No ultimo dia 4 de abril, tive a oportunidade de falar para profissionais no I Fórum de TI e Inovação para Tribunais de Contas. Entre fofocas sobre a vida de Napoleão III, técnicas de surfe profissional, e a reflexão sobre o futuro das profissões com o avanço tecnológico, compartilhei o aprendizado dos últimos anos na implantação de uma estratégia de estímulo ao uso intensivo de informações para alavancagem dos resultados de controle externo no TCU.

A Secretaria de Gestão de Informações para o Controle Externo, que tem como arrojada missão de tornar úteis e acessíveis informações que dão suporte ao controle externo, tem trabalhado na consolidação da cultura de análise de dados no âmbito do TCU por meio dos seus projetos e atividades. Obviamente, atingir essa missão não tem sido possível sem o pleno funcionamento e integração de times de profissionais de várias unidades diferentes.

Reconhecendo as dificuldades que tenho ouvido de outros profissionais da área, apresento neste post duas dicas sobre como auxiliar na criação de  um ambiente propício à internalização e popularização das atividades de análise de dados em organizações que buscam resultados efetivos oriundos da utilização das informações.

[Durante a apresentação, foquei no trabalho de auditores. Mas penso que essas dicas podem ser úteis em qualquer organização em que a utilização efetiva da informação é essencial!].

Para começar, é preciso reconhecer que de nada adianta achar que Big Data é uma tecnologia?!? que gera magicamente uma montanha de informações prontas para serem utilizadas pelas organizações. Se as informações, por mais volumosas, variadas e valiosas que pareçam, não servem para resolver problemas práticos de negócio com a rapidez e confiabilidade necessárias, o Big Data deixa o status de hype para o de “mais uma decepção tecnológica”. Somente a existência de um grande volume de informação não a torna imediatamente disponível e útil ao seu negócio. A abundância das informações para funcionamento das organizações pressupõe utilização rápida, inteligente e voltada à solução de problemas reais.

Dois fatores chave para tornar possível o uso prático da informação: tecnologia disponível e o trabalho de um profissional especial – aquele que entende das necessidades de negócio e das informações que dão (ou deveriam dar) suporte a resolução dos problemas daquele negócio. Vamos chamá-los carinhosamente a partir daqui de analistas de dados, já esclarecendo que eles não necessariamente são profissionais com formação em TI.

Apresentadas as premissas, vamos às dicas. Simples, mas de coração.

Dica #1: descentralizar responsabilidades de análise de dados nas unidades de negócio

Reconhecer o valor dos analistas de dados tem se tornado cada vez mais comum. Eles combinam competências analíticas e operacionais que os transformam em profissionais de destaque.

Aqui penso em escala e lembro do post do Márcio (O ingrediente que não pode faltar em seu projeto de transformação digital). Em vez de buscar centralizar atividades de análise de dados voltados ao negócio em uma só unidade, não seria preferível fazer com que eles surjam e se mantenham vinculados estritamente às unidades de negócio? Que competências justificariam não fomentar o aparecimento de analistas de dados nas pontas? Tecnologia?

É o conceito de descentralização coordenada, aquela em que, sob a diretrizes de uma unidade coordenadora,  se estimula o aparecimento de profissionais de análise de dados nas áreas de negócio, com o intuito de melhor fazer cumprir a finalidade de tornar a informação abundante na organização.

É preciso reconhecer ainda que a tarefa de analisar dados possui complexidade diferente a depender de fatores como problema a ser resolvido, qualidade das informações de entrada e perfil dos profissionais etc. E é também por causa disso que o empoderamento que surge com a descentralização deve ser estimulado, com o uso estratégias diferentes e complementares caso a caso.

Para unidades que possuem profissionais mais experientes, por exemplo, as ferramentas que podem ser exploradas serão outras quando comparadas àquelas que auxiliam profissionais sem traquejo com tecnologia ou manipulação lógica de dados digitais. Para esses, ferramentas google-like. Para aqueles, algo mais “versátil” (R, Python and so on).

A cultura de análise de dados é fomentada pelo uso da informação por todos.

Em alguma medida, produtos baseados em informação (cito o Google na falta de exemplo melhor :-)) transforma a quase todos em analistas de dados em potencial. No mundo corporativo, o aparecimento de soluções que apresentam informações úteis de maneira muito simples deve ser estimulado, o que permitirá aos seus usuários resolver de modo independente problemas que demandem acessar e manipular informações úteis em um processo de trabalho.
Quem consegue obter, manipular e utilizar da melhor maneira é muito (e será ainda mais) valioso. E defendo que eles devem estar espalhados por todos os lados da organização. Idealmente, devem estar presentes nas unidades finalísticas que tenham responsabilidade direta para construir a efetividade e eficiência da organização.

A autonomia é um belo combustível para o engajamento.

Quanto mais se usa esses produtos baseados em informação, mais se desmistifica o poder da informação como elemento realmente útil para decidir sobre os problemas da organização e mais eficientemente agir para cumprir seu propósito. E mais: com a cultura da utilização dos dados por todos os profissionais, a demanda por mais informação tende a crescer, dado que a criatividade e o ser humano foram feitos um para o outro.

Dica #2: (re)construir as relações entre profissionais de negócio e de TI

Para fomentar a criação de uma comunidade e do engajamento verdadeiros em torno da análise de dados, trabalhos em conjunto devem significar para os envolvidos muito mais do que uma simples “parceria”. Acho que a organização forte é aquela em que as suas áreas, individual e coletivamente, são robustas. E para isso acontecer em cenários complexos visando resultados exponenciais, todos devem reconhecer que a força do grupo e do ecossistema tem que ser maior do que a soma da força das unidades.

Diante de um projeto complexo e de grande impacto para a sua organização, deve ser óbvia a alocação dos melhores especialistas da instituição (e não da área A ou B) para compor o time. A maneira mais comum de se pensar enquanto líder da área A ou B é lamentar a perda importante do seu especialista para um projeto “que não é dele˜. A missão aqui é estimular um raciocínio diferente dos profissionais e dos seus respectivos chefes, entendendo que a ida de um especialista vai fazer com que um projeto de destaque liderado por outra área passe a ser TAMBÉM da sua.

Projetos complexos que envolvem análise de dados serão cada vez mais comuns, o que tornarão ainda mais necessário o uso intensivo de ferramentas e técnicas de TI em qualquer área de negócio público. Isso não implica necessariamente na compra de tecnologia da vez ou mesmo do aliciamento de alguém da sua área de TI. Sugiro experimentar, antes disso, formar equipes verdadeiramente multidisciplinares, de áreas diferentes, com experiências distintas e responsabilidades individuais e conjuntas bem definidas. Experimente organizá-las e orientá-las segundo conceitos ágeis e lean, trazendo para elas uma verdadeira autonomia e senso de pertencimento do resultado. E se precisa de resultados impressionantes, estimula esse grupo a falhar logo para aprender rápido.

Quanto mais empoderados e confiantes estiverem os profissionais ditos “de negócio” para as iniciativas de análise de dados, mais abertos eles estarão quanto ao uso de tecnologia e mais conscientes estarão da utilidade da informação e das dificuldades oriundas do seu uso. E quanto mais os profissionais especialistas em TI reconhecerem que as soluções de simples utilização e alto valor agregado mudam percepções e comportamentos dos usuários, mais fácil será entender que o seu papel enquanto especialista na manutenção das soluções e na concepções de outras é absolutamente fundamental (para quem deseja se aprofundar em desenhos de estruturas multidisciplinares, sugiro esse artigo que explica como são estruturados os times na Spotify).

Ao fim, as atividades de análise de dados devem ser democráticas. Independente da formação (negócio ou TI, nesse caso, é irrelevante!), o bom analista de dados surge e se desenvolve estimulado pelos problemas e motivado com as soluções obtidas com as competências e ferramentas necessárias.

A combinação Informação abundante de verdade + produtos úteis e acessíveis a todos + times multidisciplinares de analistas de dados  (com perfil ou formação ou lotação na TI ou não) transformam para melhor os resultados das instituições baseadas em informação. E essa composição, convenhamos, é difícil de ser construída em ambientes herméticos e altamente hierárquicos como as organizações públicas. Mas quem disse que a transformação digital do Estado seria simples, não é mesmo?

E se você hoje ocupa uma posição em que pode testar (ou já testou) essas estratégias (ou algo parecido), compartilhe suas experiências. Nos explique o que deu certo e o que deu errado e fomente a discussão da comunidade. Até a próxima! #republica.digital #estadoexponencial #transformacaodigital