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Como transformar a análise através das lacunas de competências internas

Veja como é possível impulsionar o analytics ao enfrentar a falta de habilidades e talentos.

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Você está se preparando para transformar a maneira como sua organização lida com o analytics?
Nesse caso, você não está sozinho. Os entrevistados de uma pesquisa realizada pela McKinsey afirmaram que a análise de dados é a lacuna de competências que as empresas mais precisam solucionar.
Mas mudanças podem ser complicadas. Cerca de 70% das iniciativas fracassam, e a média dos projetos de transformação apresenta 45% de chances de gerar menos lucros.
As lacunas de competências analíticas são uma das principais causas para o fracasso no processo de transformação. 
Se você está tentando introduzir uma nova cultura na empresa, mas enfrenta gaps de habilidades, veja o que você pode fazer para assegurar uma estratégia mais eficiente.

Faça uma análise das lacunas de competências

Lacunas de habilidades são inevitáveis. Atualmente, 43% das empresas sofrem com elas e 87% esperam apresentar gaps de qualificações nos próximos cinco anos. 
O primeiro passo é executar uma análise dessas deficiências, seguindo as recomendações abaixo:

1. Identifique as qualidades necessárias para se manter competitivo no seu segmento de mercado, tanto agora como no futuro

Considere as habilidades que você precisa neste momento e daqui a 5-10 anos. Inclua iniciativas analíticas como data science (DS), machine learning (ML), e inteligência artificial (IA)

2. Avalie as competências atuais, tanto em nível individual quanto coletivo

Conheça além de cargos e funções. Cada pessoa agrega experiências e conhecimentos diversificados para uma equipe. Então, avalie cada grupo. Descubra o que cada equipe precisa para atingir os objetivos definidos pela empresa para os próximos 5-10 anos. 

3. Faça uma avaliação da tecnologia existente

Através da análise de competências, determine qual tecnologia você precisa para alcançar suas metas. Às vezes, sua atual pilha de tecnologia pode agravar ou preencher as lacunas. Considere como as soluções analíticas atuais impactam de forma negativa ou positiva os gaps de competências, a retenção de talentos e as futuras contratações. 

Alinhe e crie um planejamento para abordar as lacunas

Quando você souber as lacunas que precisam ser preenchidas, é fundamental alinhar o planejamento com a organização.
Como mencionamos anteriormente, os principais motivos para o fracasso das transformações são:

  • Divergências silenciosas entre os principais executivos em torno de um objetivo comum
  • Lacunas entre as tecnologias existentes e o suporte disponível para ampliar a escala

Para contornar esse problema, você pode colaborar ativamente com a sua empresa para:

1. Comunicar os objetivos e resultados da transformação analítica de forma clara

Quais resultados você espera alcançar e qual é o prazo previsto? É aconselhável começar com um projeto pequeno, mas é importante contar com um planejamento a longo prazo para garantir o sucesso. As metas podem incluir um membro de cada equipe experimentar recursos de machine learning e implementar práticas recomendadas com a IA explicável.

2. Alinhar metas entre departamentos e equipes

Se um dos seus objetivos é que todas as equipes estejam capacitadas para analisar seus dados, então você precisa oferecer a cada uma delas o treinamento, os recursos e o acesso à tecnologia para alcançá-lo. Conhecer os resultados esperados pode elevar as expectativas — e o seu planejamento — para equipes e trabalhadores de dados.

3. Estabelecer expectativas

Você pode aumentar a probabilidade de sucesso ao estabelecer expectativas claras. É possível incluir aspectos como a aprendizagem de conceitos básicos de machine learning, treinamento de 30 minutos por semana, criação de estratégias de dados em equipes, e muito mais.
Quando mais pessoas conhecem o motivo por trás das mudanças, maiores são as chances de colaborarem para impulsionar as transformações. E quando as mudanças contribuem para melhorar o desempenho, a probabilidade de adotar novas iniciativa aumenta ainda mais.  

Escolha uma oportunidade

Uma transformação analítica pode falhar por duas razões: (1) o objetivo é pouco claro e/ou (2) o objetivo é muito amplo.
A melhor abordagem para implementar mudanças por toda a empresa é iniciar de forma pequena e gradual. O primeiro projeto pode ser tão simples quanto automatizar um processo que consome tempo, como o preparo de dados ou relatórios. 
[Veja como a automação de um único processo gerou mais de 1.500 casos de uso]
O segredo é focar em algo fácil de alcançar, mas também que exige tempo. Você pode aproveitar o tempo poupado em sua primeira oportunidade para expandir para outras áreas.
Além disso, começar pequeno facilita aumentar o alinhamento e estabelecer expectativas bem definidas — especialmente quando houver lacunas de competências. 

Pesquise e identifique soluções

Assim que identificar os gaps de competências, alinhar equipes e identificar oportunidades, só falta encontrar a plataforma analítica adequada para ajudar você. 
Veja algumas perguntas que precisam ser respondidas sobre qualquer fornecedor em potencial ou as soluções atuais:
É fácil dimensionar?
Considere a forma como ela se adapta tanto para usuários em constante evolução quanto para o desenvolvimento de talentos. À medida que você promove a transformação analítica e corrige gaps de competências, a plataforma pode oferecer uma variedade de serviços?
Por exemplo, as pessoas são capazes de usá-la para solucionar tanto tarefas repetitivas como para criar modelos de ML? Os trabalhadores de dados, líderes e executivos podem usá-la para atender às suas necessidades?
Ela pode preparar sua organização para o sucesso?
Tratar as lacunas de competências inclui gaps criados com a saída de funcionários e novas contratações. Sua plataforma precisa permitir a atração de novos talentos, assim como a integração e a retenção à medida que eles se desenvolvem. 
Ela permite a colaboração?
Ambientes colaborativos contribuem para aumentar o sucesso, mas a interação se tornou um desafio maior com a mudança para ambientes de trabalho remotos.
A plataforma adequada inclui ferramentas que facilitam o compartilhamento de ativos, explicam a linhagem de dados e processos, funcionam em diferentes fusos horários e regiões, e muito mais.

Conclusão

Conduzir a transformação analítica ao enfrentar lacunas de competências internas apresenta dificuldades para qualquer organização.
Antes de começar a investir em soluções para enfrentá-las, dê um passo atrás, avalie a situação, alinhe suas equipes e escolha um caso de uso desgastante, mas com valor agregado.
Em seguida, empodere suas equipes para fazer o resto.

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Escrito por
Shane Remer
Shane Remer
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