Na era da informação, os setores de data science e analytics são cada vez mais requisitados por empresas que querem embasar a tomada de decisão da forma mais eficiente possível, envolvendo estatística, matemática, uso de softwares e gestão.
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Encontrar padrões e tendências em séries de dados volumosos e transformá-los em insights pode ser uma das formas de ter uma estratégia à frente dos concorrentes de um mercado. Essa metodologia já existe há algumas décadas, mas ganhou força devido à evolução dos sistemas e da capacidade de encontrar, armazenar e processar dados.
Para falar sobre este tema, o NSC Lab conversou com um dos mentores do programa iNovaSC, Ricardo Toledo, que é mentor de startups no Centro de Inovação da Associação Catarinense de Tecnologia (Acate) e co-fundador da fintech Akropoli.
Toledo é físico formado pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), mestre em finanças pelo Insper no Brasil e tem MBA pelo Instituto Panamericano de Alta Dirección de Empresa (IPADE Business School), no México. Possui mais de 22 anos de experiência no Brasil e na América Latina nos setores de bancos, financeiras, fidelização de mercado e em consultorias estratégicas.
É possível classificar ou analisar dados quanto ao seu nível de importância? De que forma?
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Quando a gente pensa em dados e informações tem muito modismo. Inclusive muitas empresas caem em uma armadilha. O mais importante não é ter dados, mas sim o que você vai fazer com eles. Qual a grande pergunta que a empresa quer responder com os dados? A exploração do problema e da informação é onde há um grau de importância. Não faz nenhum sentido a gente querer só acumular dados. Isso leva a um aumento de custo e desperdício de recursos financeiros e de pessoas. A importância vai depender da grande pergunta de negócio que você quer responder. A partir dela, há uma análise sobre a importância dos dados que fazem sentido ter dentro da instituição.
Como escolher a melhor forma de tratar os dados?
A gente sempre divide entre dados estruturados e não estruturados. Existem técnicas para isso, mas a maior questão não é se ele está estruturado ou não, mas se ele existe. E depois, qual o grau de confiança que você tem sobre essa informação, o que vai depender do grau de conversa que houve em torno do dado de diferentes pessoas de diferentes áreas. Cada vez mais estamos avançando em poder computacional, capacitação das pessoas, para que de fato consiga responder às perguntas necessárias. Nunca é bom sair pensando no Data Lake. O Data Lake é uma ferramenta e você vai chegar lá desde que as etapas anteriores tenham sido bem entendidas.
Quais setores utilizam metodologias de análise de dados para alavancar os resultados?
Vários setores vêm passando por uma grande transformação de dados e informação. Venho da indústria financeira, trabalhei por 20 anos, justamente com isso. Dentro dos bancos, antes mesmo de se falar em Big Data, isso já acontecia de uma forma bastante forte. Mas você também vê muito forte no varejo, as indústrias trabalhando muito com IOT, Big Data, grande volumetria de dados, começando a cruzar esses dados com produtividade. Você vê acontecer em todos os setores, na verdade, a internet acelerou esse processo cada vez mais.
Quais os principais erros na hora de utilizar os dados para a tomada de decisão e como fugir deles?
O grande erro é cair na armadilha do modismo, de que precisa trabalhar com dados. Você realmente precisa, mas o mais importante é conseguir ter uma clareza de como isso vai acontecer. Isso pode consumir recursos infinitos, financeiros e de tempo das pessoas e não dar nada lá no final. O principal é você conseguir fazer uma introspecção do seu negócio, sobre o quanto está preparado para usar dados na tomada de decisão. Isso passa pela cultura, por quanto está agarrado nos paradigmas anteriores, baseados no conhecimento empírico, o quanto a transformação do número e da informação está disponível para você conseguir trabalhar bem. Se esses pontos iniciais não são checados, você pode entrar em uma jornada infinita que parece que não dá em nada, porque faltou essa base. Os líderes precisam puxar isso de uma forma bastante clara.
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O que é fundamental em relação a primeiros passos e qual a evolução que se espera de uma empresa que se torna orientada a dados?
Para começar, você precisa ser muito curioso, de cabeça aberta. Os passos fundamentais é que você tenha uma equipe e líderes que sejam curiosos e abertos a serem questionados. Isso vai trazer visões novas sobre o mundo e sobre as maneiras que você vai enxergar as coisas. E garantir que a informação de fato ajuda do ponto de vista do conhecimento, que ela é confiável. Essa é uma jornada não só de uma equipe e não só de um departamento. Se o tomador de decisão não der valor para isso, o indicador vai virar paisagem. E começar a explorar dados da maneira mais simples possível, não precisa contratar um Phd para começar. Isso faz com que a empresa comece uma jornada que sai de um indivíduo curioso para uma empresa curiosa e que leva a informação para outro nível de discussão.
A NSC Comunicação, por meio do iNovaSC, traz temas como o uso de dados na tomada de decisão para a realidade dos colaboradores em um programa interno de capacitação prática, com foco no intraempreendedorismo e na geração de projetos viáveis inovadores. Saiba mais detalhes aqui.