{"id":2256,"date":"2019-09-12T00:00:00","date_gmt":"2019-09-12T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/insight\/os-desafios-de-criar-uma-cultura-orientada-a-dados\/"},"modified":"2026-03-25T13:13:46","modified_gmt":"2026-03-25T16:13:46","slug":"os-desafios-de-criar-uma-cultura-orientada-a-dados","status":"publish","type":"insight","link":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/insight\/os-desafios-de-criar-uma-cultura-orientada-a-dados\/","title":{"rendered":"Os desafios de criar uma cultura orientada a dados"},"content":{"rendered":"
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Por\u00a0Iand\u00e9 Coutinho<\/em><\/strong><\/p>\n

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\u201cUma<\/em>\u00a0pesquisa realizada pela PWC com 2.100 executivos apontou que 58% das decis\u00f5es s\u00e3o tomadas por intui\u00e7\u00e3o, experi\u00eancia pr\u00f3pria ou de terceiros, contra 29% que se baseiam em orienta\u00e7\u00e3o a dados.\u201d<\/em><\/strong><\/cite><\/p>\n<\/blockquote>\n

Nos \u00faltimos 10 anos, superamos a quantidade de dados produzidos pela humanidade em toda sua hist\u00f3ria. Um fato chocante \u00e9 pensar que a tend\u00eancia \u00e9 que esse crescimento dobre a cada 24 meses. Ligadas ao cen\u00e1rio tecnol\u00f3gico atual, a maioria das empresas j\u00e1 perceberam o valor trazido pelos dados ao neg\u00f3cio. A Forrester prev\u00ea que empresas capazes de dominar abordagens centradas em dados para seu crescimento coletivamente obter\u00e3o receita global de\u00a0US$ 1,8 trilh\u00e3o at\u00e9 2021<\/a>. Por\u00e9m, utiliz\u00e1-los de fato no processo decisivo nem sempre \u00e9 uma tarefa f\u00e1cil.<\/p>\n

De acordo com o\u00a0Big Data Executive Survey 2017, da New Vantage Partners,<\/em><\/a>\u00a0<\/em>apenas 37% das empresas que se comprometeram a tornar-se mais orientadas por dados cumpriram suas metas com sucesso. Devido ao volume de informa\u00e7\u00e3o dispon\u00edvel e considerando que cerca de 90% de todos os dados s\u00e3o n\u00e3o estruturados (v\u00eddeos, texto, \u00e1udio, imagens e sensores), \u00e9 preciso repensar o modo como armazenamos, gerimos e analisamos, para manter-nos competitivo. Caso contr\u00e1rio, como mostra o estudo da IDC com previs\u00f5es para transforma\u00e7\u00e3o digital, vamos continuar analisando apenas\u00a01% desse universo<\/a>.<\/p>\n

Christopher Penn, considerado uma autoridade em an\u00e1lise, marketing digital e tecnologia de marketing, autor do best-seller\u00a0Marketing White Belt: Basics for the Digital Marketer,<\/em>\u00a0define ser orientado a dados como o santo-graal da maturidade anal\u00edtica. No artigo\u00a0The evolution of the data-driven company<\/em><\/a>, Chris Penn apresenta os 5 n\u00edveis comumente encontrados nas organiza\u00e7\u00f5es para se tornarem orientadas por dados:<\/p>\n

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\"cultura<\/p>\n

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Data-resistant | Resistente a dados<\/strong><\/h3>\n

No primeiro est\u00e1gio, as organiza\u00e7\u00f5es s\u00e3o resistentes a dados e, mesmo em um ambiente ca\u00f3tico, repetem o mantra \u201csempre fizemos assim\u201d. N\u00e3o h\u00e1 coleta sistem\u00e1tica de dados e as decis\u00f5es s\u00e3o emp\u00edricas e individualizadas. Empresas menores, familiares, tradicionais, em que n\u00e3o h\u00e1 gest\u00e3o empregada, s\u00e3o as de maior n\u00famero.<\/p>\n

Data-aware | Consciente<\/strong><\/h3>\n

Nessa fase, os dados s\u00e3o coletados sem uma estrat\u00e9gia clara de prop\u00f3sito. Com a exce\u00e7\u00e3o de realizar transa\u00e7\u00f5es, n\u00e3o h\u00e1 uma arquitetura de informa\u00e7\u00e3o orientada a dados definida. Empresas neste est\u00e1gio possuem sistemas de gest\u00e3o ERP (Enterprise Resource Planning), CRMs (Customer Relationship Management) e Relat\u00f3rios Operacionais. A maioria das empresas brasileiras se encontram entre este e o pr\u00f3ximo n\u00edvel.<\/p>\n

Data-guided | Guiado<\/strong><\/h3>\n

Aqui, as empresas come\u00e7am a fazer an\u00e1lises descritivas e explorat\u00f3rias dos dados e os resultados alcan\u00e7ados s\u00e3o indicadores de desempenho definidos que apresentam resultados passados. Al\u00e9m disso, utilizam sistemas de Business Intelligence com decis\u00f5es colegiadas.<\/p>\n

Data-savvy | Especialista<\/strong><\/h3>\n

Os dados s\u00e3o coletados e enriquecidos sistematicamente, com alta qualidade das fontes de informa\u00e7\u00e3o e processamento tamb\u00e9m em alta velocidade. Nesta fase, existe uma gera\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de recortes para an\u00e1lises preditivas e prescritivas, al\u00e9m de trabalhar com decis\u00f5es humanas, baseadas em m\u00e9tricas estat\u00edsticas robustas.<\/p>\n

Data-Driven | Transformacional<\/strong><\/h3>\n

Trata-se do estado da arte na gest\u00e3o orientada a dados. Aqui, os dados s\u00e3o coletados e enriquecidos sistematicamente, com decis\u00f5es executadas de modo autom\u00e1tico ou semiautom\u00e1tico, por mecanismos de intelig\u00eancia artificial com grande n\u00edvel de transpar\u00eancia.<\/p>\n

Uma\u00a0pesquisa mundial<\/a>\u00a0realizada em 2018 com 196 organiza\u00e7\u00f5es da Gartner mostra que 91% das organiza\u00e7\u00f5es n\u00e3o atingiram o n\u00edvel \u201ctransformacional\u201d de maturidade em dados e an\u00e1lises, apesar de essa ser uma prioridade de investimento n\u00famero um para os CIOs nos \u00faltimos anos. As empresas relataram uma ampla gama de barreiras que as impedem de aumentar o uso de dados e an\u00e1lises.<\/p>\n

\"cultura<\/p>\n

\nFatores inibidores e impeditivos<\/strong><\/h3>\n
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Algu\u00e9m se identifica com a imagem acima? O HiPPO \u00e9 a abrevia\u00e7\u00e3o em ingl\u00eas para\u00a0Highest Paid Person\u2019s Opinion<\/em>[1]<\/em><\/strong><\/a>\u00a0e o simp\u00e1tico quadr\u00fapede africano. \u00c9 uma ant\u00edtese de \u201cser orientado a dados\u201d. HiPPOs podem ser mortais para as empresas \u2014 eles geralmente s\u00e3o especialistas, com d\u00e9cadas de experi\u00eancia e n\u00e3o se importam com o que os dados dizem. Especialmente quando est\u00e3o errados, preferem aderir ao seu plano porque acreditam que sabem o que \u00e9 melhor para a empresa.<\/p>\n

Uma\u00a0pesquisa realizada pela PWC<\/a>\u00a0com 2.100 executivos apontou que 58% das decis\u00f5es s\u00e3o tomadas por intui\u00e7\u00e3o, experi\u00eancia pr\u00f3pria ou de terceiros, contra 29% que se baseiam em orienta\u00e7\u00e3o a dados.<\/p>\n

E o que motiva os gestores a tomarem decis\u00f5es com base na intui\u00e7\u00e3o e experi\u00eancia? No livro\u00a0Creating a Data-Driven Organization<\/em>[2]<\/em><\/strong><\/a>, Carl Anderson apresenta algumas das dificuldades que as organiza\u00e7\u00f5es enfrentam para construir uma cultura anal\u00edtica. Os desafios podem ser categorizados em t\u00e9cnicos, culturais e cognitivos.<\/p>\n

(i) Barreiras t\u00e9cnicas:<\/strong>\u00a0Quando um projeto n\u00e3o entrega resultados com qualidade, ou seja, \u00e9 impreciso ou incompleto, os stakeholders come\u00e7am a desacreditar na solu\u00e7\u00e3o e voltam a tomar as decis\u00f5es como faziam antes. A pesquisa\u00a0Learning from the New Breed of Confident Decision-Makers<\/a>, publicada na Harvard Business Review- HBR, aponta que 51% dos decisores tinham a informa\u00e7\u00e3o necess\u00e1ria para se sentirem confiantes sobre seus pareceres. Ou seja, 49%, quase metade deles, n\u00e3o possu\u00edam.<\/p>\n

Outro ponto importante a considerar \u00e9 o volume. Ainda na mat\u00e9ria da HBR, mais da metade dos entrevistados afirmou que volume de dados, interno ou externo, necess\u00e1rio para tomada de decis\u00e3o aumentou em uma velocidade superior ao que a sua empresa pode processar. Quando isso acontece, talvez seja hora de analisar a estrat\u00e9gia de\u00a0big data<\/em>, seja do ponto de vista de infraestrutura ou de equipe para, ent\u00e3o, dar conta do recado.<\/p>\n

E, por fim, o ferramental, que est\u00e1 relacionado tamb\u00e9m ao volume de dados. Se enquadram neste t\u00f3pico desde ferramentas de processamento que n\u00e3o conseguem dar vaz\u00e3o ao volume, at\u00e9 ferramentas de an\u00e1lises que n\u00e3o suportam a massa de dados. O\u00a0Excel 2003<\/em>, por exemplo, suporta 65 mil registros e 256 colunas, enquanto a vers\u00e3o mais recente aumentou para 1 milh\u00e3o de registos e 16 mil colunas.<\/p>\n

(ii) Barreiras culturais:<\/strong>\u00a0Gestores e tomadores de decis\u00e3o s\u00e3o tipicamente contratados por suas habilidades em pensar no n\u00edvel estrat\u00e9gico, ou seja, sua compet\u00eancia de criar uma vis\u00e3o e implement\u00e1-la, removendo barreiras, independente do que os dados dizem. Intui\u00e7\u00e3o e experi\u00eancia s\u00e3o respeitadas.<\/p>\n

Outra quest\u00e3o importante \u00e9 o fato de muitos gerentes seniores n\u00e3o possu\u00edrem letramento anal\u00edtico. Normalmente, j\u00e1 se passaram muitos anos desde a \u00faltima aula de estat\u00edstica, al\u00e9m da mat\u00e9ria n\u00e3o fazer parte da grade curricular de MBAs. A falta de conhecimento pode ser fatal para empresas, uma vez que gestores s\u00e3o a \u00faltima linha de defesa. Eles s\u00e3o os que usam esse conjunto de dados agregados, interpretam os insights e descobertas dos analistas e avaliam o grau de evid\u00eancia, risco e impacto que vai levar a organiza\u00e7\u00e3o adiante.<\/p>\n

(iii) Barreiras cognitivas:\u00a0<\/strong>Pode at\u00e9 parecer clich\u00ea, mas somos mesmo nossos piores inimigos. De acordo com o psic\u00f3logo e te\u00f3rico da economia comportamental Daniel Kahneman[3]<\/a>, Pr\u00eamio Nobel de Economia, decis\u00f5es no c\u00e9rebro ocorrem em dois sistemas: no primeiro tomamos decis\u00f5es por instinto, de maneira r\u00e1pida, involunt\u00e1ria e inconsciente. No segundo sistema, nossas decis\u00f5es s\u00e3o mais consciente, anal\u00edticas e consequentemente lentas. A maioria dos humanos s\u00e3o propenso a tomar decis\u00f5es baseadas no primeiro sistema, pelo simples fato de consumir menos energia. Sim, somos geneticamente pregui\u00e7osos.<\/p>\n

E por que n\u00e3o dever\u00edamos confiar 100% nos nossos instintos? Segundo Kahneman, existe uma\u00a0lista bem extensa<\/a>\u00a0de atalhos mentais (vieses cognitivos) respons\u00e1veis por interferirem na tomada de decis\u00e3o, entre eles:<\/p>\n