Alfabetização de Dados

Para que serve a alfabetização em dados?

• Compreender as definições, fórmulas e âmbito dos KPIs permite interpretar as métricas corretamente. Por exemplo, saber a diferença entre receita total e receita média.
• A capacidade de identificar problemas de qualidade de dados precocemente permite questionar mudanças repentinas, como perceber que uma queda no painel de controle coincide com uma falha no pipeline e não com uma mudança real nos negócios.
• Compreender como os dados são coletados, transformados e atualizados (contexto e linhagem dos dados) pode ter implicações. Por exemplo, saber se uma métrica é originada de logs, pesquisas ou estimativas.
• Escolher o método de análise apropriado permite evitar erros analíticos comuns, como usar a mediana em vez da média para distribuições assimétricas. 

A alfabetização de dados pode ajudar usuários não técnicos a utilizarem ferramentas de Business Intelligence de forma eficaz para tomar decisões inteligentes; leia e critique gráficos e painéis, detecte visualizações ausentes e compreenda eixos, escalas e linhas de base. 

A capacidade de avaliar a credibilidade, o viés e as limitações permite que você avalie as fontes de dados e a confiabilidade. Por exemplo, descobrir que os resultados da pesquisa podem não representar toda a base de clientes.

Os usuários corporativos poderão se comunicar de forma eficaz com as equipes de dados, escrever melhores solicitações de dados, entender as restrições e compensações e interpretar os resultados da análise corretamente. 

Como a alfabetização em dados difere de outras alfabetizações 

A alfabetização em dados se baseia em outras formas de alfabetização. Você pode pensar na alfabetização padrão, na capacidade de ler, escrever e compreender a linguagem como um componente essencial da alfabetização de dados. Da mesma forma, a alfabetização digital, a capacidade de usar ferramentas e tecnologias digitais de forma eficaz e segura, é outro componente fundamental da alfabetização de dados. 

Você precisa de alfabetização padrão para ler painéis e documentação, enquanto a alfabetização digital lhe permite usar ferramentas de analítica ou planilhas. Mas você precisa de conhecimento em análise de dados para interpretar o significado dos números e agir de acordo com suas descobertas. Ele permite o pensamento crítico, a interpretação contextual e o ceticismo das fontes para fazer as perguntas certas, como: "A amostra é grande o suficiente? Em comparação com qual linha de base? O acompanhamento foi alterado? Isso é estatisticamente significativo?" 

Muitas organizações investem muito em alfabetização digital (ferramentas), mas investem pouco em alfabetização de dados (interpretação). As organizações geram mais dados do que nunca, e as decisões são cada vez mais data-driven. A alfabetização em dados é essencial para os workers do conhecimento hoje, assim como a alfabetização padrão já foi um dia. 

Os Elementos Fundamentais: Habilidades e Principais Componentes 

As Quatro Habilidades da Alfabetização em Dados 

• Leitura de dados: compreender o que são dados e como são representados (tabelas, gráficos, visualizações). Entender o que as métricas e os KPIs realmente representam. Interpretar eixos, escalas e agregações corretamente.
• Trabalho com dados: saber como os dados são coletados e armazenados. Gerenciamento e organização de dados de forma apropriada. Compreensão dos tipos de dados (números, categorias, datas). Identificar dados ausentes, duplicados ou inconsistentes.
• Analisar dados: identificar padrões, tendências e valores discrepantes para formular boas perguntas e tirar conclusões a partir de datasets. Compreender as estatísticas básicas e evitar erros analíticos comuns.
• Argumente com dados: com o uso de dados para apoiar decisões, questionar pressupostos e comunicar resultados. Questionar as fontes de dados e a qualidade, compreender os vieses e apresentar os dados de forma verídica e sem distorções. 

Os Três Cs da Alfabetização em Dados 

• Contexto: as informações circundantes que dão significado aos dados. Alfabetização em dados significa entender de onde os dados vieram e quais circunstâncias os moldaram, como foram coletados, quais suposições estão em jogo e qual período, população e condições representam.
• Credibilidade: a capacidade de avaliar a confiabilidade, a qualidade e as limitações dos dados. Avaliar se a fonte e a metodologia são confiáveis. Compreender os vieses e as limitações da amostragem, bem como avaliar a atualidade e a integridade dos dados.
• Comunicação: a capacidade de explicar dados de forma clara, honesta e eficaz, e traduzir percepções de dados em narrativas acionáveis para diferentes públicos. Também significa saber o que não dizer para evitar falsa precisão, afirmações exageradas de causalidade e ocultação de incertezas. Envolve a narrativa eficaz de dados para transformar a análise em uma história que oriente as decisões. 

Por que a alfabetização em dados é importante hoje 

As ferramentas não criam percepções – as pessoas sim. Ter dados não é o mesmo que compreendê-los. A alfabetização em dados é importante porque determina se os dados realmente melhoram as decisões ou as pioram com erros precipitados. Isso leva a decisões baseadas em evidências, não em intuição, política ou interpretações equivocadas de dados. 

A alfabetização de dados evita erros de interpretação dispendiosos e gera confiança. Ele permite a comunicação e a governança eficazes. Quando as pessoas entendem os dados, elas podem ser mais produtivas e eficientes. A alfabetização em dados apoia o trabalho moderno data-driven. 

Exemplos de alfabetização de dados na vida cotidiana e no trabalho 

Quase todas as funções em uma organização hoje em dia lidam com dados. E nós a utilizamos em nosso dia a dia. Eis como o pensamento baseado em dados se manifesta em situações reais: 

• Finanças pessoais – Compare as tendências de gastos mensais, entenda as taxas de juros em relação aos custos totais do empréstimo e reconheça que um gasto médio mascara picos em determinadas categorias. Exemplo: o gasto médio com supermercado aumentou, mas esse aumento foi impulsionado por três semanas excepcionalmente caras, portanto não se trata de uma tendência consistente.
• Compreensão de relatórios financeiros – Compreender as contradições nos dados, verificar as relações entre as métricas e identificar os Drivers e as suas causas. Exemplo: os gastos com marketing aumentaram 30% devido ao lançamento de um produto, o que ainda não se traduziu em lucro.
• Interpretação de estatísticas de saúde – Entenda que o peso diário flutua e, em vez disso, observe as tendências semanais ou mensais e questione a precisão das medições. Exemplo: seu peso aumentou hoje, mas a tendência dos últimos trinta dias é de queda, então você está no caminho certo.
• Avaliar afirmações jornalísticas – Ser capaz de questionar pesquisas e estatísticas, compreender o tamanho da amostra e o viés, e evitar confundir correlação com causalidade. Exemplo: a pesquisa entrevistou apenas 500 pessoas online, portanto sua margem de erro é grande. 

O impacto organizacional e a necessidade de força de trabalho 

A alfabetização em dados em todos os níveis – e não apenas nas equipes de analítica – pode ter um impacto mensurável no desempenho das organizações e na forma como o trabalho é realizado. Isso altera a qualidade, a velocidade e a confiança na tomada de decisões – e não apenas a capacidade técnica. Isso possibilita uma tomada de decisão melhor e mais rápida, maior retorno sobre os investimentos em dados, melhor alinhamento e comunicação entre os negócios, governança de dados mais robusta e redução de riscos. 

Para uma força de trabalho, a alfabetização de dados pode aumentar a confiança dos funcionários, aumentar a produtividade e permitir uma melhor colaboração e melhores habilidades de resolução de problemas, adaptabilidade e resistência.  

O impacto da alfabetização em dados na cultura organizacional é frequentemente subestimado. Quando se promove a alfabetização em dados em todos os níveis, é possível construir uma cultura que valorize a curiosidade em vez da certeza e a evidência em vez da opinião, resultando em discussões mais saudáveis, menos defensividade e melhores resultados a longo prazo. 

A alfabetização dos dados pode prevenir "paralisia de análise" ou decisões precipitadas, desconfiança entre equipes, uso indevido de métricas e excesso de confiança em dados falhos. 

As barreiras organizacionais à alfabetização de dados raramente decorrem da falta de dados ou de ferramentas. As organizações falham por causa de pessoas, processos e cultura. Dar muita ênfase às ferramentas pode resultar em pouco investimento em ensinar as pessoas a interpretá-las.  

A falta de treinamento adequado geralmente resulta de um treinamento genérico que não corresponde aos papéis e se torna técnico demais para alguns e básico demais para outros. Isso pode resultar em medo de números e falta de confiança. 

Silos de dados criam silos organizacionais. Quando as equipes de dados operam separadamente das equipes de negócios, o conhecimento não flui e os analistas estão constantemente traduzindo informações para os usuários de negócios. 

À medida que as organizações transformam seus processos para se tornarem mais ágeis e competitivas, o domínio de dados está se tornando uma das "habilidades essenciais" na força de trabalho moderna, em todas as indústrias. Cada vez mais decisões são data-driven, e clientes e parceiros esperam explicações data-driven. As ferramentas de Business Intelligence (BI), visualização, automação e analítica são hoje amplamente utilizadas. 

Como resultado, em todos os setores, as ofertas de job – mesmo os jobs não técnicos – listam cada vez mais alfabetização em dados ou habilidades relacionadas a dados. Muitos frameworks de competência corporativa agora incluem interpretação de dados, raciocínio analítico, medição de desempenho e tomada de decisão baseada em evidências. 

Fortalecendo sua própria alfabetização em dados 

Mesmo que você não seja um especialista em dados, aqui estão alguns os passos práticos para aprimorar suas habilidades de alfabetização de dados, com foco em hábitos, raciocínio e práticas: 

• Mude a forma como você encara os números. Faça três perguntas: Comparado a quê? A que período de tempo? Para qual grupo ou população?
• Aprenda as definições por trás das métricas, como cada uma é calculada, o que está incluído/excluído e com que frequência é atualizada.
• Praticar a leitura crítica de gráficos.
• Aprenda estatística básica: média vs mediana; variância e variação normal; tamanho da amostra; correlação vs causalidade.
• Sempre que os dados forem apresentados, pergunte a que decisão eles estão servindo e o que você faria de diferente se os números mudassem.
• Pratique a explicação dos dados em linguagem simples para um público não técnico.
• Aprenda com os erros reais, identifique quais suposições falharam e se os dados foram mal interpretados, mal utilizados ou estavam incompletos. 

Dicas práticas para desenvolver a alfabetização em dados 

• Faça disso uma prática diária questionar fontes de dados ao ler notícias; perguntar "Comparado a quê?"
• Interprete os gráficos de forma crítica e ativa; verifique os eixos e as escalas; procure por linhas de base ausentes; observe os filtros e as janelas de tempo.
• Procure por tendências, não por ruído; solicite médias móveis em horizontes temporais mais longos e espere flutuações normais.
• Os dados raramente fornecem respostas absolutas, portanto, o senhor deve se sentir confortável com a incerteza ao explicar os resultados.
• A prática constante é melhor do que um treinamento isolado. Faça da alfabetização em dados um hábito, não um projeto.
• Ao aprender, reduza a sobrecarga de dados; concentre-se em datasets simples e crie visualizações básicas de algumas key métricas.

Conclusão 

A alfabetização de dados capacita as pessoas com a capacidade prática de questionar, interpretar, comunicar e agir com base nos dados, transformando números com responsabilidade em decisões informadas, em vez de confusão ou falsa confiança. É relevante para todos os profissionais, não apenas para as funções técnicas, e é um conjunto de habilidades aprendidas e fundamental, vital para navegar no mundo atual, rico em informações. 

Com o papel cada vez mais importante dos dados no mundo dos negócios, as ferramentas de Business Intelligence tornaram-se comuns. A alfabetização em dados está se tornando uma competência essencial e vital para o avanço na carreira. Todas as funções de job na organização devem continuar questionando os dados que encontram em cenários reais e praticando a interpretação de dados no dia a dia. 

Agora é o momento de focar nas pessoas e nos processos e eliminar barreiras para fomentar uma cultura baseada em dados.