Para não falhar com a lógica do argumento de que a boa gestão precede o desenvolvimento bem sucedido, começo meu primeiro post com um tema referente à estratégia e gestão.
Big data e analytics têm sido tópicos quentes quando o assunto é estratégia de empresas e tendências em tecnologia da informação. Por trás da análise de terabytes de dados, a capacidade de processamento por computadores é um fator crítico de sucesso, correto? Não necessariamente. Ou melhor, é uma condição necessária, mas não suficiente.
Pouco adianta ter acesso às melhores informações se não se faz nada com isso, ou seja, se decisões não forem tomadas ou se as mesmas não forem executadas. Tenho utilizado um modelo mental simples, mas muito poderoso. A chamada “Cadeia de Valor do Conhecimento” é um modelo desenvolvido por Tim Powell e relaciona a coleta de dados ao valor produzido por qualquer organização às suas partes interessadas.
Esse modelo nos diz que:
1. Dados devem ser coletados;
2. Somente quando processados os dados se transformam em informação;
3. A informação útil, quando analisada, se converte em conhecimento;
4. Para se transformar em inteligência o conhecimento deve ser comunicado;
2. Somente quando processados os dados se transformam em informação;
3. A informação útil, quando analisada, se converte em conhecimento;
4. Para se transformar em inteligência o conhecimento deve ser comunicado;
Até aqui temos apenas a produção de inteligência.
5. Por seu turno, a inteligência deve ser aplicada em decisões;
6. As decisões precisam ser efetivamente formuladas em ações;
7. e finalmente, as ações, quando implantadas, devem produzir valor às partes interessadas.
Esse diagrama também pode ser lido de cima para baixo. Nesse caso, tudo deve se iniciar com a compreensão das necessidades, expectativas e requisitos das partes interessadas. Em outras palavras, o que desejam os acionistas ou o conselho de administração da empresa? O que significa valor para os clientes? As respostas a essas perguntas devem ser traduzidas em um plano com metas e objetivos claros.
É a partir da definição de valor que se pode ter maior clareza sobre quais dados devem ser coletados. Estamos em um mundo “Big Data” em que o volume de dados é insano e em que tudo pode ser potencialmente interessante. Justamente por isso é que se corre o risco do sistema de informação da empresa perder o foco. Nesse caso, deve-se pensar na dicotomia: “Need to Know vs Nice to Know”. Essa expressão, comumente utilizada nos círculos de inteligência competitiva, não poderia ser mais apropriada. Distinguir o que “bacana” saber, daquilo que eu “preciso” saber requer uma boa dose de foco.
O uso de computadores está muito associado aos 2 primeiros níveis do diagrama, ou seja, à coleta e ao processamento de dados e à transformação desses dados em informação. Os melhores sistemas de analytics serão falhos se não observarem os níveis superiores do modelo, ou seja, se as informações não forem efetivamente “computadas” para a criação de valor. Inteligência, nesse caso, é conhecimento útil colocado nas mãos de pessoas com poder de decisão, capazes de extrair valor desse conhecimento.
PS: Para registrar, o título é uma referência a uma famosa citação de Winston Churchill para quem “Plans are of little importance, but planning is essential”. Só essa citação mereceria uma reflexão (post) particular…
Para maiores informações sobre o Knowledge Value Chain.
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