Desenvolvendo competências workforce hoje para os desafios de dados de amanhã. Agora, mais do que nunca, os líderes empresariais estão sob a maior pressão, não só para entregarem mais com menos, como também para tomarem decisões em tempo real, rodeados de incertezas. Insights baseados em dados são cruciais para se tomar decisões melhores e mais rápidas.

Porém, o cenário de dados tornou-se mais complexo e simplesmente não há cientistas de dados treinados em número suficiente.

Então, como podem os líderes empresariais superar a escassez de competências em ciência de dados que está impedindo o fornecimento de informações precisas, em tempo real e baseadas em dados, aos decisores?

As habilidades de dados mais valiosas para qualquer funcionário são específicas. Enquanto as empresas em todo o mundo se esforçam para se tornarem mais maduras analiticamente, a maioria subutiliza um recurso fundamental: o conhecimento do trabalhador.

E qual é sua habilidade mais valiosa? Uma compreensão única do contexto empresarial mais amplo por trás dos problemas a serem resolvidos. Embora isso possa não ser imediatamente classificado como um conjunto de habilidades em ciência de dados, seu conhecimento relevante é a chave para desbloquear insights significativos.

Tenho visto exemplos incríveis de empresas que democratizaram com sucesso o poder da análise para além dos poucos cientistas de dados disponíveis. Na McLaren Racing, os especialistas do domínio se beneficiam da análise de autoatendimento, pela qual podem acessar e explorar dados.

Isso não apenas os ajuda a encontrar respostas de maneira simples e rápida, mas também libera os cientistas de dados para pensarem na próxima ferramenta de ponta que a equipe pode desenvolver para ampliar o impacto no desempenho.

Esses trabalhadores do conhecimento estão presentes em todos os cantos da organização, especializando-se em cada disciplina distinta, como impostos, finanças, operações ou logística, por exemplo. Eles têm o conhecimento de domínio e as habilidades interpessoais não técnicas necessárias para transformar informações em insights.

No entanto, muitas vezes eles não têm os recursos e a capacitação adequados para fornecer insights de negócios impactantes. Por exemplo, uma empresa de logística que tentasse escolher a rota ideal para uma entrega perguntaria a um motorista – e não a um cientista de dados. Embora o cientista de dados esteja ciente das macrotendências, o motorista conhece as micromudanças que, de outra forma, poderiam estar ocultas.

Como os líderes empresariais podem construir futuros heróis dos dados ao invés de contratá-los para sair da escassez de competências?

Embora os cientistas de dados estejam sempre em alta demanda, a análise é uma disciplina colaborativa e fluida, e o talento técnico por si só não ajudará a desbloquear as valiosas preciosidades de insights escondidos nos dados.

Habilidades interpessoais não técnicas podem ajudar a impulsionar a geração de insights além do alcance de uma elite de poucos guardiões e democratizá-la para todos. O Gartner prevê que, até 2025, para que as organizações permaneçam competitivas, as competências analíticas e interpessoais serão as mais procuradas no mercado de talentos de dados e análise.

Como não há cientistas de dados treinados em número suficiente, os líderes empresariais e recrutadores precisam ir além da atração pela alta demanda e pela escassez de habilidades puras em ciência de dados. Esteja você contratando uma equipe, formando uma equipe ou procurando entrar no mundo da análise, procure três habilidades interpessoais essenciais, que preencham a lacuna entre dados brutos e inteligência de decisão que são:

• Comunicação: Comunicação eficaz e habilidades de escuta são essenciais para traduzir problemas e dados complexos em insights fáceis de entender. A capacidade de discutir, apresentar e promover com confiança as suas ideias, soluções e insights com uma variedade de públicos é fundamental para mostrar o valor dos seus insights e influenciar resultados eficazes.

• Colaboração: Analytics é uma disciplina de equipe. Os melhores resultados são alcançados quando diversas equipes se reúnem para compartilhar suas perspectivas individuais e, em seguida, repetir as ideias umas das outras.

Ninguém terá todas as respostas, e múltiplas vozes diversas tornam uma visão mais completa e significativa. As melhores ideias chegam ao topo e os resultados são muito mais fortes do que aquilo que uma pessoa pode alcançar sozinha.

• Curiosidade: os insights de dados não são apenas entregues, eles precisam ser descobertos. Investigação, exploração, experimentação e interação incansáveis são marcas registradas de insights de dados eficazes. Para florescer neste amplo papel investigativo é necessário alguém disposto a movimentar-se para seguir caminhos diferentes, ver muitos ângulos e explorar novas abordagens para descobrir insights.

Adotando diversas habilidades para operar de forma eficaz com dados

Traduzir ativos de dados em inovações que gerem valor está na lista de desejos de todos os líderes empresariais que se esforçam para converter os dados em um diferencial competitivo. Como um líder empresarial que se esforça para se libertar da incerteza, tornando-se ágil e eficiente na tomada de decisões do dia a dia, é muito mais benéfico ter uma ampla gama de especialistas em diversos domínios, com habilidades de análise de dados, do que um número muito pequeno de especialistas em ciências de dados que não podem fornecer a amplitude e profundidade de análise necessária em toda a sua empresa.

O processo end-to-end de refinamento de dados para obter insights que mudam os negócios requer uma infinidade de etapas, experiências e conjuntos de habilidades, nem todos vinculados à ciência de dados. Houve um tempo em que aproveitar a big data para obter insights era domínio exclusivo dos cientistas de dados — mas esses dias já se foram.

As pessoas, combinadas com a tecnologia acessível, ajudam a garantir que os insights baseados em dados sejam conduzidos em toda a empresa. Os avanços na análise de autoatendimento sem código/low-code garantiram que a análise se tornasse tão acessível que qualquer pessoa pode resolver desafios de negócios com dados e fornecer inteligência de decisão sem uma qualificação em ciência de dados.

A combinação de habilidades interpessoais e conhecimento especializado existente pode ajudar rapidamente a preencher a lacuna entre os dados brutos e a inteligência de decisão. Tudo se resume em como pegar os especialistas do departamento de hoje e os capacitar para resolver seus próprios problemas de maneira mais eficaz.

Aproveitar a ampla gama de habilidades não técnicas em suas equipes ajudará as empresas a transcenderem a pura ciência de dados e fornecerem inteligência de decisão acionável com base em conhecimentos valiosos e exclusivos de domínio.

Por Marta Clark, Vice-presidente LATAM da Alteryx.

Ouça o episódio 177 do podcast RH Pra Você Cast, “O trabalho com as IAs para fortalecer o desenvolvimento de pessoas“: empresas que visam inovar em seus processos e rotinas sabem que não podem deixar a tecnologia para trás. Junto ao “boom” da Inteligência Artificial, novas soluções chegaram para auxiliar as organizações tanto em sua jornada burocrática quanto no fortalecimento de sua cultura.

Todavia, para que haja, de fato, sucesso na busca pela inovação, as pessoas não podem, em hipótese alguma, ficarem para trás. A IA tem um papel relevante para desenvolvê-las e o potencial para reinventar dinâmicas de aprendizagem. Como fazer isso de modo eficiente? Quem nos explica é Anderson Oliveira, Product Manager na MADIS, marca que acaba de completar o seu centenário.

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