Como ser "data-driven"? Ou, será que você está usando todo o potencial dos seus dados?
Quem não conhece a estória dos ceguinhos e do elefante? Eles tentavam descobrir o formato do animal usando as mãos. Um apalpava a barriga e disse que o elefante era como uma enorme panela. O que apalpava a tromba disse que parecia uma mangueira de água e o que apalpava a perna disse que era como o tronco de uma árvore. E então, eles se envolveram em uma discussão sem fim...
Isso também ocorre frequentemente nas empresas. Equipes de diferentes áreas podem trabalhar com nomenclaturas diferentes para conceitos parecidos. Pode-se também utilizar
critérios ambíguos que conduzem a resultados diferentes para uma mesma informação. O resultado: quando precisam tomar decisões importantes, os gestores se deparam com infindáveis discussões sobre qual seria a forma correta de se trabalhar/entender os dados. Pior, essas decisões acabam sendo tomadas com base em informações incorretas. Isso é o que chamamos de silos de dados, um fenômeno que também é amplificado pela própria área de TI. Ali, cada analista responde por seu silo e não se importa (ou não tem tempo) para estudar de que maneira esses dados estão integrados com os dados de outros sistemas (ou silos).
Uma estratégia para Big Data utiliza uma abordagem mais holística e ajuda a organizar os dados de maneira estruturada desenvolvendo relações entre conceitos e nomes que são aparentemente incoerentes, identifica correlações estatisticamente válidas e utiliza uma estratégia de visualização correta para estes dados.
Vamos usar como exemplo uma empresa que vende um produto. A empresa possui equipes nas áreas de financeiro, vendas, marketing, distribuição e atendimento. A equipe de marketing identifica e qualifica potenciais clientes (leads), a equipe de vendas diz como as conversões foram feitas e a equipe de distribuição pode avaliar a frequência, o prazo e a qualidade das entregas. A equipe de atendimento registra os contatos, os pedidos e as sugestões e reclamações. A equipe do financeiro analisa o crédito e controla os pagamentos. Com uma estratégia de Big Data pode-se combinar todos esses dados debaixo do mesmo teto possibilitando uma melhor compreensão das necessidades e preferências de cada cliente e obtém-se visibilidade do processo como um todo: desde o desenvolvimento do produto até a distribuição e pós-venda. Combinando os detalhes dos dados de todas as áreas é possível entender onde se está acertando ou errando, e assim aumenta a probabilidade de que sejam concluídas boas negociações e de que o cliente fique satisfeito.
Outro aspecto de ser "data-driven" também passa pela capacidade de se formular as questões corretas, porém deixarei esse assunto para outro post.
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