O termo “orientado por dados”, que significa tomada de decisões baseada em dados, está na boca de todos atualmente entre executivos, CIOs e equipes de marketing: uma estratégia sem dados é agora inconcebível . No entanto, na realidade dos negócios, ser “orientado por dados” não significa automaticamente tomar decisões melhores . Muitas vezes, acabamos com projetos dispendiosos, resultados decepcionantes… e decisões estratégicas baseadas em fundamentos tão frágeis quanto conselhos ruins e arbitrários.

O problema não é o conceito , mas a forma como ele é implementado.

Promover dados sem cultura não é suficiente.

Segundo uma pesquisa realizada com grandes corporações como American Express, Ford e General Electric, 72% dos tomadores de decisão acreditam que falharam em criar uma cultura de dados sólida em suas empresas, apesar de investimentos significativos. Além disso, 53% ainda não consideram os dados um ativo estratégico . Este estudo revela que muitas organizações possuem as estruturas e ferramentas necessárias, mas carecem da mentalidade adequada para transformar dados em decisões práticas.

Em outras palavras: possuir dados não o torna automaticamente mais inteligente . Não substitui uma cultura onde todos, de gerentes a CEOs, saibam como fazer as perguntas certas, interpretar sinais e integrar essas informações em decisões concretas.

O erro fundamental: confundir correlação com causalidade.

Um dos erros mais comuns na interpretação de dados é confundir correlação com causalidade . Por exemplo, um aumento nas vendas online pode coincidir com uma campanha publicitária, mas isso não prova que a campanha seja a causa; outros fatores externos (sazonalidade, concorrência, eventos econômicos) podem estar em jogo.

A Harvard Business Review destaca que os líderes frequentemente cometem esse erro, tratando os resultados dos dados como verdades imutáveis ​​e não questionando suficientemente a validade ou o alcance dessas informações antes de agir.

Esse tipo de viés leva a decisões confiantes… mas baseadas em uma compreensão incompleta do fenômeno estudado , com todas as consequências que isso implica para a estratégia.

Baixa qualidade dos dados: decisões frágeis

O famoso ditado " lixo entra, lixo sai " se aplica perfeitamente aqui. Se os dados estiverem incompletos, errôneos ou mal estruturados, as decisões baseadas nesses dados ficam sistematicamente comprometidas . Um relatório mostra que 41% dos analistas de marketing não confiam nos dados que utilizam , embora 63% dos diretores de marketing afirmem que se baseiam nesses mesmos dados para tomar decisões. (Fonte: Marketing Analytics State of Play 2022: Challenges and Priorities)

Isso resulta em um processo de tomada de decisão onde ferramentas sofisticadas não mascaram a falta de uma base sólida ; dá-se mais importância ao que pode ser medido do que ao que realmente importa.

A ideologia da ferramenta em vez da estratégia.

Outro erro comum é reduzir a abordagem "orientada por dados" a uma coleção de ferramentas e painéis. Copiar arquiteturas de big data, multiplicar plataformas analíticas ou multiplicar visualizações não garante melhores decisões.

Uma análise crítica apontou que muitas empresas simplesmente acumulam grandes quantidades de dados sem uma estratégia clara ou um processo analítico estruturado , o que leva a percepções superficiais e decisões mal alinhadas com os objetivos de negócios.

Exemplos conhecidos de decisões catastróficas apesar dos dados

Samsung Securities: Erro humano, impacto enorme

A empresa esteve envolvida em um incidente memorável, no qual um simples erro de entrada de dados levou à distribuição acidental de 2,8 bilhões de ações em vez de 2,8 bilhões de won em dividendos , fazendo com que as ações despencassem quase 12%, resultando em uma perda de aproximadamente US$ 300 milhões em valor de mercado. Este caso ilustra que, mesmo com plataformas e dados robustos, uma simples falha no controle de qualidade dos dados pode levar a decisões desastrosas.

Uber: Erro de cálculo que custa milhões

Por mais de dois anos, a Uber calculou incorretamente certas comissões, obrigando a empresa a reembolsar milhares de motoristas em dezenas de milhões de dólares. Os erros não decorreram da falta de dados, mas sim de uma interpretação incorreta ou mal configurada desses dados nos modelos de tomada de decisão.

A armadilha da IA ​​mágica

A inteligência artificial é frequentemente apresentada como a promessa de um futuro onde as decisões são "automaticamente melhores". Certamente, a IA pode acelerar a análise, detectar padrões complexos e auxiliar na previsão.

Mas a IA não corrige automaticamente dados de baixa qualidade, nem substitui a interpretação humana. Se o banco de dados for tendencioso ou mal gerenciado, a IA gerará recomendações tendenciosas ou até mesmo perigosas.

As verdadeiras chaves para uma tomada de decisão bem-sucedida baseada em dados.

Se realmente queremos transformar dados em decisões confiáveis , precisamos ir além das tecnologias e focar nas alavancas humanas e organizacionais:

Cultura analítica

Uma empresa precisa integrar os dados ao DNA de suas decisões, e não apenas em reuniões de PowerPoint.

Governança e Qualidade de Dados

Assegure-se de que cada conjunto de dados em que uma decisão se baseia seja confiável, consistente e alinhado a um objetivo comercial claro.

Colaboração entre equipes

Os dados não devem ficar isolados entre as áreas de TI, marketing, finanças ou operações. Devem fluir e ser interpretados em conjunto.

Interpretação crítica

Mesmo dados limpos exigem uma análise cuidadosa: compreender as limitações, os possíveis vieses e nunca confundir correlação com causalidade.

Dos dados à decisão: o que faz a diferença?

Ser orientado por dados não é um fim em si mesmo; é uma jornada organizacional, cultural e metodológica , e não apenas técnica. Os dados são uma ferramenta poderosa, mas sem uma estrutura bem pensada, uma cultura analítica e conhecimento humano , podem levar a decisões tão falhas quanto aquelas baseadas unicamente no instinto.

Em um mundo onde os dados são onipresentes, a habilidade reside não em produzi-los, mas em torná-los utilizáveis ​​e integrá-los à tomada de decisões informadas . Este é, hoje, o verdadeiro valor de uma organização orientada por dados.

 

 

Zakia Ayadi Eskikaya , Estrategista Digital e Especialista em Produtos