêmica com a menor dependência possível do piá do Excel. Geralmente acontece o inverso causando problemas para ambos.

Problemas de causa e efeito

Todo analista de dados precisa validar suas hipóteses e refletir bastante sobre a relação de causa e efeito das decisões. Por exemplo, o bom analista de dados sabe que uma andorinha não faz verão. Sabe que todas elas juntas também não, pois o verão é causando por outros fatores.

Desalinhamentos entre software e software (isso mesmo Software e Software)

Compramos o melhor piano da loja e na próxima semana vamos mostrar suas composições aos clientes que já estão confirmando a presença no evento.

Altere a palavra piano por software, composições por relatório e evento por reunião imaginando que nunca houve um piano na empresa e que poucos funcionários estudaram música. Sair mudando softwares e processos sem uma orientação arquitetural de análise é um risco parecido.

Como resolver essas questões dentro da sua própria empresa?

Temos a visão que o processo de análise de dados deve ser amarrado à cultura organizacional e compartilhada com todos dos papéis e em todos os níveis da empresa. 

Com a proposta de auxiliar nessa busca, de forma introdutória, mas estruturada e tangível, elaboramos a metodologia DCIM (Data Culture Introduction Metodology) a qual é apresentada no curso “Introdução à Cultura de Data Analytics com IA” com um foco bastante introdutório e didático, que faz os alunos aprenderem colocando a mão na massa e resolvendo problemas informacionais imediatamente.

Os técnicos e gestores podem se beneficiar melhorando sua comunicação sobre estratégias de dados de acordo com os níveis de maturidade de dados da gestão da empresa. A importância destas habilidades estão relatadas no artigo “O Profissional de Data Science na visão da Aquarela”.

Autores

Wlademir Prates

Doutor e Mestre em Finanças pela Universidade Federal de Santa Catarina – Brasil. Pesquisador em finanças / economia comportamental e mercado de capitais. Atualmente Data Scientist aplicando estratégias de aprendizado de máquina em problemas de negócios de grandes organizações no Brasil e no exterior.

Joni Hoppen

Fundador e Diretor Comercial da Aquarela, Mestre em Business Information Technology com especialização em logística – Universiteit Twente – Holanda. Escritor e palestrante na área de Ciência e Governança de Dados para indústria e serviços 4.0.

www.linkedin.com/in/jonihoppen/