A transformação digital aumentou o interesse nos talentos de IA, ML e DevOps para revolucionar a experiência do cliente por meio da automação e personalização.
Embora essas posições sejam essenciais, pode não fazer sentido para todas as empresas priorizá-las, especialmente aquelas que ainda não possuem uma estratégia de dados coesa. Embora o progresso digital e os investimentos em tecnologia continuem, os líderes devem primeiro priorizar como sua empresa gerencia seus dados.
Dados: a base para a inovação
Os dados normalmente são a vantagem competitiva mais significativa de uma empresa, pois fornecem insights profundos que impulsionam avanços e modernização. De acordo com um recém-divulgado relatório67 por cento dos líderes digitais acreditam que dados e análises fornecem uma vantagem competitiva e impulsionarão as prioridades de investimento em tecnologia no futuro próximo.
Embora muitos na liderança sênior afirmem ser orientados por dados em suas tomadas de decisão, a maioria das empresas tem lacunas na implementação de novas tecnologias para ajudá-las a acessar esses dados e insights de negócios. UMA pesquisa dos executivos de negócios descobriram que 92% dos entrevistados estavam trabalhando com AI/ML, mas 61% não tinham uma estratégia de dados para apoiá-la.
[ Also read Digital transformation: 6 lessons for CIOs. ]
Pior ainda, o aumento da digitalização criou mais dados que, em muitos casos, não são acionáveis sem intervenção. Para colocar essas informações valiosas para funcionar, as empresas precisam investir na contratação de profissionais de dados.
Aqui estão algumas considerações a serem lembradas ao trazer talentos para essas funções.
1. Estabeleça uma visão baseada em dados para a organização
CEOs e CIOs são essenciais para conduzir as mudanças culturais necessárias para se tornar uma organização orientada por dados. Aproveitar os melhores insights de dados sem a adesão de cima para baixo da alta administração não é possível. Ainda, segundo um pesquisa dos líderes de dados e IA, mais de nove em cada dez entrevistados acham que os principais desafios para se tornar orientado por dados envolvem cultura, pessoas e processos.
Antes de implementar uma nova tecnologia e/ou contratar profissionais de dados, sua organização deve mudar sua cultura de hesitante em dados para orientada a dados. É possível fazer isso usando recursos internos, mas muitas organizações acham que trazer um consultor externo trará resultados mais rápidos.
Em ambos os casos, o sucesso depende de definir uma visão e uma estratégia para a aparência da organização orientada por dados. Esta visão pode ser alcançada através do seguinte:
- Feedback das partes interessadas: A contribuição de diferentes partes interessadas ajudará a pintar uma imagem holística. Essa entrada deve vir de membros do C-suite, líderes de tecnologia e digitais e funcionários-chave e outros funcionários que dependem dos dados hoje.
- Alinhamento de estratégia e tecnologia: Uma forte estratégia de dados deve estar alinhada com a estratégia de negócios mais ampla. Como parte desse processo de alinhamento, pode ser útil revisitar a missão e os objetivos da empresa e seu roteiro tecnológico.
- Análise do estado atual: Isso requer aprofundar os sistemas existentes e as estruturas de equipe para entender os pontos fortes e fracos e identificar lacunas e oportunidades.
- Documentação: Os dados da organização precisam ser documentados para que fiquem claros para todos os afetados.
- Medição: É importante identificar quais métricas devem ser medidas, como vinculá-las ao objetivo de negócios, quais ferramentas são necessárias para rastrear os dados e a frequência dos relatórios.
2. Certifique-se de que a organização está obtendo dados limpos
A análise de negócios é tão boa quanto os dados que estão usando. Dada a riqueza e a complexidade dos dados, é fácil entender por que os líderes geralmente ficam sobrecarregados em suas tentativas de acessar análises e insights melhores. É aqui que os profissionais de dados podem ajudar.
Cientistas e analistas de dados são especialistas em estatística, matemática, bancos de dados e sistemas. Eles são especialmente hábeis em observar métricas históricas, reconhecer padrões, obter insights de mercado e identificar dados atípicos para garantir que os melhores pontos sejam utilizados. Eles também são capazes de organizar grandes quantidades de dados não estruturados, que geralmente são muito valiosos, mas difíceis de analisar, aproveitando bancos de dados convencionais e outras ferramentas para tornar os dados mais acionáveis.
Esses profissionais permitem que todos os funcionários da linha de frente ou da liderança executiva apliquem insights e tomem melhores decisões de negócios.
3. Determine as habilidades de dados corretas necessárias na organização
Se você deseja investir na transformação de dados, comece com algumas perguntas básicas: Qual é o objetivo? Que problema ou problema precisa ser resolvido?
Depois de identificar os pontos problemáticos, as equipes de tecnologia podem trabalhar para determinar a solução ideal e que tipo de talento se encaixa melhor nas funções necessárias. Uma visão clara do CIO fornece um roteiro para a equipe de recrutamento criar um pipeline de candidatos.
[ Related read Data scientist: A day in the life ]
Se você deseja investir na transformação de dados, comece com algumas perguntas básicas: Qual é o objetivo? Que problema ou problema precisa ser resolvido?
Também é importante observar os atributos dos próprios cientistas e analistas de dados. Além de ter habilidades técnicas, profissionais de dados com experiência em programação, visualização de dados e aprendizado de máquina também são altamente valiosos.
No lado não técnico, eles devem ter fortes habilidades interpessoais e de comunicação para transmitir suas descobertas à equipe de tecnologia e àqueles sem formação em tecnologia ou matemática. Também ajuda se eles tiverem experiência comercial que lhes permita traduzir as descobertas dos dados e como eles podem ser usados como uma vantagem competitiva.
4. Use dados para conduzir a estratégia de recrutamento de tecnologia
Além de ter os insights necessários para melhorar a experiência do cliente, as empresas com um compromisso de dados em primeiro lugar devem ser capazes de contratar talentos tecnológicos que possam fornecer esses produtos e serviços digitais. Uma organização que toma decisões de contratação com base em dados precisos e significativos pode identificar melhor as habilidades técnicas reais necessárias e onde há lacunas.
Há um movimento crescente para incorporar mais IA ao recrutamento. Mas a IA depende de dados de qualidade para sobreviver – os algoritmos precisam deles para aprender e os padrões precisam deles para se formar. Ao incorporar dados completos e precisos, a IA pode automatizar muitos processos administrativos e tediosos de RH, permitindo que os recrutadores dediquem mais tempo ao lado humano da empresa. Ele pode refinar as descrições de trabalho, por exemplo, e analisar rapidamente os currículos para identificar os candidatos mais adequados para qualquer função. E é um grande trunfo para desenvolver programas de treinamento interno, identificar planos de carreira de funcionários e instituir outros programas de retenção.
Tornar-se uma organização orientada por dados requer a estratégia de dados certa e uma compreensão da tecnologia, das ferramentas e do pessoal da empresa. Os líderes de negócios precisam mudar seu foco de investir em novas tecnologias para investir em seu pessoal de tecnologia. A contratação de profissionais de dados que possam identificar, coletar, processar e analisar as grandes quantidades de dados coletados é fundamental para a implementação bem-sucedida de todas as soluções que vêm com IA, ML e outras tecnologias avançadas.
[ New research from Harvard Business Review Analytic Services identifies four focus areas for CIOs as they seek more flexibility, resilience, and momentum for digital transformation. Download the report now. ]