A maioria dos artigos do blog enfatizam o que você precisa para implementar a governança de dados, porém Nicola menciona que teve uma ótima receptividade no post: Por que é difícil ser bem-sucedido na implantação da governança de dados? que a motivou a escrever sobre a cultura pobre de dados, ou seja, a falta de conhecimento de dados em sua organização.
Muitas vezes me deparo com organizações que possuem uma cultura de dados muito pobre, que não pensam em seus dados. Ocorre melhorias com o tempo, mas a consciência ainda é baixa. Algumas indústrias possuem o foco na fabricação de seus produtos e, menos nos dados em torno desses processos. No entanto, para muitos setores de serviços, como serviços financeiros, os produtos não são tangíveis, são apenas dados e, mesmo assim, muitas dessas organizações ainda sofrem com uma cultura pobre de dados.
É absolutamente vital que todos colaboradores, independente do setor e área comecem a pensar nos seus dados e no seu impacto que têm sobre nossa organização. Portanto, quero considerar um pouco mais o impacto.
No meu último post, eu aconselhei a procurar os problemas de qualidade de dados de sua organização e, como causaram perdas. Identificar um custo mensurável para sua organização é fantástico, mas se você encontrou exemplos de má gestão de dados, como vai medir isso? Honestamente, não é algo que frequentemente seja mencionado em um case de negócios.
Inúmeras vezes, ao longo dos anos, entrevistei pessoas que relataram que parte do trabalho delas era corrigir e limpar dados, (neste caso não é um cientista de dados). Lembro do relato de um atuário estudantil que passava duas semanas a cada trimestre, limpando e consertando uma planilha antes que ela pudesse ser carregada em um de seus complicados modelos atuariais.
Espantei-me por ele estar desperdiçando oito semanas por ano, corrigindo dados em uma planilha, ele estava no cargo há 18 meses e havia sido informado de que a limpeza e a correção dos dados na planilha eram parte do processo! Os atuários são muito inteligentes e possuem impressionantes habilidades analíticas e estatísticas. Você acha que é bom valor remover duplicatas das planilhas ou reformatar os dados nas planilhas? Eu certamente não.
Nota da tradutora: segundo o IBA: O Atuário é o profissional preparado para mensurar e administrar riscos, uma vez que a profissão exige conhecimentos em teorias e aplicações matemáticas, estatística, economia, probabilidade e finanças, transformando-o em um verdadeiro arquiteto financeiro e matemático social capaz de analisar concomitantemente as mudanças financeiras e sociais no mundo.
Atua em: Fundos de Pensões; Instituições Financeiras; Companhias de Seguros; Empresas de Capitalização; Órgãos Oficiais de Previdência (Municipal, Estadual e Federal); Entidades de Previdência Aberta sem fins lucrativos; Entidades de Previdência Aberta com fins lucrativos; Empresas de Assessoria e Consultoria em Atuária; Órgãos de Fiscalização; Previdência Social; Perícia Técnica-Atuarial, atuando em processos judiciais que envolvem o cálculo atuarial; Auditoria Atuarial; Operadoras de Saúde; Universidades; Gestão de Riscos.
Este é apenas um exemplo, mas existem indivíduos inteligentes realizando tarefas rotineiras monótonas nas organizações. Que impacto isso tem? Se a empresa que não é capaz de se beneficiar totalmente das competências dessas pessoas, haverá desmotivação e serão menos produtivas e, provavelmente sairão da empresa.
Infelizmente, eu vejo isso em todos os setores e áreas de negócios. Onde as pessoas dizem que não faz sentido falar sobre seus problemas de qualidade de dados, porque nunca haverá solução definitiva. Essa atitude derrotista não apenas cria uma cultura ruim de dados, e logo afeta a cultura de toda a organização.
Pense em quão mais engajado e eficiente sua equipe seria se eles não precisassem consertar dados incompletos ou de baixa qualidade antes que eles pudessem fazer seu ‘trabalho real’.
Encontrei vários exemplos semelhantes ao longo dos anos, e quero compartilhar alguns dos impactos sobre a cultura pobre dos dados divulgados. Houve relatos que levantaram o problema comum de uma cultura imediatista de correções táticas ou de curto prazo que criam problemas de dados e criam ou reforçam silos de dados. Isso significa que as organizações não conseguem tirar proveito das novas tecnologias para usar esses dados, algumas pessoas compartilharam exemplos de investimentos em Inteligência Artificial ou Ferramentas de Aprendizado de Máquina para descobrir que os dados não eram qualificados o suficiente para usá-los.
Um relato mencionou a área de sustentação, com forte dependência das pessoas, mas que não leva tempo para treiná-las na importância dos dados. Resultando em pessoas bem-intencionadas, mas que trabalham com dados de baixa qualidade e mal gerenciados, perpetuando a cultura pobre de dados, aumentando as ineficiências e aumentando a rotatividade da equipe.
E houve um exemplo infeliz, mas excelente, do que pode acontecer se você negligenciar sua cultura de dados. Alguém compartilhou que um projeto de relatório regulatório de três anos envolvendo aproximadamente 100 pessoas e um investimento significativo em tecnologia falhou devido à falta de cultura de dados. A análise e a qualidade dos dados foram excluídas do projeto e a solução final não funcionou devido à baixa qualidade dos dados. A pessoa descreveu a situação como se tentasse fazer um bolo de chocolate sem chocolate – uma excelente analogia. Essa cultura teve seu preço e o indivíduo em questão acabou renunciando, levando suas valiosas habilidades para outra organização.
Por favor, tome estes exemplos como um aviso útil. Não precisa ser assim: se você acertar, uma boa cultura de dados permitirá que sua organização veja os dados como um ativo, e gerenciar dados como um ativo permitirá que você use os dados para focar e agregar valor.
Um dos entrevistados, resumiu bem a situação:
Os líderes precisam trabalhar para criar um ambiente propício a uma mudança de comportamento e é isso que uma boa cultura de dados faz. É o fundamento de uma mudança bem-sucedida.
Artigo original: What is the impact of a poor data culture? de autoria de Nicola Askham.
