Anna Rezende, do Cappra Institute for Data Science, Patrícia Fumagalli, da Ânima Educação e Paula Fadul, do Nubank, trazem as principais tendências para uma liderança data driven em 2021.
A alfabetização em dados é uma tendência por si só, afinal, profissionais de todos os setores do mercado precisam desenvolver a capacidade de ler, interpretar e usar dados a seu próprio favor. Pensando na necessidade de ampliarmos nossa compreensão sobre esse campo, trouxemos neste texto as principais tendências de Data Literacy para 2021.
Os insights são propostos pelas profissionais Anna Rezende Braga, Data Translator no Cappra Institute for Data Science, Patrícia Fumagalli, VP Transformação Digital na Ânima Educação e Paula Fadul, Head of Marketing Analytics no Nubank.
Continue a leitura e descubra os caminhos para estruturar uma liderança baseada em dados com essas 5 tendências.
1. More Strategy, Less Code
A primeira tendência de Data Literacy trazida por Anna Rezende é o destaque de profissionais com skills estratégicos em Data Science, na contramão da visão de que pessoas dessa área precisam apenas compreender de codificação.
Dados da Gartner mostram que, em 2023, mais de 33% das grandes organizações terão analistas praticando inteligência de decisão. Apesar de que papéis de estratégia de dados em posições de C-level ainda não sejam comuns, Anna percebe uma tendência de mais cargos e funções como essa.
“Uma vez que nós já passamos pela bolha dos cientistas de dados em alta, agora a gente vê muito falando sobre o estrategista de dados. Começamos a ver matérias falando porque a estratégia de dados vai ser a próxima grande coisa. Essa tendência começa a refletir muito na demanda por esses profissionais, gerando maior necessidade de especialização desses profissionais.”
Essas vagas já começam a aparecer não apenas no mercado externo, mas também no brasileiro. A busca por estrategistas digitais tem menos vistas para um perfil técnico de programação e mais foco em soft skills de pensamento analítico e tradução de dados. São pessoas que sabem traduzir o que cientistas de dados falam e transformar em valor para o negócio, ajudando a tomada de decisões.
“Por que estamos vendo o crescimento dessa tendência? Porque a gente só começa a ver valor para o negócio, independente do setor, quando a gente consegue transformar os dados em sabedoria. Ter dados por dados não é o suficiente. O quanto você está analisando disso? O quanto você está usando esses dados para tomar uma decisão? É aí que o papel da estratégia de dados aparece muito forte, que é, de fato, colocar em prática todos os insights que a gente consegue obter a partir dos dados.”
2. Data as a Service (DaaS)
Mais uma tendência em Data Literacy é o crescimento do mercado de Data as a Service, que oferece analytics como um serviço para que negócios tenham acesso aos dados, façam cruzamentos e gerem seus próprios insights. Com isso, empresas e setores específicos têm mais autonomia para manusear as informações sem depender de um setor específico.
Anna Rezende ressalta que dois pontos precisam ser observados nessa expansão do mercado de DaaS:
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governança: eu tenho que levar os dados a todos de forma democratizada, mas preciso saber quem está tendo acesso, a quais dados e por quê? Principalmente com a LGPD, a governança tem um papel fundamental nesse ponto;
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data literacy: tudo bem liberar os dados para todos acessarem, mas as pessoas precisam ser capacitadas, tem que saber usar as ferramentas, os cruzamentos que vão fazer, as perguntas de negócio, o propósito daquilo.
3. Desenvolvimento de cultura analítica na empresa
Patricia Fumagalli traz como tendência o desenvolvimento de uma cultura analítica no negócio, com base no caso da Ânima Educação, que começou o processo de transformação digital em 2017. A empresa começou a olhar dados sob a perspectiva de capacidade de transformação e agora compartilha os aprendizados desse processo.
“Passamos a usar o framework de Self Service Analytics da Gartner e isso começou a criar uma cultura de que a gente podia construir a quatro mãos para dados. Em vez de a gente entregar um relatório pronto, por que não começar a criar uma cultura analítica? Essa cultura alfabetiza as pessoas para que elas sejam capazes de produzir os próprios relatórios e gerar seus próprios insights com mais facilidade, rapidez e propriedade.”
Os movimentos iniciais foram de desenvolver capacidade analítica nas pessoas da empresa, fazendo com que elas entendessem o negócio e os processos.
“Conforme a gente consegue evoluir nessa cultura analítica na área de descritivo e diagnóstico, a gente também consegue que as áreas contribuam na criação de modelos preditivos e prescritivos. A gente evolui na maturidade analítica e faz essa integração.”
A Ânima organizou frentes de dados na empresa, distribuindo papéis na estrutura para criar conexões:
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Governança de dados: protocolos e políticas para garantia integral da qualidade dos dados;
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Engenharia de dados: infraestrutura preparada para coletar, armazenar e disponibilizar dados;
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Análise de dados: geração de insights com base em dados internos e externos;
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Produtos de dados: geração de modelos preditivos e prescritivos.
Nessa estrutura, todas as áreas de negócios contam com uma figura de analista de dados. Paralelamente, analistas de todas as áreas se reúnem em um Chapter de Dados para desenvolvimento e construção de critérios de governança e garantir alinhamento.
Patrícia compartilhou os principais aprendizados que obteve no case da empresa:
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É uma jornada, sem data pra terminar;
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A liderança precisa ser evangelizadora;
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Há áreas e pessoas na organização em níveis muito diferentes de maturidade e é importante que todos consigam evoluir;
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Tem que desapegar da exclusividade da informação;
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Construir de forma colaborativa para gerar engajamento;
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Transferir o conhecimento para desenvolver autonomia.
4. Equilíbrio entre intuição e data driven decisions
Paula Fadul, Head of Marketing Analytics no Nubank, apresenta como tendência a integração da mentalidade data driven com a intuição na busca por respostas na liderança baseada em dados. Ela explica que o poder dos dados é como uma espada, que precisamos saber usar corretamente, do contrário, vamos nos tornar ainda mais vulneráveis.
“Não se trata de ter uma arma ou um super-poder, mas sim de dominar essa habilidade. A gente precisa ir muito além da conversa de como comprar, instalar e implementar dados, como se fosse virar uma chave. Estamos falando de saber como funciona ou não funciona, quando e onde aplicar, conhecer as fragilidades, porque assim a gente pode encontrar formas de compensar essas “fraquezas”.”
Pensando nisso, Paula defende que é preciso parar de considerar a intuição de forma pejorativa e começar a perceber que ela trabalha em conjunto com dados. Em vez de “intuition versus data driven”, precisamos de mais mais “informed decisions”. É menos “Eu acredito que…” e mais “os dados mostram que…”.
“A intuição ajuda a gente a definir as boas perguntas, desenhar os testes que a gente quer rodar. Em seguida, os dados ajudam a gente a comprovar, sustentar ou não, para que a gente volte a usar intuição para fazer novas perguntas e seguir o processo. A Gente precisa aprender a usar o poder dos dados para sustentar decisões em meio a um mar de incertezas. O que a gente vai falar e vai testar precisa vir de algum lugar.”
5.Power of people: a importância do componente humano na liderança
Por fim, Paula Fadul destaca o componente humano na liderança como mais uma tendência da área de dados. Segunda ela, uma característica principal de líderes do futuro é reconhecer e enxergar que o poder das pessoas é maior que a pessoa no poder.
“Apesar de estarmos atolados em transformações tecnológicas, isso vai muito além de tecnologia, é o componente humano do líder, que muitas vezes é esquecido. Como assim aspecto humano? Ser humano é ser imperfeito, vulnerável e não é dono da verdade - completamente o contrário do papel que muitas vezes a gente acha que tem que ter como líder. Devemos começar reconhecendo que somos humanos e que não sabemos tudo, e também reconhecer e valorizar os outros humanos a nossa volta.”
As implicações que isso tem no novo modelo de liderança envolvem um ambiente mais transparente e com menos manipulação. Paula explica que esse movimento faz com que líderes passem a se preocupar e apreciar genuinamente as pessoas do time, gerando mais engajamento e satisfação por parte de toda a equipe.
“Esse modelo de liderança é cada vez menos efetivo porque,cada vez mais, as pessoas estão buscando trabalhar com o que faz sentido para os valores delas, com o que tem impacto positivo pro mundo, pra sociedade,pro consumidor e para si mesmo como colaborador. Cultura é o fazer e a gente só consegue fazer começando pelo ponto central, que são líderes mais humanos.”
Três pontos sobre líderes do futuro, ressaltados por Paula Fadul:
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não está preocupado em manipular, mas em conseguir transformar, transformando as pessoas e se transformando, se permitindo enxergar novas possibilidades;
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desconstrói a ideia de que a pessoa líder está ali porque sabe mais, mas sim porque faz as perguntas certas, exercendo liderança por meio de perguntas e não por respostas perfeitas;
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persegue continuamente melhores decisões, mas está à vontade com a sua vulnerabilidade para entender que errar faz parte.
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Exercer uma liderança data driven é muito mais do que usar as ferramentas certas e recolher um número significativo de dados. Para conduzir times de sucesso na Era dos Dados, é essencial desenvolver soft skills e incentivar Data Literacy para que cada vez mais profissionais consigam interpretar dados e tomar boas decisões.
Este artigo é resultado da conversa que tivemos na Digital Trends 2021. Para assistir a discussão completa, acesse nosso canal do YouTube.
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