Uma equipa de analytics brilhante pode fazer a diferença

O que acontece quando uma organização implementa as mais recentes e melhores ferramentas de análise de dados, mas não consegue reunir uma equipa de análise de alto nível? Oportunidades, muito tempo perdido e dinheiro.

Por Bob Violino

O sucesso depende de equipas multifuncionais. Os líderes oferecem dicas sobre como manter as equipas alinhadas para fornecer perceções afiadas de dados.

Uma equipa de análise brilhante pode fazer a diferença entre insights maçantes e um salto gigante sobre os concorrentes. Mas não pode reunir uma equipa de análise de um dia para o outro. É preciso muito trabalho e diligência para reunir as pessoas certas e a combinação certa de competências.

“Um dos maiores desafios para as organizações não é a própria recolha de dados, mas o desenvolvimento de uma equipa que aplicará os dados e impulsionará a mudança em toda a organização”, disse Laura Smith, CIO da provedora de saúde UnityPoint Health.

“Construir e sustentar uma equipa de sucesso nunca foi tão desafiante como nos últimos 18 meses – especialmente nos cuidados de saúde”, diz Smith. “Para mim, o meu maior sucesso na carreira é a equipa que construí na UnityPoint Health. Não foi uma tarefa fácil; o mercado da análise é altamente competitivo.”

Isto pode ser feito, no entanto. Aqui estão várias boas práticas para recordar.

Fornecer ferramentas modernas e eficazes e um trabalho significativo

Os analistas de dados de primeira categoria devem ter equipamento e acesso a dados que permitam o sucesso.

“Já vi muitos analistas ficarem frustrados e deixarem a empresa porque os seus portáteis tinham cinco anos e não conseguiam gerir a quantidade de dados que precisavam para processar”, disse Theresa Kushner, Data and Analytics Practice Leader da NTT Data Services, uma empresa global de consultoria de TI. “Ou não tinham acesso aos dados de que precisavam para construir os algoritmos certos. Garantir que os seus analistas têm hardware e software atualizados e o acesso aos dados são cruciais para o sucesso dos analistas de dados.”

O mesmo acontece com a disponibilização de atribuições significativas. “Nenhum analista de dados quer fazer parte de uma equipa cujo trabalho não está a fazer a diferença para os negócios em geral”, diz Kushner. “Isto significa selecionar projetos que tenham impacto. É mais fácil dizer do que fazer, mas é crucial construir uma equipa de analistas de dados fiáveis.”

Os membros da equipa precisam de ver o significado do seu trabalho para o mundo em geral, diz Smith. “Acho que todos queremos saber como é que o nosso trabalho contribui para um bem maior”, diz. “No setor da saúde, comparámos isso com ter uma vocação. Todos nós chegamos a esta chamada com as nossas competências e talentos únicos.”

Para a equipa de análise do UnityPoint, identificar o impacto positivo que alguém pode ter nas comunidades é fundamental, diz Smith. “Coloco-o na frente e no centro sempre que estou a recrutar membros da equipa”, diz. “As pessoas querem saber como o que estão a fazer contribui para um bem maior.”

Por exemplo, a equipa de análise desempenhou um papel fundamental na garantia de que os pacientes e o pessoal disporem de equipamento de proteção individual adequado (EPI) durante a pandemia. A equipa criou um dashboard que recolheu dados do EPI para mostrar informações significativas aos líderes, disse Smith. “Com dados acionáveis em mãos, os líderes podem tomar decisões de aquisição baseadas em dados em tempo real com segurança, garantindo a saúde e segurança dos nossos pacientes e funcionários.”

Construir talento através de programas de formação interna

A escassez de profissionais de análise de dados está bem documentada e a concorrência para estas competências é feroz. As empresas com recursos devem considerar a oferta de programas de formação e aprendizagem em curso que ajudem a gerar talento interno. Isto pode incluir programas internos ou cursos externos.

Estes programas de formação também podem assumir a forma de mentores ou reunir equipas multifuncionais para partilhar experiências e conhecimentos.

“Desenvolver contratações de dados em início de carreira, emparelhando-os com um experiente líder de análise”, diz James Rinaldi, Chief Information Technology Consultant do Laboratório de Propulsão a Jato da NASA. “Eles vão crescer rápido, mas dar-lhes projetos que lhes permitem mover-se à sua velocidade. Deixe-os aprender como funciona a arquitetura e a cultura de dados.”

Os projetos têm a oportunidade de reunir equipas multifuncionais, diz Rinaldi. “Vale a pena adicionar alguns membros júnior para que eles experimentem e saibam como as coisas funcionam fora da sua própria organização”, diz.

Também é uma boa ideia mudar as pessoas para vários projetos, diz Rinaldi. “Não deixe que as pessoas se deixem estagnar ou confortáveis numa só área”, diz.

Ao selecionar membros da equipa, comece bem

No desporto profissional, o que muitas vezes atrai contratações de agentes livres – além de dinheiro – é a oportunidade de estar numa equipa vencedora. Da mesma forma, com uma equipa de análise, pode ser mais fácil atrair grande talento quando já há grande talento na equipa.

“A excelência atrai a excelência”, diz Kushner. “Se está a construir uma equipa de análise de dados, vale a pena fazer da sua primeira contratação uma verdadeira estrela.”

Isso não significa que o indivíduo precisa de ser o melhor graduado de uma das universidades mais prestigiadas, diz Kushner. Mas deve-se ter um histórico comprovado de usar dados para fazer a diferença num negócio.

“E não pense que precisa de um doutoramento em ciência de dados”, diz Kushner. “Isso é bom, mas às vezes a pessoa chave numa equipa de análise de dados é a pessoa que sabe mais sobre o seu negócio. Também significa que contrata alguém que quer fazer parte da equipa. Devem estar alinhados com espírito e compreender os objetivos da equipa como um todo.”

Fazer da diversidade uma prioridade

A diversidade da mão-de-obra é um ponto focal para muitas organizações hoje em dia, e as equipas de análise de dados devem fazer parte desse esforço. Isto inclui várias histórias de trabalho.

“Reúna uma equipa de pessoas com diferentes experiências profissionais”, diz Jessica Lachs, Vice-Presidente de Analytics e Data Science da DoorDash, que fornece uma plataforma de entrega e encomenda de comida online.

“Muitas vezes perguntam-me como é o perfil de candidato padrão da minha equipa – e as pessoas ficam surpreendidas quando digo que não temos um”, diz Lachs. “Tendo entrado neste campo sem experiência de dados anteriores – e desenvolvido todo o papel no DoorDash – acredito que construir uma equipa de pessoas com diferentes origens torna a sua equipa melhor em geral.”

Enquanto a empresa espera que os candidatos à equipa de análise tenham competências de codificação e proficiência estatística, “tivemos sucesso na contratação de pessoas de diversas origens, incluindo finanças, consultoria e economia, bem como experiências mais comparáveis na ciência dos dados tecnológicos”, diz Lachs.

Esta abordagem cria uma equipa com todas as competências necessárias para resolver uma variedade de problemas, diz Lachs. “Mesmo que cada indivíduo da equipa não consiga resolver todos os problemas por si só, o resultado é uma equipa mais forte, com pessoas que podem aprender umas com as outras e enfrentar um conjunto mais alargado de desafios”, diz.

Mantenha os membros da equipa felizes

Não se trata apenas de construir uma equipa forte, trata-se de mantê-la. Dada a procura de analistas de dados hoje em dia, se as organizações não conseguem manter os membros da equipa de análise felizes, podem avançar para outras posições.

Como tal, os líderes de equipa devem recompensar marcos e permitir que os analistas se promovam e continuem a aprender novas competências. “Os analistas de dados querem criar uma marca para eles e para as suas empresas”, diz Kushner. Para isso, precisam de tempo para escrever artigos que promovam o seu trabalho; e obter certificações em novos softwares, novos processos, novas abordagens, diz.

“Depois de criar artigos, incentive a apresentação do seu trabalho em conferências e também internamente”, diz Kushner. “Tornar as suas conquistas públicas e garantir que há um fluxo constante de informação sobre o que estão a conseguir.”

Os gestores pensam muitas vezes que a visibilidade da equipa só deve ser interna, mas isso é apenas metade do caminho, diz Kushner. “A visibilidade tem de ser ampla na indústria”, diz. “Os seus principais analistas devem ser visíveis para outros analistas chave. Providenciar um lugar para os seus analistas brilharem garante lealdade e projeta um brilho no seu negócio, bem como na sua organização.”

É uma boa ideia incluir no calendário de cada analista o tempo para pensar no que tem de acontecer a seguir, documentar os projetos em que estão a trabalhar, e colaborar com aqueles na área de negócios e TI que podem contribuir com informações vitais, diz Kushner. “A tendência quando se trabalha com analistas de dados é realizar projetos e, como resultado, os gestores muitas vezes também conduzem as pessoas”, diz. “Esta é uma fórmula para frustração e rotatividade.”

Envolva-se com pessoas em toda a organização

A equipa de análise não deve trabalhar num vácuo. Interagir com outros em toda a empresa ajuda a equipa a manter os objetivos de negócio e a entender o que é importante para uma variedade de colegas de trabalho. Também permite que os membros da equipa partilhem a importância da análise com outros na organização.

“Incorporar líderes empresariais no processo”, diz Michael Mayta, CIO de Wichita, Kansas. “Este é um aspeto crítico porque são as pessoas que entendem os dados e, mais importante, entendem que questões precisam de ser respondidas usando dados.”

A parceria de analistas com utilizadores de negócios “cria uma experiência de aprendizagem ao mesmo tempo que melhora o processo de negócio e acelera os resultados”, diz Mayta. “Se um analista compreender os dados na sua forma bruta, mas não entender as necessidades do negócio ou os conjuntos de dados específicos necessários para chegar a uma solução, então uma grande quantidade de tempo pode ser perdido na comunicação ou desenvolvimento por tentativa e erro.”

Quando a UnityPoint Health construiu a sua equipa de análise, “começámos a envolver-nos com médicos e funcionários em todo o sistema de saúde”, diz Smith. “Reunimos membros da equipa de todos os ambientes de cuidados para ouvir as suas necessidades e ajudá-los a entender a importância de usar a análise para melhorar os cuidados dos pacientes.”

A oportunidade de se envolver vai além de um problema específico que a equipa está a tentar resolver, diz Smith. “Outras oportunidades podem incluir envolver-se com os colegas e incentivar o desenvolvimento pessoal através de programas de mentoria.”

O modelo de engajamento de negócios tem sido eficaz, diz Smith. “Construímos relações fortes com o nosso negócio, [criando] um ambiente onde os membros da equipa são capazes de fornecer soluções incríveis”, diz. “Podem ver diretamente porque são valorizados e as contribuições que fazem para a organização. Isto é muito importante para a satisfação individual e da equipa.”

Criar uma cultura “informada de dados”

Uma organização que dê alta prioridade a todos os dados irá alimentar o crescimento e melhoria da equipa de análise. Esta tem sido a abordagem na cidade de Long Beach, Califórnia.

Em 2018, o Departamento de Tecnologia e Inovação e o Gabinete de Inovação Cívica da cidade lançaram uma Comissão de Dados que envolveu colaboradores de 90% dos departamentos da cidade. Um ano depois, a cidade acolheu o Citywide Data Challenge, uma datathon de quatro meses em que equipas de vários departamentos se juntaram para resolver desafios usando ferramentas de análise de dados.

“O Data Challenge permitiu aos funcionários da cidade apresentar desafios ou declarações de problemas que poderiam beneficiar do uso de análise e visualização de dados”, diz Lea Eriksen, Diretora de Tecnologia e Inovação da cidade de Long Beach. “Foram selecionados quatro desafios e depois as equipas formaram-se e trabalharam em vários departamentos sobre os diferentes desafios.”

Um exemplo de um desafio bem sucedido foi a avaliação e mapeamento de onde vivem residentes treinados pelo CERT para avaliar a resiliência das comunidades em caso de emergência. Foram aprendidas lições tanto do Desafio de Dados como da operação da Comissão de Dados, “que usamos para reestruturar os nossos esforços de dados”, diz Eriksen.

No início de 2021, o Departamento de Tecnologia e Inovação lançou uma comunidade de aprendizagem de dados em toda a cidade para os funcionários da cidade. “Este é um espaço divertido e focado na aprendizagem para os colaboradores de todos os departamentos da cidade fazerem perguntas e partilharem uns com os outros como estão a incorporar dados nos projetos das suas equipas e departamentos”, diz Eriksen. “De dois em dois meses, convidamos uma equipa da cidade a apresentar as ferramentas, técnicas e recursos que estão a usar para inserir dados no nosso ADN aqui em Long Beach.”

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