Dados

O que fazer quando cada área usa termos diferentes para descrever a mesma coisa

Thomas C. Redman
30 de agosto de 2018
inovação de termos

Todos nós já vivenciamos este problema de alguma forma: pergunte “quantos clientes nós temos?” e a equipe de marketing dá uma resposta, a de vendas, uma segunda e a de contabilidade, uma terceira. Cada área confia em seu próprio sistema, mas quando a tarefa em foco exige que os dados sejam compartilhados pelas unidades organizacionais, os diversos sistemas da empresa simplesmente não se comunicam.

O problema é que diferentes sistemas empregam diferentes definições de palavras-chave. Assim, a palavra “cliente” pode significar um potencial comprador para a área de marketing, a pessoa que assinou a ordem de compras para a de vendas, e a pessoa jurídica que recebe a conta para a de contabilidade. Dessa forma, as pessoas não entendem os dados e cometem erros. Essas questões ganham importância à medida que as empresas tentam agrupar cada vez mais dados divergentes para construir modelos de previsão usando, por exemplo, aprendizado de máquina.

Os vocabulários especializados são desenvolvidos no mundo dos negócios diariamente como apoio para novas ou especializadas disciplinas, áreas, problemas e oportunidades de inovação. A palavra “cliente” possui diferentes significados para áreas diferentes porque, em algum momento, cada uma precisou do termo com um significado específico. A língua está em constante crescimento e divisão, tornando-se cada vez mais sutil e diversificada. Mas com o tempo, os sistemas ficam incompatíveis, o que pode gerar tensão e conflito dentro das organizações.

Para ter uma ideia, considere duas áreas de uma empresa de embalagens para o consumidor. No dia a dia, o marketing é responsável pelas ações promocionais e avalia se uma determinada promoção produziu os resultados desejados de maneira efetiva. De forma semelhante, a área de logística é encarregada de obter matérias-primas para as fábricas e de entregar produtos para armazéns públicos e pontos de venda. Nenhuma dessas áreas considerou a participação no mercado como uma prioridade máxima, mas ambas a mantiveram pronta em sua base de dados para um eventual questionamento por parte da diretoria.

E foi exatamente isso que aconteceu. Um importante tópico foi levantado e a gerência questionou as duas áreas para saber se a empresa havia perdido participação no mercado. Cada uma chegou à sua própria conclusão, os ânimos se exaltaram à medida que ambas defendiam o sistema delas com unhas e dentes. Por fim, um funcionário relativamente novo achou o problema. Os respectivos sistemas mediam a participação de mercado em diferentes momentos da cadeia de fornecimento — o marketing, no ponto de venda, e a logística, no armazém público. As duas abordagens são válidas, mas ambas são impossíveis de serem colocadas em prática. As duas áreas finalmente concordaram quanto a uma resposta para a direção, porém a má vontade impossibilitou um trabalho em conjunto durante meses.

Diante de tais discrepâncias, as empresas geralmente procuram soluções tecnológicas, como a integração de dados, a arquitetura de dados e o gerenciamento de dados mestres, uma vez que a questão se apresenta como um problema tecnológico. Contudo, tais soluções enfrentam grandes dificuldades porque não abordam a raiz do problema.

Em vez disso, as empresas precisam achar um jeito de acertar, seguindo duas regras: primeiro, faça de tudo para estimular a inovação e o desenvolvimento de uma linguagem especializada. Segundo, forneça o menor vocabulário possível de termos comuns (p. ex. padrões) para facilitar a comunicação em toda a empresa.

Incentive a elaboração de uma nova linguagem. Já que a formação de uma nova linguagem é inerente à inovação, não se deve interferir no processo. Na verdade, a construção de uma nova linguagem deve ser vista como um sinal de que os problemas estão sendo resolvidos de maneiras novas e criativas.

Remover as barreiras é meio caminho andado para estimular a inovação. A maioria das pessoas aceita as limitações impostas pelos sistemas existentes e nem sequer tenta rompê-las. Todos precisam saber que os sistemas de computador existem para ajudar nas tarefas diárias e no trabalho, não o contrário.

Mais proativamente, quase sempre novos termos são necessários quando se muda o foco do negócio. Portanto, tirar o foco das vendas e direcioná-lo para o consumidor exige uma cuidadosa definição e introdução de “comprador”, “cozinheiro”, “convidado” ou uma outra palavra que descreva melhor a relação que se espera criar dentro do léxico. Seja incisivo com as pessoas sobre a necessidade de termos novos e mais precisos que captem melhor o trabalho delas. Uma boa dica para isso é quando colegas de equipe incluem ressalvas na descrição de resultados. Por exemplo, se alguém informa que “as vendas caíram 3% neste trimestre, mas o funil está cheio”, peça para definir um termo novo que sucintamente capte a ideia do funil de vendas. Finalmente, trate a necessidade de uma nova linguagem como se fosse uma outra oportunidade de melhoria de qualidade de dados e examine-a por meio do ciclo de melhoria de qualidade ou do Six Sigma.

Crie uma linguagem comum. Siga também uma abordagem estruturada para criar e divulgar o vocabulário comum dentro da empresa. Primeiro, defina a equipe certa. Será preciso um responsável pelo processo, geralmente chamado de arquiteto chefe de dados (ACD) e uma rede de coordenadores responsáveis (CRs), frequentemente chamados de gestores de bancos de dados ou de gestores da informação. Pode ser útil também empregar um modelador conceitual de dados, já que possuem habilidades especiais para assimilar linguagem comum. Já que a linguagem está no campo dos negócios, o ACD não deve se reportar à TI, mas ao diretor de dados, ao líder da equipe de qualidade de dados ou a outro grupo de negócios da mesma linha. De modo semelhante, CRs devem reportar-se às unidades de negócio e às divisões que criam e usam os dados, pois o trabalho do CR é garantir que a sua unidade faça sua parte do trabalho.

Em seguida, é preciso definir e gerenciar um processo do início ao fim. Uma boa maneira de começar é copiar processos seguidos por organizações nacionais e internacionais de normas e adaptá-las para as suas condições específicas. Implemente as seguintes funções no processo.

Permita que qualquer pessoa solicite a criação de uma definição padrão. Para cada pedido, monte uma subequipe para delinear o padrão. O processo deve dar tempo de sobra para solicitar um feedback de todas as partes interessadas e rever o padrão tantas vezes quanto for necessário. Esse é um processo de unanimidade, portanto estabeleça um procedimento formal de votação e exija à maioria que adote a definição padrão. Como na maioria das coisas na área de dados, é melhor começar com as palavras relativamente mais fáceis. Uma empresa internacional, por exemplo, pode começar com unidades de medida: inglês ou métrico? Lembre-se de que até a empresa mais complicada provavelmente precisa apenas de aproximadamente 100 palavras no vocabulário comum. Para Aera, empresa de energia com sede na Califórnia, 53 palavras já é o suficiente.

Outra importante função nesse processo envolve a publicação e a divulgação do vocabulário comum. Muitas empresas usam dicionários de dados ou glossários de dados de negócios alocados na intranet da empresa, ligados a grandes sistemas e de fácil acesso a todos. É muito importante que os ACDs participem desde o início para incluir o vocabulário comum dentro das especificações para os novos sistemas.

Acredito que o maior erro que as empresas cometem é ser muito rigorosas ou achar que o vocabulário comum será aplicado todas as vezes. Entretanto, o vocabulário comum existe para estimular a comunicação dentro da empresa e não para ditar como cada área fará o seu trabalho. Permita que áreas distintas usem palavras que sejam mais convenientes para elas, deixando o vocabulário comum para ser usado quando trabalharem em conjunto com outras áreas.

Parece ser muito trabalhoso? E é! Mas deixar a criatividade das pessoas correr solta para elaborar uma nova linguagem, com base em algumas definições de dados bem escolhidas e fundamentadas, traz inúmeras vantagens no dia a dia. Fica muito mais fácil para as pessoas encontrarem soluções para grandes problemas e trabalharem com diversas áreas.
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Thomas C. Redman, “o Doutor dos Dados”, é presidente da Data Quality Solutions. Redman ajuda empresas e pessoas, como startups, multinacionais, executivos e líderes de todos os níveis, a traçar suas rotas rumo a um futuro movido a dados. Ele destaca, em especial, qualidade, análise e competências organizacionais.
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Tradução: Laura Fabri da Conceição

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