Há uma infinidade de habilidades consideradas indispensáveis para o sucesso das empresas, mas poucas chegam perto da importância da visão analítica. Em um mundo onde os dados se tornaram o novo petróleo, a capacidade de interpretar informações, identificar padrões e extrair insights é mais valorizada do que nunca.
O relatório anual do LinkedIn sobre as habilidades mais demandadas no mundo do trabalho destaca a capacidade analítica em 6º lugar entre as 10 primeiras posições. Apesar do reconhecimento, o grande desafio das empresas é que o desenvolvimento de uma equipe com essa habilidade não ocorre rapidamente.
A visão analítica nas empresas depende de uma cultura organizacional que incentive os colaboradores a pensarem de maneira racional e estruturada. Para saber mais, confira o que será explicado adiante sobre o assunto:
- O que é uma visão analítica?
- Por que ter uma visão analítica é importante?
- Quais as características de uma visão analítica?
- O que é preciso para ter uma visão analítica?
- O que é maturidade analítica?
- Como desenvolver uma visão mais analítica?
- Como melhorar as habilidades analíticas?
Descubra como integrar a visão analítica à equipe da sua empresa!
O que é uma visão analítica?
Visão analítica é a capacidade de identificar tendências e padrões em um conjunto complexo de dados. Essa habilidade implica buscar uma compreensão das interconexões entre diferentes partes de uma estrutura.
No mundo do trabalho, as pessoas desenvolvem a visão analítica para uma série de atividades. Profissões como cientista de dados, analista de mercado e engenheiro de software lidam diariamente com grandes volumes de dados, e a capacidade de fazer previsões e extrair insights é necessária para orientar decisões estratégicas das empresas.
Mesmo em áreas menos orientadas por dados, a visão analítica ainda pode ser uma vantagem. Um gerente de RH, por exemplo, pode tirar insights valiosos dos relatórios emitidos por um software de ponto eletrônico que fornece métricas sobre entradas e saídas dos colaboradores, pausas, taxa de abstenção e muito mais.
Por que ter uma visão analítica é importante?
A visão analítica é importante porque ajuda a tomar decisões precisas, identificar padrões e prever tendências futuras. À medida que o mundo do trabalho está sendo orientado por dados, é cada vez mais importante que profissionais desenvolvam essa habilidade.
Um estudo conduzido pela Harvard Business Review (HBR) para o Google Cloud com mais de 360 executivos descobriu que as organizações que adotaram uma abordagem de trabalho com base em dados durante a pandemia da COVID-19 estiveram mais bem posicionadas para enfrentar as turbulências dos últimos anos.
A pesquisa também revelou que 91% dos entrevistados concordam que democratizar o acesso a dados e análises é importante para o sucesso das suas organizações.
Diante desse cenário, as empresas precisarão de profissionais proficientes em análise de dados, capazes de interpretar dados usando machine learning e inteligência artificial, extrair insights e transformar essas informações em estratégias acionáveis.
Quais as características de uma visão analítica?
Desde as ferramentas para captar e extrair dados até a capacidade de previsão e antecipação de tendências e possíveis problemas, a visão analítica pode se manifestar de várias maneiras no mundo do trabalho. Descubra, a seguir, as principais características!
Capacidade de análise de dados
As empresas com uma visão analítica forte investem em ferramentas que facilitam a análise de dados. É comum, por exemplo, contar com a implementação de sistemas de Business Intelligence (BI), a contratação de analistas de dados qualificados e o desenvolvimento de competências internas nessa área.
Foco em métricas e resultados
Quando há uma cultura de responsabilidade e transparência, os resultados são constantemente avaliados e os ajustes são feitos com base em dados objetivos. Os profissionais são incentivados a utilizar métricas para avaliar o progresso de suas iniciativas e tomar decisões para alcançar os objetivos da empresa.
Capacidade de previsão e antecipação
Muitos profissionais podem ser os responsáveis por usar técnicas de modelagem estatística e análise preditiva para fazer previsões sobre o desempenho futuro das empresas, além de identificar problemas antes que ocorram e tomar medidas proativas para mitigá-los.
O que é preciso para ter uma visão analítica?
Muitas pessoas desenvolvem naturalmente a capacidade de análise ao longo da vida, mas, no mundo do trabalho, isso pode não ser o bastante. Para ter uma visão analítica capaz de trazer bons resultados para as empresas, é preciso considerar alguns pontos importantes.
- Habilidades analíticas: a capacidade de pensar criticamente, identificar padrões e tendências nos dados, interpretar resultados estatísticos e usar técnicas de análise de dados para extrair insights requer prática e conhecimento em áreas como estatística e ciência de dados;
- Domínio da área: é importante ter um entendimento profundo do setor ou área de atuação em que se está trabalhando, incluindo conhecimento sobre os processos de negócios, as métricas-chave e os desafios específicos enfrentados pelo setor;
- Tecnologia: o domínio de ferramentas comuns como Excel, SQL para manipulação de dados, e ferramentas de visualização de dados como Tableau, Power BI ou Google Data Studio podem ser úteis.
É esse conjunto de fatores que leva uma equipe a se destacar em um ambiente de trabalho global cada vez mais orientado por dados.
O que é maturidade analítica?
A maturidade analítica é o nível de capacidade e sofisticação de uma organização no uso de análises de dados. Ela considera fatores técnicos e organizacionais, incluindo a robustez da infraestrutura de dados, a competência da equipe em lidar com análises avançadas e a integração das análises de dados nos setores da organização.
Existem várias maneiras de avaliar a maturidade analítica de uma empresa. Um método comum é utilizar o modelo de Gartner, que descreve cinco estágios pelos quais as organizações podem passar em sua jornada em direção à maturidade analítica:
- Incipiente: neste estágio, a organização utiliza Business Intelligence (BI) e Analytics de forma pontual, para demandas isoladas. Geralmente, não há processos ou métricas padronizados para orientar a tomada de decisões;
- Oportunista: no segundo nível, começam a surgir iniciativas para otimizar processos e auxiliar em decisões táticas. Embora haja alguma infraestrutura de informação, ela é descentralizada;
- Padronizado: o terceiro estágio é marcado pelo compartilhamento de informações em toda a organização, com uso de bases e modelos de dados padronizados;
- Empreendedor: neste estágio, a organização define sua estratégia com base em métricas de desempenho alinhadas às metas corporativas. Todas as áreas utilizam sistemas de Analytics com suporte à tomada de decisões em toda a cadeia de valor;
- Transformador: o último estágio é caracterizado pela percepção da informação como um ativo estratégico. A empresa utiliza Analytics para atingir seus objetivos e compartilha métricas de desempenho com parceiros externos.
Empresas que já trabalham com ferramentas e processos orientados por dados podem usar o modelo de Gartner para avaliar sua posição atual e identificar áreas para melhoria.
Como desenvolver uma visão mais analítica?
Integrar processos analíticos não é um processo rápido, principalmente no caso de empresas numerosas. É, ao contrário, um processo gradual que requer comprometimento e estratégia. Então, confira 4 dicas para desenvolver a visão analítica da sua equipe.
1. Compreender os objetivos do negócio
Antes de iniciar qualquer análise de dados, é fundamental que a equipe tenha uma compreensão clara das estratégias de negócios, do mercado no qual a empresa atua e das necessidades dos clientes.
O método conhecido como análise SWOT (Pontos Fortes, Pontos Fracos, Oportunidades e Ameaças) pode ajudar a identificar fatores críticos internos e externos que impactam a organização. Além disso, frameworks como o Balanced Scorecard são úteis para traduzir a visão e a estratégia do negócio em objetivos mensuráveis.
2. Aprender a coletar e interpretar dados
Uma vez que os objetivos do negócio são compreendidos, é hora de coletar e interpretar dados relevantes. Existem diversas fontes de dados disponíveis, como bancos de dados internos da empresa, dados de clientes, dados de mercado e dados públicos.
Ferramentas como SQL para consultas em bancos de dados, Python e R para manipulação e análise de dados, e Excel para análises básicas são frequentes nessa etapa. Já a interpretação envolve a aplicação de técnicas estatísticas, como média, mediana, desvio padrão e correlação, para identificar tendências e relações entre as variáveis.
3. Criar e utilizar modelos analíticos
A criação de modelos analíticos serve para extrair insights dos dados. Ferramentas como o Tableau e o Power BI ajudam a criar visualizações interativas e painéis de controle para monitorar o desempenho dos negócios em tempo real.
O uso de algoritmos de machine learning, como regressão logística e árvores de decisão, também pode contribuir com a previsão de resultados futuros. A implementação desses modelos em plataformas de nuvem, como Google Cloud Platform ou Amazon Web Services, permite escalabilidade e flexibilidade para lidar com grandes volumes de dados.
4. Comunicar insights
A narração de histórias (storytelling) é uma técnica poderosa para comunicar insights obtidos de um grande conjunto de informações. Softwares como PowerPoint, Google Slides e Adobe Illustrator são muito usados para criar apresentações.
Plataformas de colaboração, como Slack e Microsoft Teams, também podem ser úteis para compartilhar informações e colaborar com colegas de equipe.
Como melhorar as habilidades analíticas?
As organizações têm muito a contribuir com o desenvolvimento de habilidades analíticas dos funcionários, mesmo que essas habilidades sejam consideradas, muitas vezes, traços do perfil de cada um.
À medida que as empresas adotam processos orientados por dados, os gestores podem investir em treinamentos para uma variedade de tópicos, desde o uso de ferramentas de análise de dados até a compreensão de técnicas estatísticas e de machine learning.
Conclusão
A visão analítica é uma das habilidades para o futuro do mundo do trabalho, mas sua plena realização não recai apenas sobre os ombros dos profissionais.
Como foi visto neste artigo, as empresas também podem contribuir com o desenvolvimento e o fortalecimento dessa habilidade entre seus colaboradores. Somente assim será possível um futuro no qual a tomada de decisões baseada em dados seja a norma, e não a exceção. Para mais dicas sobre gestão e tecnologia para as empresas, confira as novidades recentes publicadas no blog Pontotel.
