Narrar histórias com números: como o letramento em dados cria valor
Os dados estão se tornando o mais inestimável dos ativos, e a literacia em dados é crucial para desbloquear o valor deles.
A Gartner define o letramento em dados como a capacidade de ler, escrever e comunicar dados, bem como de compreender o contexto, as fontes, os construtos, os métodos analíticos e as técnicas que foram aplicados. O mais importante dessa definição é o trecho final: a capacidade de descrever casos de uso, o aplicativo e o valor resultante dos dados. No contexto dos funcionários, o letramento em dados é descrito como a capacidade de usar a tecnologia para gerar melhores resultados comerciais.
O letramento em dados afeta muito mais do que o mundo corporativo. Ele impacta diretamente nossas vidas cotidianas. Um exemplo recente foi durante a pandemia, quando a COVID-19 expôs a disparidade e, com igual ênfase, a importância do letramento em dados. Todos nós tivemos que ler, entender, analisar e filtrar as diversas interpretações de números para discernir o que representavam e como a disseminação da COVID-19 nos afetaria como indivíduos e como sociedade.
Segundo a pesquisa anual da Gartner com CDOs relativa a 2021, a falta de letramento em dados é o segundo maior entrave para se ter êxito no cargo de diretor de dados. Até 2023, o letramento em dados se tornará essencial para gerar valor nas empresas, algo evidenciado por sua inclusão formal em mais de 80% das estratégias de dados e análises e programas de gestão de mudanças.
Princípios fundamentais para compreender o letramento em dados
Considere estas quatro áreas de foco à medida que aumentar o letramento em dados em suas equipes:
- Ler: concentre-se em como consumir e compreender os dados
- Observar: aprenda a trabalhar com dados e interpretá-los
- Analisar: aprenda a investigar novas possibilidades usando dados
- Visualizar: conte sua história e compartilhe resultados usando dados
Por que todos na sua organização precisam ser letrados em dados
O letramento em dados não é apenas para analistas e engenheiros de dados, é para todos. Dentro de uma organização letrada em dados, todos serão capazes de descobrir padrões nos dados. Todos estarão aptos a pensar criticamente e fazer as perguntas certas para extrair valor máximo dos dados.
Funcionários letrados em dados podem gerar mais facilmente benefícios econômicos mensuráveis a partir das fontes de dados disponíveis para melhorar coisas como a experiência do cliente e impulsionar a eficiência dos negócios. A capacidade de contar histórias está no cerne do letramento em dados, pois permite que os padrões existentes nos dados sejam analisados e comunicados de forma eficaz, ajudando a impulsionar mudanças. É o elemento influenciador.
Quando o nível do letramento em dados é alto em toda a organização, os departamentos podem trabalhar juntos para interpretar os dados de forma eficaz e criar valor para a empresa. As equipes podem explorar maneiras adicionais de usar os dados para resolver os desafios da empresa. Por exemplo, se vocês forem analisar as vendas, devem considerar vários fatores para identificar o que está ou não funcionando. Essa análise pode levar em conta reservas brutas, receita em nível de produto, impacto de campanhas de marketing nas vendas e fatores de influência nos cancelamentos. O letramento em dados ajuda a criar uma visão holística dos dados em vez de apenas olhar para uma fatia estreita e isolada.
Infelizmente, em muitas organizações, o letramento em dados não é algo muito difundido. Na verdade, a Accenture revelou recentemente que apenas 25% dos funcionários acreditam estar preparados para usar os dados de forma eficaz; e apenas 21% confiam no própria letramento de dados.
Como aumentar o letramento em dados
Sou da opinião que as organizações podem se beneficiar muito se aumentarem o nível de letramento em dados de todos os funcionários. O primeiro passo para conseguir isso é desenvolver uma estratégia composta de um currículo e um programa formal. As organizações precisam adotar uma abordagem holística que incorpore a formação abrangente de todos os funcionários, para que estes tenham uma compreensão profunda de como os dados se aplicam aos negócios.
Quando se trata de alcançar o letramento em dados, a linguagem é de suma importância, sendo necessário estabelecer um glossário empresarial. Usando o glossário, as organizações podem garantir que todos tenham o mesmo entendimento dos termos, tornando mais fácil contar a história.
Uma ferramenta ou um aplicativo sozinho não é capaz de aumentar o letramento em dados, mas a tecnologia certamente contribui. As partes relevantes devem ter acesso aos dados e às ferramentas de que precisam para interpretá-los. E o fluxo de informações precisa ser desimpedido. A Gartner constatou que cientistas e analistas de dados perdem de 60% a 70% de seu tempo produtivo nas tarefas de encontrar, preparar, integrar e compartilhar os conjuntos de dados.
E o letramento em dados não é o fim da jornada. Para realmente se beneficiar dos dados, as organizações precisam desenvolver uma nova mentalidade e cultivar um portfólio de soluções de dados. Com o volume de dados que já está sendo gerado, é crucial garantir que sua organização esteja maximizando as oportunidades.
Ao tentar aumentar proativamente o letramento de dados em toda a organização, você descobrirá que pode desbloquear uma nova gama de oportunidades de monetização. Eu recomendo criar uma estratégia de letramento de dados que contemple investimentos contínuos em treinamento e tecnologias que possam ser acessados em toda a organização. Seus dados têm muitas histórias para contar. Acredito que descobri-las e compartilhá-las será um fator decisivo para potencializar o crescimento e o sucesso.
O futuro da colaboração será o fim do e-mail
About the Authors
Chief Architect - Data & AI
Nirmal Ranganathan
Nirmal Ranganathan is the Chief Architect – Data & AI at Rackspace Technology and responsible for technology strategy and roadmap for Rackspace's Public Cloud Data & AI solutions portfolio, working closely with customers, alliances and partners. Nirmal has worked with data over the past 2 decades, solving distributed systems challenges dealing with large volumes of data, being a customer advocate and helping customers solve their data challenges. Nirmal consults with customers around large-scale databases, data processing, data analytics and data warehousing in the cloud, providing solutions for innovative use cases across industries leveraging AI and Machine Learning.
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