📊🎙 O assunto do último episódio do DadosCast foi o outsourcing, e como a terceirização de um time de dados fez toda a diferença na estratégia de dados da Sólides Tangerino.
A convidada do episódio, Ana Paula, é doutora em biologia mas se apaixonou pela área de dados, e hoje é lider RevOps na Sólides Tangerino.
Ao longo do episódio, apresentado por Daniel Luz e Claudio Lima, foi discutido sobre como um projeto de outsourcing pode ser um investimento estratégico na organização e crescimento de uma empresa.
O episódio está disponível nas principais plataformas de podcast, e você também pode assistir esse episódio completo no YouTube.
Quem é a Ana Paula
Ana começou nossa conversa descrevendo sua trajetória incomum. Enquanto muitos profissionais de dados possuem formações diretas em ciência da computação, estatística ou áreas afins, Ana possui mestrado e doutorado em genética e ciências biológicas. Essa formação acadêmica pode parecer distante da análise de dados empresariais à primeira vista, mas Ana nos mostrou como ela conseguiu fazer a transição de maneira eficaz.
Durante sua formação acadêmica, Ana estava profundamente envolvida em pesquisa. Ela passou anos coletando dados minuciosamente e aplicando métodos científicos rigorosos para testar hipóteses. Essa experiência, embora centrada na biologia, a familiarizou com o processo de coleta e análise de dados.
Da academia para o setor Empresarial
Ana não iniciou sua carreira na Sólides Tangerino no campo de dados. Ela começou no setor comercial da empresa e, ao longo de três anos, cresceu para uma posição de liderança nessa área. No entanto, sua formação acadêmica continuou a influenciar seu trabalho, pois ela estava sempre focada em registrar informações detalhadas e estabelecer metas claras.
Depois de cerca de três anos trabalhando no setor comercial, a empresa reconheceu a necessidade de uma abordagem baseada em dados e viu em Ana a pessoa certa para liderar essa iniciativa. Foi assim que ela iniciou o setor de dados dentro do Grupo Tangerino e começou a construir uma cultura de dados.
Diferenças entre Academia e Mercado
Uma das questões que discutimos com Ana foi como a análise de dados na academia difere do mercado empresarial. Ela destacou algumas diferenças essenciais:
- Objetivo: Na academia, o objetivo muitas vezes é provar hipóteses e entender o passado. No entanto, no mercado empresarial, a análise de dados visa principalmente entender o passado para tomar decisões que moldarão o futuro.
- Ferramentas e Abordagens: Embora as ferramentas estatísticas possam ser semelhantes, a abordagem é diferente. Na academia, você cria hipóteses e conduz testes para confirmá-las. No mundo empresarial, você usa dados para orientar as decisões de negócios.
- Contexto e Organização: Ana enfatizou a importância de contextualizar os dados. Na academia, não se pode deixar “pontas soltas” em pesquisas, enquanto no mercado empresarial, isso pode acontecer mais frequentemente devido à dinâmica do mercado.
A importância do Conhecimento Teórico
Um ponto que Ana ressaltou é a importância do conhecimento teórico. Ela acredita que ter uma base teórica sólida é fundamental para a análise de dados eficaz, mesmo no mundo empresarial. Ela mencionou que, às vezes, as pessoas se concentram demais nas ferramentas e esquecem o contexto e a teoria por trás dos dados.
Ana observou que a falta de contexto e teoria pode levar a análises superficiais e decisões errôneas. Ela enfatizou a necessidade de entender a pesquisa como um processo de coleta de dados, onde até mesmo pequenos detalhes podem afetar significativamente os resultados.
Enfrentando desafios e criando uma cultura de dados
Uma parte significativa da entrevista concentrou-se nos desafios que Ana enfrentou ao criar a área de inteligência de dados no Grupo Tangerino. Ela explicou que o primeiro passo foi organizar os processos de coleta de dados, garantindo que as informações fossem registradas de forma precisa e eficiente.
Um dos principais desafios era a dependência excessiva de planilhas Excel, que, embora eficazes em pequena escala, não eram escalonáveis e estavam sujeitas a erros humanos. Ana teve que criar dashboards e sistemas mais robustos para coletar e analisar dados de forma eficiente.
Outro desafio era a resistência às mudanças em alguns setores da empresa. Ana abordou essa resistência com empatia, trabalhando junto com as equipes para mostrar como os dados poderiam ser uma ferramenta para o sucesso. Ela enfatizou que a comunicação era fundamental, e mostrar que estava ali para apoiar as metas de cada equipe foi crucial para conquistar a confiança de todos.
Construindo uma cultura de dados em diferentes setores
Ana compartilhou insights valiosos sobre como gerenciar a adoção da cultura de dados em diferentes setores da empresa, reconhecendo que cada área pode estar em estágios diferentes de maturidade em relação aos dados. Aqui estão algumas reflexões e estratégias relevantes:
1. Colaboração e Comunicação
Ana enfatiza a importância de trabalhar em conjunto com cada setor e criar uma comunicação eficaz. Isso inclui entender as necessidades e preocupações de cada equipe e mostrar como os dados podem apoiar seus objetivos específicos.
2. Construção de Confiança
Ana destaca a necessidade de construir confiança entre a equipe de dados e as áreas de negócios. Isso envolve entregar dados precisos e confiáveis, bem como demonstrar que o objetivo é trabalhar juntos para alcançar o sucesso, não impor mudanças.
3. Aprendizado com Experiências Anteriores
Ana ressalta a importância de aprender com experiências passadas e problemas que surgiram em outros setores. Isso permite que a equipe antecipe desafios e forneça suporte com base em soluções já testadas.
4. Adoção Gradual
Reconhecer que diferentes setores podem estar em estágios diferentes de adoção da cultura de dados e estar disposto a orientá-los de acordo com suas necessidades e maturidade.
5. Escalabilidade e Organização
Ana destaca a importância de criar sistemas e processos escaláveis para coletar, armazenar e analisar dados. Dependência excessiva de planilhas pode não ser sustentável a longo prazo.
6. Flexibilidade na Abordagem
Ana adapta sua abordagem de acordo com as necessidades de cada setor, reconhecendo que as soluções podem variar dependendo do contexto e dos problemas específicos que cada equipe enfrenta.
7. Empatia e Compreensão
Entender as preocupações e necessidades dos diferentes setores da empresa, e mostrar que a equipe de dados está ali para apoiar, pode ajudar a superar resistências e criar uma cultura de colaboração.
8. Paciência e Comunicação Clara
Ana enfatiza a importância de ser paciente ao lidar com as diferentes fases de adoção da cultura de dados e manter uma comunicação clara e transparente para alinhar expectativas.
Essas estratégias destacam como a criação de uma cultura de dados em uma organização requer uma abordagem multidisciplinar que envolve colaboração, comunicação eficaz e flexibilidade para atender às necessidades únicas de cada setor. O sucesso envolve construir confiança, mostrar valor e estar disposto a apoiar a jornada de cada equipe em direção à maturidade em dados.
A importância da terceirização e da comunicação na implementação de um projeto de dados
Ana discute como a decisão de buscar uma parceria externa, como a beAnalytic, ajudou a acelerar o processo de amadurecimento em relação aos dados na Sólides Tangerino. Aqui estão os principais pontos abordados:
1. Aceleração e Eficiência
A necessidade de acelerar o processo de amadurecimento em relação aos dados muitas vezes leva as empresas a buscar parceiros externos. No caso da Tangerino, a parceria com a beAnalytic permitiu acelerar significativamente o processo de integração e organização dos dados.
2. Redução de Mão de Obra Operacional
Ao ter uma fonte única e bem estruturada de dados, a Tangerino conseguiu reduzir a dependência de mão de obra operacional, como estagiários, para lidar com planilhas e processos manuais. Isso resultou em economia de tempo e recursos.
3. Especialização
A parceria com a beAnalytic trouxe uma equipe especializada que compreende a complexidade dos dados e pode orientar a Tangerino na construção de seu ambiente de dados. Essa expertise foi fundamental para o sucesso do projeto.
4. Comunicação e Colaboração
A comunicação eficaz entre a Tangerino e a beAnalytic desempenhou um papel crucial. Reuniões semanais regulares, grupo de WhatsApp e troca contínua de informações ajudaram a manter todos alinhados e a resolver problemas rapidamente.
5. Aprendizado Mútuo
A relação de trabalho com a beAnalytic permitiu que a Tangerino aprendesse com especialistas e vice-versa. A colaboração entre as duas equipes resultou em uma experiência rica e aprendizado constante.
6. Priorização e Alinhamento
A comunicação frequente também permitiu à Tangerino e à beAnalytic alinhar prioridades e focar nos aspectos mais importantes do projeto, adaptando-se às necessidades em constante evolução.
7. Eficiência na Gestão de Projetos
A gestão do projeto foi otimizada com reuniões semanais que mantiveram a equipe informada sobre o progresso e as tarefas a serem realizadas. Isso ajudou a manter o projeto dentro do prazo e do orçamento.
8. Sinergia
A sinergia entre a Tangerino e a beAnalytic foi um fator-chave para o sucesso. A parceria resultou em um ambiente de trabalho produtivo e colaborativo.
Esses pontos destacam como a busca por uma parceria externa pode acelerar o processo de amadurecimento em relação aos dados e como a comunicação eficaz é fundamental para o sucesso da implementação de projetos de dados. A experiência da Tangerino mostra como a colaboração com especialistas pode levar a resultados significativos em um curto período de tempo.
