Com a constante evolução da tecnologia e desenvolvimento das corporações, muitas empresas descobriram uma espécie de “ativo” que pode ser determinante na tomada de decisões: os dados. Informação é uma das moedas da Indústria 4.0 e, por isso, saber coletar, analisar e retirar insights de grandes bancos de dados pode ser a chave para o crescimento. 

Por conta disso, a Cultura Data Driven - que engloba a Engenharia, a Análise e a Ciência de Dados - tem se tornado decisiva para muitas organizações. Data Driven é o termo que se usa quando uma empresa deixa de tomar decisões baseadas no “feeling” de profissionais - mesmo os mais experientes - e passa a reger o planejamento aliando essa experiência a ferramentas tecnológicas, como o Business Intelligence (BI) e o Data Science. 

Porém, para que todo o investimento em inteligência de dados se torne eficiente, é preciso alterar o mindset da organização - e é por isso que se fala em Cultura Data Driven, pois é necessário mudar a cultura da empresa para deixar de depender apenas da experiência de profissionais sêniores e passar a entender a ciência de dados e a tecnologia como aliados. É o que fazem atualmente grandes empresas de diversos segmentos, que investiram tanto na tecnologia a ponte de isso se tornar outra parte da organização, como o Magazine Luiza, que é uma tech que vende varejo, a Nubank, uma tech que tem um banco, e a Ambev, que tem um braço gigantesco de tecnologia. 

É preciso entender ainda todos os processos que envolvem a transformação de um grande volume de dados - algumas corporações chegam a trabalhar com 300 terabytes de informação - em insights e, consequentemente, em ações. A Engenharia de Dados trata as informações e faz a organização das informações. Isso consiste em pegar as informações de diversos bancos de dados diferentes e padronizá-las de forma que elas possam se correlacionar. Neste processo estão o entendimento das fontes, a coleta, organização, modelagem e enriquecimento dos dados. 

Na sequência, os dados seguem para a análise de Business Intelligence, que extrai informações e monta os “dashboards” - espécies de quadros com os dados abertos e destacados seguindo diferentes critérios, que variam de acordo com a necessidade de cada empresa. Por fim, o cientista de dados, munido de todas as informações já refinadas, desenvolve os modelos de previsibilidade para solucionar diferentes situações. Nesta fase pode entrar, por exemplo, o uso de Inteligência Artificial para a criação de modelos preditivos baseados em padrões identificados na base de dados. 

Mas como todo esse processo se transforma em estratégia para a empresa? É neste ponto que entra a mudança de cultura. Como todo este trabalho - e investimento - na inteligência de dados, é preciso acordar com o departamento de negócios que as decisões precisam levar em conta o que os dados estão apontando. Quando você tem toda essa estrutura por trás de uma informação, mas não gosta do que os dados mostram e toma uma decisão “de cabeça”, foge da proposta da Cultura Data Driven. 

Sabe-se que, mesmo no estágio atual da transformação digital, ainda há pessoas e até mesmo organizações inteiras resistentes aos avanços da tecnologia, mas é preciso olhar quem já assumiu isso como um caminho a ser seguido e quem ainda prefere as coisas à moda antiga: ser Data Driven é uma mudança no processo, é essencial para quem quer crescer e ser competitivo e quem não se adequar vai ficar para trás. 

* Fabio Seidl - Engenheiro de Dados e especialista em Business Intelligence da Mouts TI.

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