Maturidade analítica na empresa só se alcança com profissionais com alta capacidade analítica. Entenda mais sobre como isso influencia nos resultados.
Com a transformação digital acelerando em praticamente todos os setores, termos como decisões orientadas por dados, data literacy e cultura data driven deixaram de ser tendência e passaram a ser requisito. A maioria das lideranças deseja usar dados para alavancar resultados, mas poucas conseguem fazer isso de forma consistente.
O motivo é simples: tecnologia sozinha não gera capacidade analítica. Ela só acontece quando existem pessoas capazes de interpretar dados, questionar cenários e transformar informação em decisão.
Capacidade analítica é a habilidade de extrair percepções relevantes a partir de dados, conectando números, contexto e objetivos de negócio. Pessoas analíticas não apenas observam métricas elas questionam, comparam cenários, identificam padrões e transformam dados em ação.
No dia a dia, profissionais com capacidade analítica:
tomam decisões com base em evidências, não apenas em intuição;
entendem o impacto dos dados no negócio;
conseguem priorizar melhor diante de informações complexas.
No entanto, dados por si só não geram valor. O valor surge quando alguém é capaz de interpretá-los corretamente e traduzi-los em decisões.
Por isso, organizações buscam cada vez mais pessoas que entendam:
o mercado;
o comportamento do público;
os processos internos;
e o impacto das decisões no resultado final.
Quem desenvolve essa habilidade se sente mais confortável diante de grandes volumes de informação e menos inseguro ao tomar decisões críticas.
A importância dessa habilidade não é apenas teórica. O relatório Future of Jobs, do World Economic Forum (WEF), aponta a capacidade analítica como uma das competências mais relevantes para os profissionais do futuro.
Leia também: 15 habilidades do futuro, segundo o Fórum Econômico Mundial
Hoje, não entender o que os dados dizem pode ser um grande obstáculo para sua progressão da carreira profissional.
Não se deixe levar pela ideia de que essa soft skill é importante somente por causa do relatório da WEF. A realidade é que o estudo apenas retrata o que acontece no mercado, afinal, empresas data-driven estão se desenvolvendo no mundo todo. Isso se intensificou justamente porque elas conseguiram comprovar o quão poderosos podem ser os dados, desde que analisados da maneira correta.
A capacidade analítica é um requisito já considerado básico em muitos cargos e importantes posições no mercado de trabalho. Seja como parte de um time, seja como um líder, profissionais valorizados são aqueles que podem conduzir departamentos e negócios para o caminho certo.
Isso é possível quando há decisões embasadas em informações concretas. E, claro, são os dados coletados e analisados que ajudarão a criar essas certezas.
Afinal, se há empresas geridas com base no que seus dados mostram, naturalmente há uma demanda por profissionais capazes de serem grandes agentes analíticos. Gestores, sócios e grandes nomes do mercado encaram o momento com o crucial na busca de pessoas com capacidade analítica.
"Dados só são importantes a partir do momento que tem alguém capaz de lê-los. Informação tem aos montes, mas ter pensamento crítico é parar e entender o que você pode fazer para mudar algo." – Anderson Palma, Sócio Fundador no Growth Labs e expert em cursos da Tera.
Não existe um teste único que responda essa pergunta. A capacidade analítica é construída a partir de experiências, vivência prática e aprendizado contínuo.
Alguns sinais claros de um perfil analítico são:
você costuma questionar dados e números apresentados;
busca entender o contexto antes de decidir;
consegue cruzar informações diferentes para chegar a conclusões;
evita decisões baseadas apenas em feeling.
Analisar dados não é apenas olhar relatórios. É entender padrões, relações e cenários possíveis. Se você sente facilidade ou curiosidade por esse tipo de análise, há um forte indício de que essa habilidade pode e deve ser desenvolvida.
De modo geral, se você é uma pessoa acostumada com esse tipo de análise aprofundada de números e resultados, ou sente que teria facilidade com isso, certamente você tem habilidade analítica a ser desenvolvida.
Você não precisa trabalhar diretamente como analista de dados para desenvolver capacidade analítica. Na verdade, é importante que essa habilidade esteja em profissionais de todos os setores, garantindo que possam contribuir para a maturidade analítica da empresa como um todo.
Veja a seguir alguns caminhos para se desenvolver nesse sentido.
Profissionais analíticos questionam informações e aprofundam análises. Um dado isolado raramente explica algo sozinho. É o pensamento crítico que permite conectar informações, identificar causas e chegar a conclusões mais sólidas.
"Pensamento crítico vem da vivência. Não basta olhar dashboards ou ler livros — é a experiência prática que constrói essa habilidade."
— Adalberto Silvestre, Gerente de Marketing LATAM na NVIDIA
Entender de tudo um pouco nunca é demais. Não importa sua área de atuação, saiba que todos os outros campos empresariais são relevantes. Em uma estrutura complexa de um negócio, todos os departamentos impactam uns aos outros de alguma forma.
Por isso, não tenha medo de se informar, perguntar a especialistas e demonstrar interesse. É com essa postura que você conseguirá construir uma base de conhecimento ampla. Naturalmente, você estará em melhores condições ao analisar dados de uma empresa.
Se até aqui você já percebeu que tem o perfil analítico, então é hora de transformar isso em uma skill poderosa para o mercado. Estamos falando de qualificação técnica, ou seja, aprender sobre análise de dados.
Cursos especializados ajudam você a entender mais sobre como os dados impactam as empresas e de que maneira você pode usá-los ao seu favor. Na prática, você aprenderá:
a identificar problemas;
investigar possibilidades;
usar dados para contar histórias;
criar relatórios sólidos para orientar as decisões;
criar dashboards de visualização de dados;
se preparar para ser líder data-driven.
A análise de dados pode ter diversas funções, como prever cenários, identificar problemas e construir soluções. Em cada uma das possibilidades você precisará utilizar essas informações de maneira diferente, com uma análise específica.
Entender essas vertentes capacitará você a atuar nas mais diferentes fases e categorias de análise, usando sua capacidade para solucionar problemas complexos de negócio.
Não há um só setor de uma empresa, ou de determinado mercado, que não possa melhorar com ajuda dos dados. Eles permitem enxergar detalhes profundos em processos, comportamentos e o que mais gerar rastros de informação.
Um profissional de dados é sempre que tem a visão mais abrangente, que entende causas, conhece as hipóteses e pode prever o que vai acontecer. Não é mágica, é só a capacidade apurada de compreender o que os dados mostram.
Agora que já vimos o que é capacidade analítica, podemos entender como isso impacta uma empresa. Quando as pessoas de uma empresa têm ou desenvolvem essa habilidade, o próprio negócio eleva seu nível de maturidade analítica.
A maturidade analítica é o processo de evolução de um negócio em relação à forma como dados são usados no contexto corporativo. Sem desenvolver maturidade analítica, é possível que a empresa passe anos estagnada, sem aproveitar o potencial desses recursos para decisões mais inteligentes e inovadoras.
Quando as organizações conseguem avançar em sua maturidade analítica, elas ganham vantagem competitiva, usando análises de dados não apenas para entender o que aconteceu, mas também para nortear decisões e prever cenários.
Mas, assim como uma criança não começa sua vida já caminhando e falando, uma organização no processo de transformação digital tem níveis de maturidade que vão sendo atingidos.
Podemos dizer que tudo começa com a compreensão da aplicabilidade dos dados para o negócio. Quando a liderança e as pessoas que atuam na empresa conseguem enxergar esse valor, uma parte importante do caminho já foi vencida.
Leia também: "Data Driven: o que é e como ter uma cultura orientada a dados."
A implementação de uma cultura analítica, que coloca os dados como protagonistas na tomada de decisões, vai envolver também esforços para que todas as pessoas da organização tenham alfabetização em dados. A ideia de data literacy implica em aprender, desde os primeiros estágios, uma nova língua, até que todos se tornem fluentes e consigam se comunicar com ela.
Em 2012, a consultoria estadunidense Gartner desenvolveu um modelo de maturidade analítica que se tornou um dos mais populares para analisar esse tema. Ele aponta quatro níveis de análise de dados:
análise descritiva;
análise diagnóstica;
análise preditiva;
análise prescritiva.
Com esses quatro níveis de análise de dados, ele mostra que, na medida em que uma empresa consegue aplicar análises mais robustas, mais madura ela se torna em relação ao uso de dados.
Veja a seguir quais são os quatro estágios de análise de dados, segundo a Gartner.
A análise descritiva é o nível inicial da maturidade de dados e olha para os dados buscando entender o que já aconteceu. Em geral, empresas começam a implementar cultura analítica normalizando esse tipo de análise, já que ela tem menor nível de complexidade.
Uma forma de aplicar a análise descritiva é por meio de relatórios mensais e dashboards de KPIs (indicadores-chave de performance).
Dando um passo adiante na maturidade de dados, a análise diagnóstica quer entender por que algo aconteceu. Para isso, é necessário olhar com mais detalhes as informações disponíveis, a fim de responder perguntas e encontrar padrões.
Quando diagnósticos são feitos com precisão, a empresa consegue preencher lacunas, evitar erros recorrentes e reinvestir em iniciativas que têm maior chance de sucesso.
Um estágio um pouco mais avançado e desejado, que busca entender o que vai acontecer. Aqui, a empresa para de olhar para trás e começa a ser mais proativa no uso de dados para a tomada de decisões.
Para conseguir usar dados para prever cenários possíveis, o negócio deve dar um passo a mais em relação à infraestrutura de tecnologia, contando com cientistas de dados para a criação de modelos estatísticos que usem dados confiáveis.
O estágio final e mais buscado nas empresas data driven é usar dados para obter a vantagem de saber com clareza o melhor curso de ação e, assim, fazer com que algo aconteça para benefício do negócio. Esse é o estágio de maturidade analítica em que corporações como Facebook e Netflix se encontram.
Usando tecnologias avançadas de Inteligência Artificial e Machine Learning, é possível aprender com os dados para enxergar o que eles são capazes de proporcionar ao negócio. Eles apontam o caminho a ser seguido e, junto com a visão de negócio e com a experiência, líderes podem tomar as melhores decisões.
Você consegue identificar em qual nível de maturidade analítica sua organização está? Para implementar uma cultura de dados robusta, é essencial investir em profissionais com capacidade analítica. Esperamos que este conteúdo tenha ajudado você a entender em quais áreas seu negócio precisa evoluir.
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Dê o próximo passo na sua carreira analítica.