Gestão data driven: saiba como funciona e como aplicar

 

Você já deve até estar acostumado ao fato de que a administração empresta muitos termos do inglês, certo? Pois um termo com que você deve ter se deparado recentemente é data driven, que, em bom português, pode ser adaptado para movido a dados. Esse é um modelo de gestão que conquistou espaço graças a suas principais características, que geram resultados positivos. Estamos falando de: foco e objetividade!

Neste post, você vai aprender mais sobre a gestão data driven e como ela pode ser aplicada à sua equipe. Vamos começar?

Destrinchando o conceito de gestão data driven

Na verdade, não é nada difícil advogar a favor de uma gestão movida a dados. Pense bem: dados são reais, concretos e funcionam como excelentes pistas do que está acontecendo ou até mesmo do que ainda vai acontecer. E isso vale tanto para o cenário interno quanto para o contexto externo. Resumindo: tomar decisões com base em dados aumenta (e muito) suas chances de acertar.

Mas não podemos confundir o conceito de gestão data driven com a ideia de uma equipe inerte, que passa os dias apenas olhando para tabelas e gráficos. Lembre-se de que, por si só, o dado não faz nada, é inútil se não for analisado e convertido em uma ação relevante.

Outro ponto importante que vale ressaltar é que a gestão data driven pode ser aplicada a tudo, em qualquer setor de uma organização. Se é possível extrair dados, então é possível aplicar esse modelo! Imagine que você consegue extrair dados sobre o tempo que sua equipe desperdiça com ociosidade. A partir daí, você pode aplicar esse modelo para encontrar soluções que permitam otimizar a performance do grupo.

Data driven X analytics driven

Talvez você já tenha ouvido falar em gestão movida a análises, tomada de decisões movida a análises ou, ainda, em analytics driven decision-making. Aí fica a dúvida: qual seria a diferença entre um modelo movido a dados e um modelo movido a análises?

Em geral, o primeiro usa uma abordagem primariamente quantitativa, enquanto o segundo usa uma abordagem qualitativa. É claro que isso demanda mais tempo e tem um nível de complexidade mais elevado. Ao mesmo tempo, os resultados obtidos tendem a ser ainda mais detalhados e precisos. Você pode, portanto, pensar na gestão movida a análises como uma versão ainda mais turbinada da gestão data driven.

Colocando a gestão data driven em prática

Se você acha que vale a pena investir nesse modelo, nós temos 3 dicas que poderão ajudá-lo. Mas lembre-se: nada vai funcionar se você não vencer a resistência inicial interna daqueles colaboradores que não aceitam bem as mudanças. Por incrível que pareça, muitos profissionais têm dificuldades para se desvincular do antigo método de tomada de decisões: a intuição.

1. Escolha os dados certos

Pode parecer estranho falarmos isso, mas é real: ter muitos dados é um problema. Para começar, você não terá tempo de monitorá-los e analisá-los adequadamente — mesmo assumindo que seja uma análise puramente quantitativa. É preciso, portanto, ser seletivo.

Entre dados sobre a quantidade de visitantes no site da empresa e dados sobre a quantidade de pessoas inscritas para o e-mail marketing, por exemplo, o segundo é mais relevante. Seguindo a mesma lógica, entre dados sobre a quantidade de pedidos despachados com atraso e a quantidade de pedidos despachados com defeitos, a segunda é muito mais crítica.

Outro ponto importante é que, para setores diferentes, os dados considerados relevantes não serão os mesmos. Lucratividade é um dado muito importante para a gestão financeira, por exemplo, mas não é o mais relevante para o atendimento ao cliente. Nesse caso, a taxa de satisfação exige muito mais atenção. Guarde aí: a escolha dos dados certos depende do foco e das metas de cada área da organização.

2. Defina a forma de obtenção

A boa notícia é que sua equipe já produz muitos dados! A notícia não tão boa assim é que, possivelmente, eles não estão sendo aproveitados. Um exemplo comum de como isso se dá nas empresas: muitos colaboradores criam mecanismos para acompanhar o progresso das atividades que desempenham. Em geral, a maioria usa planilhas. Só que essas planilhas ficam com o próprio colaborador, nunca sequer sendo vistas pelo gestor ou tendo a chance de ser adotadas pelo restante da equipe.

Pensando nisso, um bom começo é descobrir quais tipos de monitoramento de dados sua equipe já faz. As melhores práticas devem ser disseminadas para todos, enquanto aquelas que não são relevantes devem ser abandonadas — afinal, o que não agrega valor é desperdício, se você segue o pensamento enxuto. Além desses monitoramentos individuais, a maioria das empresas também consegue obter dados de maneira prática e rápida usando sistemas informatizados de gestão, como CRMs ou ERPs.

Outra boa fonte, especialmente no que se refere a dados externos, é a internet. Porém, nesse caso, o esforço necessário para filtrar e organizar as informações precisa ser maior. Você precisa, assim, investir em uma boa estratégia de big data.

3. Estipule parâmetros

Agora que você já tem os dados, o que fazer com eles? É aí que entram os parâmetros. Podemos pensar nesses parâmetros como o painel de um carro. Quando o marcador do combustível chega à zona vermelha, você sabe que é hora de parar para abastecer. Você não vai esperar o carro parar antes de tomar uma atitude, não é mesmo?

Vamos imaginar, por exemplo, a gestão data driven no chão de fábrica. Um dos dados avaliados é o desperdício de matéria-prima na produção, já que isso afeta diretamente os custos e os lucros. Até certo ponto, sabe-se que é inevitável ter um pouco de desperdício. Contudo, quando ele começa a ultrapassar os níveis normais, é indicativo de que algo está errado.

É essencial, então, definir um parâmetro para apontar quando o desperdício atravessa a linha do aceitável. Nesse momento, antes de chegar a um problema efetivo, a equipe é colocada em alerta para entender o motivo do aumento no desperdício e desenvolver uma solução para reverter o quadro.

É claro que o parâmetro para uma mesma situação vai variar de empresa para empresa. Portanto, defini-lo adequadamente requer que você entenda bem como o negócio opera. Caso contrário, você pode estipular parâmetros fora da realidade, que não servirão como aporte para uma tomada de decisões incisiva.

Você provavelmente já aplica pelo menos algumas práticas da gestão data driven em sua empresa. Afinal, a maioria das pessoas reconhece que dados são indispensáveis para tomar decisões e que depender da intuição é muito arriscado. Para completar, esse é um modelo que, como vimos, pode ser aplicado por gestores de qualquer área. Portanto, é um conhecimento muito útil, mesmo que você pense em mudar de carreira!

Falando agora em áreas, que tal conhecer algumas possibilidades de especialização em gestão? Confira nosso post sobre o assunto e saiba mais sobre gestão financeira, de marketing, de pessoas e várias outras!

 

2 Comentários

  1. Claudiasays:

    Boa oportunidade para aplicarmos e ampliar nossa visão.

    • Isadora Gontijosays:

      Cláudia,

      Agradecemos seu elogio. Você pode assinar nossa Newsletter e quinzenalmente enviaremos outros posts do Blog com variados assuntos sobre gestão.
      Em caso de dúvidas estamos à disposição.

      Isadora Gontijo – Fundação Dom Cabral

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