Não há dúvidas de que ter dados para mensurar resultados seja um insumo fundamental. Muitas metodologias de gestão foram desenvolvidas baseadas na medição e apuração de indicadores (KPI’s – key performance indicators) de forma a melhorar continuamente determinados processos. Da pirâmide de Frank Bird ao BSC (falaremos sobre eles em artigos futuros) passando por dezenas de outras metodologias de nomes distintos e conceitos similares todas têm em comum a colheita de dados e análise dos mesmos para geração de um mapa situacional, diagnóstico e insights para melhoria de um determinado procedimento.
Em muitos casos a colheita dos dados já é um enorme desafio por si só, seja por se tratar de dados oriundos de critérios subjetivos, seja por demandar ferramentas caras e sofisticadas para sua obtenção, seja por estarem embutidos e ocultos em plataformas legadas que poucos ainda dominam. Em grandes organizações usualmente o problema é tão complexo que pode se tornar insolúvel, parcialmente solúvel ou acabar por demandar quantias monumentais de tempo, dinheiro e/ou recursos.
Porém existe um desafio imediatamente adjacente e inerente à coleta de dados: a definição de quais dados coletar e principalmente, o que fazer com eles?
Já presenciei isso mais de uma vez: uma grande companhia gasta uma pequena fortuna para tornar seus sistemas legados capazes de gerar grandes logs de informação para seus times de marketing, vendas e produtos. Passa-se um ano e o projeto morre sem qualquer retorno, resultado ou sucesso. O que acontece?
Acontece que apesar da dificuldade em se obter dados, estes por si só são apenas números, textos e tabelas, usualmente em volumes humanamente impossíveis de serem analisados individualmente. E o maior desafio na verdade nunca foi capturar os dados, mas transformá-los em informação rica e útil.
Essas quantidades massivas de dados podem trazer pânico a qualquer time com pouca intimidade no processamento de informações, mas nas mãos de um profissional de
business intelligence ou um estatístico podem contar histórias ricas em detalhes sobre seu site, seu e-commerce, seu estoque, distribuição, satisfação, hábitos, intenção de compras, qualidade de vida e preferências de seus clientes.
Esse é o maior desafio do profissional de BI, fazer com que toneladas de dados se tornem informação inteligível que facilite a tomada de decisão. Sistemicamente esses dados se tornarão após algumas iterações conhecimento, que por sua vez gerará sabedoria a ser acumulada.
Tomamos como exemplo Hans Rosling, um doutor em medicina e estatística que observa aspectos sócio-demográficos baseados em dados. Se acha que tornar dados de uma grande empresa em informação é desafiador (e realmente é), imagine enxergar a big picture simultaneamente para todos os países do mundo. Agora assista o vídeo abaixo e entenda o que é tornar centenas de tabelas de amostras do Censo e indicadores de órgãos internacionais em informação lógica e fácil (e até divertida) de ser visualizada.
Se você consegue fazer pela alta direção de sua empresa o que Hans fez pela platéia do TED pode dormir tranquilo. Vão te observar com a mesma admiração que você assistiu o vídeo.
Mensuração é fundamental. Mas saber tornar dados em métricas que façam sentido e após isso, informações é o que fará com que você tenha real visão do mercado e vantagem competitiva sobre seus concorrentes.
