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Expressões como data-driven e cultura de dados aparecem recorrentemente no mundo dos negócios como soluções capazes de agregar enorme valor para as empresas. Porém, o acúmulo de dados e ferramentas de forma centralizada – nas mãos de poucas pessoas distantes do contexto de negócio – não é suficiente para isso.
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Para ajudar de forma prática, trago aqui pontos para o uso de ferramentas e técnicas do universo de dados. Ele explica desde análise exploratória à construção de ETLs, para potencializar as áreas operacionais de uma empresa.
Primeiramente, é necessário o entendimento do quão importante é que dados e operação caminhem juntos. E isso, basicamente, está relacionado ao time de dados poder proporcionar três características ao negócio:
- Escala: no mundo digital, os negócios precisam ser escaláveis, ou seja, os serviços fornecidos devem ser capazes de impactar um grande número de clientes sem falharem nesse processo;
- Eficiência: a quantidade de processos e tarefas realizadas devem aumentar mais do que a quantidade de pessoas responsáveis por executá-los e mantendo os custos controlados;
- Agilidade: cada vez mais entregar um serviço de qualidade no menor tempo possível é crucial para a satisfação do cliente.
Estas características são fundamentais para entregas de qualidade e diversas ferramentas e técnicas na área de dados podem ser usadas para potencializá-las através de um conceito chave: automatizações.
A importância das pessoas nesse processo
Pessoas alinhadas com o objetivo de aplicar as ferramentas de dados em processos operacionais para automatizá-los, realizar análises e extrair insights precisam estar em um ambiente que propicie dois fatores:
- Autonomia: ferramentas de dados e os próprios dados em si devem estar acessíveis para as pessoas utilizarem sem depender de processos burocráticos de concessões de acessos que demore dias, por exemplo;
- Capacitação: para extrair o máximo valor que as ferramentas oferecem, é necessário conhecer o seu funcionamento e boas práticas.
Esses conceitos podem soar teóricos, mas como de fato envolver as pessoas através desses dois fatores? Aqui entra um pilar muito importante se queremos que as pessoas usem as ferramentas de dados nas operações: prática.
O ciclo tradicional de aprender a teoria e depois aplicar em muitos casos podem dificultar que as pessoas abstraiam o que pode ser realizado e trazer lentidão nos treinamentos. Assim, uma possibilidade que pode funcionar é:
→ Aprender a prática desde o começo
→ Praticar repetidamente para ganhar excelência
→ Ir acrescentando profundidade nos conceitos ao longo do processo
Esse ciclo funcionará cada vez mais na medida em que o conhecimento sobre o processo é democratizado e circula entre as pessoas da operação. Assim, é fundamental ensinar enquanto se aprende.
As fases nessa aproximação
Agora que foi explicada a importância do uso de dados pelas áreas operacionais, o papel-chave que as pessoas têm nesse processo e os conceitos que devem criar um ambiente favorável para isso, vale ressaltar que essa aproximação é gradativa e passará, de forma geral, por dois estágios:
- Fase 1: Funcionamento como balcão de pedidos
A medida em que o time de Dados dá suporte e capacita as pessoas para usarem as ferramentas de dados, e realizarem análises e automatizações, o número de pedidos da área para que esses conceitos sejam aplicados aumentará com o passar do tempo. Isso é um sinal positivo de que as pessoas começam a enxergar valor no que está sendo realizado.
Porém, um efeito colateral será a falta de priorização dos processos que estão sendo melhorados e, eventualmente, a sobrecarga do time que os executa —similar a um balcão onde são realizados pedidos e as pessoas atrás do balcão os executam de forma mecânica. Nesse momento, é necessário transicionar para o estágio dois.
- Fase 2: Estruturação, priorização e governança
Com pessoas na operação dominando o uso das ferramentas de dados e conhecendo principalmente os dados do seu domínio, ocorrendo então criação de dashboards, aplicativos e códigos que automatizam fluxos antes feitos de forma manual, o próprio time se torna capaz de começar a distinguir aqueles processos que têm maior impacto, tempo e custo estimados para executá-los.
Com isso, escolhas do que são prioridades começam a ser debatidas de forma mais ampla e em conjunto com outras áreas, como desenvolvimento de produto, por exemplo.
Nesse momento, em um contexto de que cada vez mais pessoas passam a se envolver com dados, uma governança formal pode começar a ser criada e responsáveis indicados para cuidarem da ingestão dos dados e manutenção de aplicativos, códigos e indicadores dentro da operação.
Conclusão
Neste artigo, vimos como os dados podem ajudar no contexto operacional das empresas, porque as pessoas são fundamentais e as fases desse processo.
Essa é apenas uma visão de um caminho que pode ser seguido, e o mundo da tecnologia e de negócios são amplos demais para acharmos que ele é único e que funciona em todos os contextos. Em um próximo artigo, pretendo explorar mais o desafio de como treinar e capacitar as pessoas para este universo.
Luís Felipe Molina é Senior Data Analyst na fintech Cora
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