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Informações não têm utilidade se você não souber comunicá-las

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Há uma necessidade crescente de mais empresários que consigam pensar de forma quantitativa e tomar decisões baseadas em dados e análises, e os empresários que conseguem fazê-lo se tornam cada vez mais valiosos. De acordo com um relatório do McKinsey Global Institute sobre grandes volumes de dados, vamos precisar de mais de 1,5 milhão de gerentes experientes para tirar proveito de todos os dados que geramos.

Emprestando uma frase do professor Xiao-Li Meng – ex-presidente do Departamento de Estatística na Universidade de Harvard e agora reitor da Escola Superior de Artes e Ciências – você não precisa ser um produtor de vinhos para se tornar um conhecedor de vinhos. Os gerentes não precisam se tornar “atletas quanti”. Mas, para preencher a necessidade alarmante destacada no relatório McKinsey, eles precisam se tornar melhores consumidores de dados, com uma melhor apreciação da análise quantitativa e – tão importante quanto – a capacidade de comunicar o que os números significam.

Muitos gerentes vão, com a ajuda de seus colegas analistas, simplesmente compilando vastas bases de dados de informação que nunca vêem a luz do dia, ou que só são divulgados em relatórios gerados automaticamente de BI. Como gerente, não é o seu trabalho triturar os números, mas – como Jinho Kim e eu discutimos com mais detalhes em manter-se com as Quants – é o seu trabalho comunicá-los. Nunca cometa o erro de supor que os resultados “falam por si”.

Considere o conto preventivo de Gregor Mendel. Apesar de ter descoberto o conceito de herança genética, suas idéias não foram adotadas durante a sua vida, porque ele só publicou suas descobertas em uma obscura revista científica da Morávia, algumas reimpressões das quais ele enviou para os principais cientistas. Diz-se que Darwin, a quem Mendel enviou uma reedição de suas descobertas, nunca cortou as páginas para ler o trabalho do geneticista. Apesar de ter realizado as suas experiências inovadoras entre 1856 e 1863 – oito anos de meticulosa investigação – seu significado não foi reconhecido até a virada do século XX, muito tempo depois de sua morte. A lição: se você vai passar a maior parte de uma década em um projeto de pesquisa, também coloque algum tempo e esforço em divulgar seus resultados.

Uma pessoa que tem feito isso muito bem é o Dr. John Gottman, o cientista casamento, como é conhecido na Universidade de Washington. Gottman, trabalhando com um colega de estatística, desenvolveu uma “equação de casamento” que prevê a probabilidade de um casamento durar um longo prazo. A equação baseia-se na razão de interações positivas e negativas durante uma conversa de 15 minutos sobre tópicos difíceis, como dinheiro ou sogros. Pares que demonstraram afeto, humor, ou a felicidade ao falar sobre temas polêmicos foram dadas um número máximo de pontos, enquanto que aqueles que exibiram beligerância ou desprezo receberam o mínimo. Observando-se várias centenas de casais, Gottman e sua equipe foram capazes de marcar as interações dos casais e identificar os padrões que prevêem o divórcio ou a um casamento feliz.

Este foi um grande trabalho em si, mas Gottman não parou por aí. Ele e sua esposa Julie fundaram um instituto de pesquisa sem fins lucrativos e uma organização sem fins lucrativos para aplicar os resultados por meio de livros, DVDs, workshops e tratamento terapeuta. Eles influenciaram exponencialmente mais casamentos dessa forma do que poderia ter feito em sua própria clínica – ou se eles simplesmente emitissem um comunicado com suas conclusões.

Da mesma forma, na Intuit, George Roumeliotis lidera um grupo de ciência de dados que analisa e cria as características do produto com base na vasta quantidade de dados on-line que a Intuit coleta. Para seus projetos, ele recomenda uma estrutura simples para comunicar sobre cada análise:

1. Minha compreensão do problema de negócio.

2. Como vou medir o impacto nos negócios.

3. Quais informações estão disponíveis.

4. A hipótese inicial da solução.

5. A solução.

6. O impacto nos negócios da solução.

Observe o que não está aqui: Detalhes sobre os métodos estatísticos utilizados, os coeficientes de regressão, ou transformações logarítmicas. A maioria das audiências não aprecia esses detalhes, pois eles se preocupam com os resultados e implicações. Pode ser útil disponibilizar essas informações em um apêndice a um relatório ou apresentação, mas não deixe que ele fique no caminho de contar uma boa história com seus dados – a começar com o que o seu público realmente precisa saber.

Fonte: HBR Blog Network

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