Como se tornar uma empresa orientada por insights?

A quantidade de dados disponíveis para as organizações continua a proliferar aceleradamente, mas abordagens e tecnologias como analytics e inteligência artificial (IA) podem ajudá-las a fazer melhor uso dessas informações no dia a dia. Em uma época marcada pela colaboração entre humanos e máquinas – à qual chamamos de “Era da Conexão” –, as empresas que constroem sistemas que possibilitam que homens e máquinas trabalhem juntos para tomar decisões mais rápidas e acertadas saem na frente da concorrência.

Contudo, nem todas as organizações estão otimizando as oportunidades disponíveis, ao contrário: algumas fazem pouco ou nada com os dados que possuem para auxiliar a tomada de decisão. Outras implantam projetos de analytics em silos. Muito poucas incorporam análises, dados e raciocínios baseados em evidências de forma consistente em seus processos decisórios.

É compreensível que muitas empresas acreditem estar no caminho certo. Muitas investiram na criação de projetos de analytics, ou em grupos de estudos sobre ciência de dados; algumas criaram até cargos para comandar a função, como a de diretor de analytics. Ou seja, a grande maioria investiu em soluções táticas.

Essas evoluções parecem naturais. Já se passou mais de uma década desde que o termo “big data” entrou para o vocabulário corporativo. Muitos problemas históricos que impunham barreiras foram eliminados ou reduzidos, como os altos custos para armazenar dados, desenvolver softwares proprietários e data centers.

Qual é a realidade atual? Quantas empresas realmente evoluíram para tomar decisões com base nos insumos que a análise de dados pode oferecer?

Para descobrir, a Deloitte questionou mais de 1.000 executivos que trabalham em grandes empresas que atuam nos Estados Unidos (com mais de 500 funcionários) que interagem, criam ou usam o conceito de analytics como parte de seu trabalho. O objetivo da pesquisa era ver quantos deles classificavam as empresas onde trabalham nas duas categorias mais evoluídas da escala “Insight-Driven Organization”, ou “Organização Orientada por Insights” (IDO na sigla em inglês). A escala tem cinco categorias para classificar o estágio de cada corporação em relação à sua maturidade na aplicação do conceito.

A pesquisa também buscou descobrir o quanto esses executivos usavam dados e ferramentas para tomar decisões, e que papel a cultura e o talento desempenhavam na adoção dessas tecnologias.

A seguir, as principais descobertas dessa pesquisa:

• A maioria dos executivos não acredita que suas empresas sejam orientadas por insights. Menos de quatro em cada dez executivos (37%) colocam suas empresas nas duas categorias principais da escala de maturidade IDO e, desses, apenas 10% as enquadram na categoria mais alta. Os 63% restantes sabem o que é analytics e sua importância, mas carecem de infraestrutura, ainda estão trabalhando em silos ou estão começando a expandir os recursos do analytics ad hoc (uso para um fim específico).
• A cultura pode ser catalisadora ou culpada. Estabelecer uma cultura com base em dados é mais difícil do que adquirir as ferramentas certas ou contratar o talento certo – mas vale a pena. As organizações com a orientação cultural mais forte para tomar decisões a partir de insights com base em dados registraram o dobro de probabilidade das concorrentes para superar significativamente suas metas. Entre a parcela de 37% das empresas na pesquisa com cultura mais voltada à análise e interpretação de dados, 48% delas havia superado as metas nos últimos 12 meses, ou seja, elas têm duas vezes mais probabilidade de exceder as metas quando comparadas às 63% que não têm essa cultura arraigada.
• Quanto mais alto o cargo, mais consciente. O apoio da diretoria é vital para este nível de mudança organizacional. De acordo com a pesquisa, o presidente é o principal entusiasta e especialista em analytics em 29% das empresas pesquisadas. O levantamento mostrou, ainda, que são essas as empresas que têm 77% mais probabilidade de bater suas metas, e também 59% mais chances de obter insights das análises de dados que estão acompanhando.
• A maioria dos executivos não se sente confortável para acessar e interpretar dados. Ao todo, 67% dos entrevistados (que são gerentes seniores ou com cargos superiores) disseram que não se sentem confortáveis ​​acessando e interpretando dados fornecidos pelas ferramentas e recursos à sua disposição. A proporção é significativa mesmo em empresas com culturas fundamentadas na análise de dados, onde 37% dos entrevistados ainda expressam desconforto. Isso aponta para uma grande oportunidade para as empresas oferecerem mais treinamento e melhorarem a experiência do usuário, se quiserem que todos os funcionários usem os insights como parte de seu trabalho.

Business analytics como parte integrante do negócio

Três quartos dos entrevistados relataram que a maturidade em relação ao uso de analytics na sua organização aumentou no ano passado, e quase o mesmo percentual (70%) espera que a análise de dados ganhe importância para os negócios nos próximos três anos.

Acompanhando esses indicadores de maior consciência organizacional está a descoberta de que, nos próximos anos, não apenas analytics será prioridade para as organizações. Outros impulsionadores críticos para a geração de valor dos negócios – como gestão de risco, gestão de reputação, inovação de produto (ou serviço) e gestão de expectativas de crescimento – serão igualmente relevantes. Em outras palavras, analytics é cada vez mais parte integrante do negócio, e não mais um domínio exclusivo do departamento de TI – ou do financeiro.

Inteligência artificial (IA), a tecnologia mais próxima da análise estratégica de dados, ainda não é tão comumente usada quanto algumas outras ferramentas de negócios e gerenciamento – embora outras pesquisas da Deloitte sugiram que seu uso está crescendo ainda mais rapidamente do que o de analytics.

A análise de dados vem sendo usada frequentemente para apoiar áreas estratégicas em usos bastante convencionais. O principal uso (identificar melhorias nos processos de negócios) se alinha com uma das principais prioridades apontadas pelos entrevistados (eficiência geral de custos). O uso de business analytics para melhorar os processos, como otimizar preços ou níveis de estoque, é básico. Um pouco menos comum é sua aplicação para orientar o desenvolvimento de produtos e serviços ou monitorar concorrentes. Isso não é surpreendente. Normalmente, há menos dados numéricos estruturados disponíveis nessas funções. Além disso, como será discutido posteriormente neste artigo, as empresas são muito menos propensas a confiar em dados não estruturados, como imagens de produtos ou comentários de clientes coletados na interação com um chatbot durante compras online, por exemplo.

A base dos insights: dados, ferramentas, talento e cultura

Tornar-se uma empresa orientada por insights obtidos com a análise de dados não é resultado de um único fator, ao contrário. Para que as organizações aproveitem totalmente esses insights e os incorporem às decisões e ações, é necessária uma combinação de motivadores: dados, ferramentas, talento e cultura.

Muito além de business intelligence e planilhas

Embora seja apenas parte do sucesso, o investimento e a adoção de dados e ferramentas são talvez as manifestações mais visíveis e facilmente mensuráveis de onde uma empresa está em sua jornada para se tornar efetivamente orientada por insights.

Os recursos convencionais do universo de análise de dados – planilhas como o Microsoft Excel e ferramentas de inteligência de negócios como o Microsoft Power BI ou IBM Cognos – são os mais usados. Mesmo assim, 67% das empresas pesquisadas também usam pelo menos uma ferramenta avançada, como SAS, uma ferramenta de código aberto, uma linguagem de programação como Python ou uma ferramenta de IA.

O amplo uso de ferramentas sofisticadas é positivo. No entanto, a maioria das empresas entrevistadas corre o risco de comprometer o sucesso da estratégia ao limitar os tipos de dados que analisam, bem como limitar a chance de adotar uma abordagem mais abrangente.

De acordo com a pesquisa realizada pela Deloitte, a maioria das organizações (64%) relata confiar em dados estruturados de sistemas e recursos internos. Um percentual muito menor (18%) aproveita dados não estruturados (como imagens de produtos ou arquivos de áudio de clientes) ou comentários em redes sociais. Esse tipo de dado pode ser difícil de colocar no formato tradicional, mas novas tecnologias surgiram na última década para resolver isso, incluindo projetos de código aberto, arquiteturas baseadas em nuvem, abordagens para gerenciar dados de streaming e novos ambientes de hardware de armazenamento.

Esses formatos de dados também costumam ser mais difíceis de interpretar, mas podem fornecer uma compreensão mais abrangente e holística – particularmente do mundo lá fora. Um olhar sobre as empresas que bateram suas metas mostra forte relação com o uso de dados não estruturados: executivos de empresas que afirmaram que esses dados são fontes valiosas de insights têm 24% mais probabilidade de superar suas metas, de acordo com a pesquisa.

A maioria das empresas hoje também adota uma abordagem fragmentada e em silos para ferramentas e dados analíticos, o que se correlaciona com a diminuição do sucesso dos negócios. Mais da metade (60%) das empresas da pesquisa que usam diferentes ferramentas e sistemas em diferentes equipes ou unidades de negócios superaram suas metas no ano passado. Entre um grupo muito menor – os 26% que usam um único conjunto comum de ferramentas e métodos em toda a empresa para acessar e analisar dados – impressionantes 80% foram além dos objetivos no ano anterior. A ausência de uma abordagem integrada para analisar dados e encontrar insights é uma barreira comum à eficácia do negócio.

A ciência de dados é um esporte de equipe

O talento pode estar amplamente disperso em uma organização, ou concentrado em poucas áreas. DJ Patil, o primeiro cientista-chefe de dados do Governo dos Estados Unidos, dizia que a ciência de dados é um esporte de equipe.

As equipes especializadas nessa ciência dentro das organizações geralmente são pequenas e homogêneas, segundo a nossa pesquisa mostrou: somente em 27% delas todos os profissionais são treinados em analytics (o que é bastante raro, segundo nossa experiência); e outra pequena parcela das empresas simplesmente não treina os profissionais.

As organizações precisam abraçar uma diversidade de funções e habilidades. Em vez de depender de equipes isoladas de especialistas quantitativos altamente técnicos, as empresas fariam bem em cultivar uma ampla variedade de pessoas em toda a organização, curiosas e capazes de efetivamente aplicar os dados obtidos aos negócios. Isso pode ser chamado de “democratização” da ciência de dados.

A pesquisa confirmou o mérito dessa abordagem. A grande maioria (88%) das empresas onde todos os funcionários foram treinados em analytics bateu as metas de negócios, em comparação com apenas 61% daquelas onde só profissionais selecionados foram treinados.

As empresas também precisam investir em uma cultura centrada no usuário e na análise das demandas dos stakeholders. Todos, desde tomadores de decisão e cientistas de dados até analistas de negócios devem se preocupar com os resultados e devem ser consultados com frequência em projetos que envolvam analytics. Usuários eficientes nessa ciência são os que sabem fazer as perguntas certas e focar as decisões corretas a tomar. Eles precisam entender onde encontrar os insights e saber rapidamente o que descartar, para evitar uma sobrecarga pelos enormes volumes de dados que as empresas geram (e/ou recebem) rotineiramente.

O desafio de melhorar o acesso e o uso do business analytics em toda a empresa não se restringe aos profissionais de níveis hierárquicos inferiores. A pesquisa mostrou que 67% dos gerentes seniores ou superiores que interagem com os dados não se sentem confortáveis ​​acessando suas ferramentas e recursos. O nível de conforto aumenta na medida em que escalamos o organograma, indicando que o acesso aos recursos também aumenta junto com o nível hierárquico. De qualquer forma, o fato de dois terços dos executivos em grandes organizações não se sentirem confortáveis ​​navegando no que será cada vez mais a força vital de todas as empresas é uma lacuna que pode render enormes dividendos, se devidamente endereçada.

A cultura precisa valorizar insights obtidos a partir de dados

Entre os fatores que levam uma empresa a evoluir da simples realização de projetos analíticos em silos para uma verdadeira IDO, o mais difícil é cultural. As resistências internas para implantar uma cultura orientada pela análise de dados aplicada aos negócios é o que impede muitas organizações de evoluir neste sentido.

Em empresas com cultura de analytics, as decisões importantes são tomadas com base em dados e suas análises (presumindo que os dados estejam disponíveis). É importante observar que os dados, a tecnologia e os sólidos recursos estatísticos e de aprendizado de máquina são facilitadores, mas não necessariamente impulsionadores da tomada de decisão baseada nessas descobertas. Deve haver uma vontade de agir com base nas descobertas para tomar decisões, mudar processos e adaptar comportamentos com base nesses resultados, em vez de agir apenas com base na intuição.

A pesquisa destaca isso revelando uma forte correlação entre cultura e desempenho de negócios: as que relataram aplicar insights obtidos das análises de dados para tomada de decisões superaram suas metas de negócios nos últimos 12 meses duas vezes mais do que as demais. Quase a metade (48%) dessas empresas afirmam ter superado sua meta, em comparação com apenas 22% daquelas com uma cultura de analytics mais diluída.

É uma diferença significativa – e contribui para realçar a linha divisória que existe entre quem usa e quem não usa as descobertas proporcionadas pelas análises de dados, como descrevemos na introdução.

Criar uma cultura é sempre um desafio para a maioria das organizações, e o caso do business analytics não é exceção. Apenas 39% dos entrevistados disseram que sua empresa tem uma forte orientação cultural para a tomada de decisões baseadas em dados, e somente uma porcentagem igualmente baixa (37%) acredita que os funcionários estão cientes da sua importância.

Como acontece com outras áreas nesta pesquisa, as organizações que têm uma forte cultura de uso do business analytics, bem como mais profissionais conscientes sobre o tema, têm mais probabilidade de ultrapassar as metas estabelecidas. Ou seja, há claramente benefícios financeiros em investir na criação da cultura certa e em aumentar a consciência dos funcionários sobre a importância do assunto.

O modo como as empresas atribuem responsabilidades pela aplicação do business analytics é um fator crítico no seu grau de maturidade na escala IDO. Aqui, os resultados são encorajadores: o processo é implantado em toda a empresa na maioria das organizações (57%), enquanto uma em cada três implementa em silos, e apenas uma em cada 10 de maneira ad hoc (para um fim específico).

Os dados da pesquisa indicam que difundir a responsabilidade é mais eficaz do que mantê-la localizada. No entanto, a maioria das empresas deposita a responsabilidade pelo desenvolvimento de percepções ou aprendizados com a análise de dados em um grupo de especialistas, em vez de cobrar de todos os funcionários. Em outras palavras, analytics ainda não é um esporte de equipe.

É fácil confundir o necessário com o suficiente; mas construir ferramentas e adquirir dados não é suficiente para atingir os níveis máximos de maturidade na escala IDO. Distribuir a responsabilidade por toda a empresa e tornar a coleta de análises e a tomada de decisões um esporte coletivo são cruciais para o sucesso. Adquirir ferramentas sem envolver as equipes não levará a melhores resultados.

A escala de maturidade IDO: cinco tipos de organizações

Conforme explicado anteriormente, quando os entrevistados foram solicitados a classificar suas empresas na escala IDO, 63% indicaram estar em uma das três categorias inferiores – consciente, localizada ou aspiracional. Isso significa que não são, ainda, integralmente orientadas por percepções vindas da análise de dados.

A metodologia usada eliminou aproximadamente 35% da base potencial da pesquisa, ao desconsiderar os executivos que não tinham nenhuma interação com business analytics em suas empresas. Isso significa que as IDOs na pesquisa constituem 37% de um grupo que está, no mínimo, consciente do tema. Dado que a maioria das empresas nem mesmo sabe o que business analytics significa, a quantidade de IDOs na vida real é provavelmente ainda menor do que indica nossa pesquisa.

Além de situar as organizações na escala da maturidade IDO, também queríamos examinar quais padrões emergem quando observamos como elas abordam os tópicos: cultura business analytics, dados e ferramentas, e talento. Para isso, cruzamos a classificação que os entrevistados atribuíram a si mesmos com outros fatores.

Em geral, o desenvolvimento das principais métricas de entrada (ferramentas, talento, cultura) e resultado (sucesso do negócio) aumenta em todo o processo de amadurecimento.

Uma exceção interessante é o grupo que está no nível mais baixo da nossa escala IDO. Apesar de admitir que apenas sabem o que é analytics, os integrantes desse grupo consideraram que cumprem plenamente todos os fatores-chave que compõem a maturidade da escala. Como são apenas 6% dos entrevistados, essa anomalia não invalida os resultados gerais. É possível que suas respostas atípicas sejam fruto de uma avaliação equivocada. Em outras palavras, eles não sabem o que não conhecem.

A progressão constante das melhores práticas ilustra o poder da liderança e da cultura para transformar uma empresa em verdadeira IDO. Esses dois fatores são provavelmente os grandes impulsionadores da cultura de analytics. Somente líderes comprometidos podem fornecer dados e ferramentas certas, e contratar as pessoas necessárias.

A cultura como catalisadora

Em nossa experiência – reforçada por esta pesquisa –, a grande maioria das empresas não tem iniciativas efetivas para lidar com questões que as impedem de implantar uma verdadeira cultura de decisões orientadas por análise inteligente de dados. Iniciativas em torno de dados e tecnologia, e até mesmo a contratação de talentos especializados, não são suficientes para provocar as mudanças culturais necessárias.

A seguir, algumas recomendações úteis para guiar uma empresa no processo de mudanças culturais necessárias para se tornar uma IDO:

• Contratar ou promover líderes com forte motivação para aplicar insights obtidos com a análise de dados às suas estratégias;
• Educar profissionais de todos os níveis hierárquicos e em todas as funções sobre o papel do business analytics na tomada de decisões;
• Implantar a avaliação de desempenho individual, oferecendo incentivos para os que utilizam business analytics;
• Incentivar os líderes a dar exemplos, solicitando que apresentem, em reuniões, os dados usados para apoiar suas decisões;
• Criar estímulos para facilitar o uso de dados e business analytics por parte dos profissionais;
• Usar exemplos de empresas concorrentes para inspirar o uso do business analytics;
• Recompensar as tentativas e os riscos, mesmo que os esforços falhem. Criar uma cultura que respeite erros é importante para o processo;
• Conhecer os limites do analytics: sem dados, não há insights;
• Recrutar um patrocinador, de preferência o CEO, para derreter o gelo da resistência da média gerência a mudanças.

Conclusão

Os resultados da nossa pesquisa mostram claramente que as organizações orientadas para as descobertas derivadas da análise inteligente de dados representam uma minoria hoje, apesar do tempo decorrido desde o advento de tecnologias como big data e analytics. E é a cultura organizacional a principal culpada. Comprar e usar ferramentas analíticas não é difícil – mudar comportamentos, sim. Ao enfatizar a educação, designar apoiadores e recompensar os comportamentos orientados por insights, as organizações que fazem negócios na “era da conexão” podem se beneficiar da colaboração humano-máquina aprimorada com IA e analytics.

*Sobre os autores:

Tim Smith é líder da prática de Estratégia em Tecnologia & Transformação de Negócios da Deloitte US

Ben Stiller é líder da prática de Transformação de Negócios para Bens de Consumo da Deloitte US

Jim Guszcza é cientista de dados chefe e líder de Pesquisa & Insights da Deloitte US

Tom Davenport é professor de Tecnologia da Informação e Gestão do Babson College e atua como consultor independente para a prática de Analytics da Deloitte