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Vivemos imersos em uma sociedade onde tudo é conectado e tecnológico. Para grande parte das tarefas simples ou até mais complexas que realizamos no trabalho, existe algum tipo de tecnologia envolvida ou até mesmo uma digitalização plena da atividade. O fato é que toda essa evolução em direção a tecnologia vem da necessidade de, cada vez mais, precisarmos lidar com um número de dados exorbitante.

A complexidade das relações de negócio, a globalização e o volume de dados a que somos submetidos todos os dias demandam o uso de ferramentas que organizem esses dados e possam transformá-los em informações e insights para tomada de decisão. Todo dia nascem novas startups de tecnologia gerando soluções para gestão e geração de big data.

Daí nasce um desafio: como utilizar o pensamento crítico sobre a análise de dados para ser realmente estratégico e não criar uma bolha de dados que não seja eficiente? Podemos ainda ser mais específicos e perguntarmos: Quais são os problemas que eu preciso resolver e como os dados podem me ajudar?

No ambiente organizacional, onde as mudanças ocorrem de maneira muito acelerada e com impacto global, utilizar da análise de dados para definir estratégias de negócio demanda agilidade e capacidade de priorização. Isso porque é bastante tentador nos mantermos apenas no nível analítico e evitarmos a decisão, com receio dos possíveis resultados. O resultado dessa postura pode ser perigoso, já que muitas vezes os dados podem refletir tendências frágeis, incongruências e informações pouco fidedignas. Casos em que os líderes baseiam suas decisões apenas em números e não observando o contexto como informação relevante são bastante comuns e podem evoluir para situações desastrosas.

O pensamento crítico é fator-chave de sucesso quando se fala em análise de dados, por diversos fatores. Ao acreditarmos que a informação que vem dos números e métricas de analytics são a resposta para as dúvidas e para tomada de decisão, abrimos mão de questões extremamente relevantes da abordagem analítica. É importante compreender que qualquer processo decisório não é linear e exato, principalmente se estivermos falando sobre people analytics, que é a análise de dados para informações relevantes na gestão de pessoas.

Nesse sentido, separamos três questões fundamentais para evitar a armadilha da utilização dos dados sem pensamento crítico e suas consequências.

1 – Qual pergunta eu preciso responder para encontrar a solução do meu problema?

Essa pergunta parece óbvia, mas na maioria das vezes a análise começa pela busca de uma resposta nos dados sem a compreensão de qual problema precisa ser solucionado. Em algumas situações, a análise pode até evidenciar caminhos e respostas para questões ainda desapercebidas. É comum percebermos falta de priorização e objetivo em analytics como um grande entrave para sua prática nas organizações. Não existe tecnologia que se adapte em função da resposta.

2 – Os dados são minha única fonte de informação para solução do problema? Quais são as outras fontes?

Em 99% das vezes, a resposta para primeira parte dessa pergunta será “não”. Portanto, é fundamental refletir o quanto outras fontes de informação além daquelas sobre a big data podem ser relevantes. Conversas formais ou informais com seu público (interno e externo), observações práticas, experiências, análise do concorrente, entre outras. Esse tipo de informação pode revelar insights que os números nunca poderiam trazer pelo seu viés racional e impessoal.

3 – As minhas metas são reflexo das minhas métricas?

Essa resposta precisa ser negativa. É sempre importante definir os seus objetivos e metas antes de analisar os números. É muito fácil vincularmos as nossas metas após observar os resultados da análise. Essa é uma maneira errada de analytics, pois gera tendenciosidade e interfere até mesmo na gestão dos dados. Busque por respostas imaginando o que você quer encontrar e não baseando suas necessidades nos números.