Maturidade analítica na empresa só se alcança com profissionais com alta capacidade analítica. Entenda mais sobre como isso influencia nos resultados.
Com a urgência da transformação digital batendo na porta das empresas, conceitos como decisões orientadas por dados e alfabetização em dados estão se tornando comuns. É claro que a maioria das lideranças deseja alavancar o negócio usando dados, no entanto, é importante lembrar que o desenvolvimento da capacidade analítica requer esforços. Só assim os objetivos serão alcançados.
Sem saber como avaliar a capacidade analítica de suas equipes e líderes, empresas acabam se perdendo nesse processo. A maturidade analítica só é alcançada quando, no negócio, há pessoas capazes de tomar decisões bem embasadas.
Por isso, compartilhamos neste artigo as principais etapas para atingir a maturidade analítica no negócio, começando pelas pessoas. Passaremos por classificações da Gartner e da Cappra, que vão ajudar você a tornar mais palpável o caminho para uma empresa data driven. Boa leitura!
O que significa ser uma pessoa com capacidade analítica?
Pessoas analíticas são aquelas capazes de extrair percepções concretas, inovadoras e únicas a partir dos dados. A capacidade analítica está relacionada a outra qualificação de destaque no mercado atualmente: a tomada de decisão. Profissionais que entendem o que os dados mostram conseguem tomar decisões certeiras diante da estratégia do negócio.
Empresas vivem um momento na história dos negócios em que os dados valem ouro. Eles são tratados como verdadeiros ativos, o que é uma classificação justa. Afinal, se podemos entender tanto a partir deles, o valor dessas informações é inestimável. Portanto, é fundamental ter gente qualificada que saiba como lidar com os dados.
Esse cenário gerou a urgência na busca por pessoas de alta capacidade analítica. As organizações perceberam que não bastava saber em quais fontes encontrar os dados. O que elas precisam é de pessoas que, a partir desse material, consigam entender o que importa para o sucesso do negócio. Por isso, é essencial que as pessoas entendam:
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o mercado;
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o público;
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os processos internos;
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entre outros fatores.
Não é à toa que as principais companhias do mercado estão atrás de pessoas que trabalham orientadas a dados. Quem se sente à vontade em meio a esse grande volume de informação também não se intimida na hora de tomar uma decisão. A razão é simples: elas conseguem enxergar nos dados as respostas para todas as perguntas da empresa.
Por que a capacidade analítica é importante?
Periodicamente, grandes instituições globais analisam o contexto do mundo corporativo para entender o que é urgente às empresas. Não surpreendentemente, o relatório Future of Jobs, do The World Economic Forum (WEF), apontou a capacidade analítica como requisito fundamental para os profissionais modernos.
Leia também: 15 habilidades do futuro, segundo o Fórum Econômico Mundial
Essa facilidade de lidar com dados e entender o que eles retratam sobre uma empresa é considerada uma soft skill. Portanto, não precisamos nos alongar muito e tentar convencer você de que, de fato, é fundamental se aprofundar nesse conhecimento.
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.
Como saber se tenho capacidade analítica?
Não há um teste para responder a essa pergunta. Tudo depende de dois fatores principais: suas experiências prévias no mercado e sua busca por qualificação especializada. Algumas pessoas precisaram aprender em meio às tarefas de seus cargos, enquanto outras buscaram esse conhecimento em instituições de renome.
Contudo, você precisa fazer uma autoanálise para entender se, originalmente, seu perfil é analítico. Pessoas que têm maior capacidade analítica, são aquelas que, naturalmente, embasam suas decisões sempre que precisam dar passos importantes. Além disso, você precisa saber projetar cenários e, principalmente, interpretar dados.
Um simples compilado de informações não vai dizer a você em quais estratégias de marketing investir ou quais são os investimentos necessários a uma empresa. Essas questões mais claras e específicas só são detectadas quando você mergulha nos dados. Entender o padrão deles, como eles se relacionam entre si e compará-los com o cenário atual de uma empresa, ou departamento, é que ajudará a interpretá-los, e definir se você tem ou não capacidade analítica.
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.
Como desenvolver a capacidade analítica?
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.
1. Desenvolver senso crítico na análise de situações
Profissionais de perfil analítico são capazes de questionar, aprofundar e investigar. Se você se depara com um dado relevante, precisa se esforçar para saber o que ele realmente significa diante de um contexto, outros dados e resultados diversos.
É o seu senso crítico, focado em questionar, que vai permitir destrinchar ao máximo cada informação que recebe. Nesse caminho, você conseguirá interpretar números soltos, os conectando a cenários e, dessa forma, chegando a conclusões. Depois disso, tomar decisões fica mais fácil.
Pensamento crítico é um dos fatores fundamentais dependendo do nível de carreira que você está. Existem dois pilares quando a gente pensa nesse tema: o primeiro é o conhecimento prático do que você quer trabalhar e o segundo é experimentar. Não basta só olhar dashboards, relatórios e ler livros. A gente precisa da vivência, isso gera o pensamento crítico. Adalberto Silvestre - Gerente de Campanha de Marketing LATAM na NVIDIA
2. Se expor a diferentes assuntos e ideias
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.
3. Fazer cursos relacionados à análise de dados
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:
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a identificar problemas;
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investigar possibilidades;
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usar dados para contar histórias;
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criar relatórios sólidos para orientar as decisões;
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criar dashboards de visualização de dados;
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se preparar para ser líder data-driven.
4. Entender tipos de análise de dados
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.
5. Criar uma visão mais abrangente da sua área
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.
O que é maturidade analítica?
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.
Qual é a importância da maturidade analítica para o negócio?
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.
Quais são os tipos de análise de dados no negócio, segundo A Gartner?
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:
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análise descritiva;
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análise diagnóstica;
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análise preditiva;
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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.
Níveis de maturidade analítica da empresa. Fonte: Gartner.1. Análise descritiva
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).
2. Análise diagnóstica
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.
3. Análise preditiva
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.
4. Análise prescritiva
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.
Quais são os estágios de maturidade analítica, segundo A Cappra?
Avançar nos modelos de análise de dados exige que a empresa tanto desenvolva sua mentalidade de gestão quanto contrate profissionais capacitados e adote tecnologias específicas. Por mais que a maturidade analítica seja cada vez mais urgente, o relatório Insights da Maturidade Analítica Brasileira, do Cappra Institute for Data Science, constatou que a maioria das organizações ainda está dando os primeiros passos nesse caminho.
A pesquisa, que entrevistou 500 profissionais de empresas brasileiras em 2020, definiu cinco estágios para a maturidade de dados:
1. Data-negation;
2. Data-curious;
3. Data-try;
4. Data-safety;
5. Data-driven.
Saiba mais sobre cada uma delas!
1. Data-negation
Data-negation são as organizações que não valorizam os dados em seus processos e que não acreditam no potencial analítico aplicado ao negócio.
2. Data-curious
Data-curious são as organizações que fazem aplicações pontuais para uso de dados, sem constância ou estabelecimento de processos analíticos.
3. Data-try
Data-try são as organizações em busca de estabilização de uma operação orientada por dados, testando alternativas para reduzir o feeling nas decisões.
4. Data-safety
Data-safety são as organizações que utilizam os dados de forma estável, principalmente para justificar suas ações, e que se sentem seguras usando dados.
5. Data-driven
Data-driven são as organizações analíticas, com estratégia, processos, pessoas com capacidade analítica e espaços plenamente adequados para usar dados nos negócios.
Como resultados, eles identificaram que a maioria das organizações se encontra no segundo estágio, denominado ‘data-curious’. A pesquisa também mostrou que apenas 35% de pessoas em posição de liderança estão usando dados nos seus processos de tomada de decisão.
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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Diante de um mercado que exige profissionais totalmente integrados aos dados e a importância deles em uma empresa, se preparar tecnicamente é uma necessidade. Conheça o curso de Data Analytics da Tera e desenvolva sua capacidade analítica com a ajuda de experts de mercado.
