A expressão «estratégia de dados» pode fazer um problema prático parecer muito maior do que é.
A maioria das organizações em crescimento não sofre por ter dados a mais.
Sofre porque a informação de que precisa está dispersa.
Os dados dos clientes vivem num sistema.
A atividade comercial vive noutro.
As atualizações operacionais chegam por e-mail e por mensagens.
Os registos financeiros estão em folhas de cálculo.
O contexto importante vive dentro de documentos.
Parte do conhecimento mais útil existe apenas na memória de quem faz o trabalho há mais tempo.
O problema não é a escala.
O problema é a fragmentação.
Como se parecem dados dispersos
Provavelmente tem dados dispersos quando:
- As pessoas reconstroem o mesmo relatório vezes sem conta
- Duas equipas produzem totais diferentes para a mesma pergunta
- Uma reunião começa com uma discussão sobre qual folha de cálculo está certa
- A informação dos clientes é copiada entre ferramentas
- Os ficheiros são difíceis de encontrar
- As convenções de nomes mudam de equipa para equipa
- As decisões importantes não podem ser rastreadas
- Alguém tem de explicar o que significa cada coluna
- As atualizações de estado são recolhidas à mão
- A informação histórica existe mas não pode ser comparada
Nenhum destes problemas exige uma plataforma de dados enorme para começar a melhorar.
Comece pela decisão
Um projeto de dados útil deve começar por uma decisão que alguém precisa de tomar.
Por exemplo:
- Que produtos estão a ter bom desempenho?
- Que clientes precisam de atenção?
- Onde é que os projetos estão a atrasar-se?
- Que pedidos estão a converter?
- O que devemos ter em stock no próximo mês?
- Que campanha está a gerar ação útil?
- Onde se está a perder tempo operacional?
Assim que a decisão estiver clara, identifique a informação mínima necessária para a apoiar.
Isto impede o projeto de se tornar uma tentativa de organizar tudo de uma vez.
Mapeie as fontes
Liste onde vive atualmente a informação necessária.
Inclua fontes formais e informais:
- Bases de dados
- Folhas de cálculo
- Plataformas de contabilidade
- Sistemas de clientes
- Formulários do site
- Plataformas de publicidade
- Documentos
- Aplicações de mensagens
- Formulários em papel
- Notas pessoais
- Memória humana
Registe:
- Quem é dono de cada fonte
- Com que frequência muda
- Se pode ser exportada
- Se os termos são definidos de forma consistente
- Que fonte deve prevalecer
- O que falta
- Onde ocorre cópia manual
O mapa costuma revelar que o problema não é falta de informação.
É falta de acordo.
Crie uma pequena base comum
Não comece por mover toda a informação para uma nova plataforma.
Comece com:
- Uma definição partilhada dos termos-chave
- Responsabilidade clara
- Identificadores consistentes
- Uma única fonte de verdade para a decisão escolhida
- Um método de atualização repetível
- Um controlo de qualidade visível
- Um resultado simples que as pessoas possam usar
O resultado pode ser:
- Um relatório de decisão semanal
- Um pequeno painel operacional
- Um registo pesquisável
- Uma vista da saúde do cliente
- Um resumo de desempenho de campanha
- Uma exportação de dados estruturada
- Um alerta fiável
A interface importa menos do que o facto de as pessoas confiarem na informação e a usarem.
A automação vem depois da clareza
Ligar sistemas pode reduzir o trabalho manual repetido.
A IA pode ajudar a classificar documentos, extrair informação, resumir padrões e tornar pesquisável o conhecimento disperso.
Mas a automação construída sobre dados indefinidos gera confusão mais depressa.
Antes de automatizar, decida:
- O que significa cada campo
- Que fonte prevalece quando os valores entram em conflito
- Quem corrige os erros
- Como são registadas as alterações
- Que decisões permanecem humanas
- Que informação sensível exige proteção
O objetivo não é uma base de dados enorme.
O objetivo é um caminho fiável da informação à ação.
Um bom sistema de dados parece mais pequeno
Quando o trabalho é bem feito, a organização deve sentir menos complexidade.
As pessoas devem passar menos tempo a:
- Procurar
- Copiar
- Reconciliar
- Explicar
- Reconstruir
- Adivinhar
E mais tempo a decidir.
Os seus dados não precisam de ser grandes para merecer estrutura.
Basta que importem para uma decisão.
A MonoGrain ajuda as equipas a transformar informação dispersa em sistemas de decisão claros e utilizáveis.