Nosso cenário atual é, indiscutivelmente, orientado por dados. Empresas de todos os setores e tamanhos já estruturaram seus times ou estão em fase de estruturar. Mas, apesar de todos os esforços, do investimento pesado em softwares e da constante busca por uma mudança de cultura, ainda existe uma lacuna que merece nossa atenção: a alfabetização em dados.
Alfabetizar, neste contexto, significa capacitar profissionais, torná-los aptos a ler, interpretar e argumentar com base em dados.
Nas empresas em que vi esforços frustrados em data literacy, pude identificar os seguintes pontos em comum:
- Falta de planejamento prévio – Parece óbvio, mas não é e ainda existem muitas situações em que esforços são aplicados sem que haja um planejamento para orientá-los, tanto em termos de investimento de tempo e recursos quanto em definição de resultados a alcançar.
- Ausência de nivelamento de conhecimentos – Analistas de negócios possuem diferentes níveis de conhecimento em se tratando de dados. Há aqueles que já dominam as boas práticas e são capazes de criar suas próprias queries, há os que só trabalham em tabelas dinâmicas, e há ainda os que não conhecem nada sobre o assunto. Partir do pressuposto de que basta ensinar SQL é menosprezar a importância do pensamento crítico.
- Treinamentos intensivos e/ou com linguagem muito técnica – Desejar que todos estejam alfabetizados em dados após um workshop imersivo ou após treinamentos muito técnicos também é um erro. Alfabetizar demanda tempo, entendimento de conceitos e muito treino. Então, vejam só: imersão não é a solução. Só quando o profissional tiver a oportunidade de aplicar o aprendizado e retornar para relatar sua experiência ou tirar dúvidas é que podemos entender que o conteúdo foi devidamente absorvido.
- Treinar a partir de uma ferramenta de dataviz ou de SQL – Alfabetização em dados não é ferramenta, é desenvolvimento de pensamento crítico, é aplicação de conceitos, técnicas e boas práticas. Levar o aprendizado diretamente para as ferramentas é pular etapas vitais para o sucesso do uso de dados em todos os níveis da organização. O foco é sobre qual problema queremos resolver e não apenas sobre qual métrica usar/medir.
- Falta de multiplicadores e inacessibilidade de dados – Cada vez menos frequentes, mas ainda muito importantes, esses fatores dificultam muito a ampliação da cultura data driven e a aderência dos profissionais. É preciso que haja multiplicadores de conhecimento em todos os setores e é imprescindível que o acesso aos dados seja facilitado.
Tal qual o letramento, a alfabetização em dados é o resultado de um processo de aquisição de habilidades específicas, necessitando que seja seguida uma ordem lógica, pré-requisitos e muita prática.
E você, já viu isso acontecer em alguma empresa?
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