Eu falo bastante sobre a jornada dos dados às decisões, e resolvi escrever esse artigo para ilustrar ainda melhor o meu ponto de que as decisões tomadas com base em dados são as mais eficientes possíveis para a sua empresa.  

O Google carrega a análise de dados como parte intrínseca do processo de tomada de decisões. Faz parte do DNA da empresa. A linguagem de dados faz parte da cultura deles.

Nas empresas, os dados devem ser coletados para fornecer respostas às perguntas mais importantes. Entretanto, se você não souber exatamente quais perguntas responder, os dados serão inúteis. 

No Google, atualmente, o objetivo é começar com perguntas, delineando claramente as necessidades de informação desde o início do processo. Eles possuem a mentalidade que é das perguntas que surgem as conversas, e das conversas surgem a inovação.

Project Oxygen

Vejamos um exemplo desse pensamento em ação: dentro da sua função global de RH, o Google criou um Departamento de Análise de Pessoas, que apoia a organização na tomada de decisões do RH com dados.

Dentro do Departamento de Análise de Pessoas, foi criado um grupo chamado Laboratório de Informação. Esse grupo se concentrava em questões de longo prazo, com o intuito de conduzir pesquisas inovadores capazes de transformar a prática organizacional dentro e fora do Google. 

A equipe assumiu o projeto de responder a pergunta: gerentes importam? O projeto ganhou o codinome de Project Oxygen . Percebe que as necessidades de informação e objetivos foram claramente delineados? 

Primeiramente, foram examinadas fontes de dados já existentes, como revisões de desempenho e pesquisa de funcionários. A equipe traçou esses dados em um gráfico, revelando que os gerentes eram usualmente percebidos como benéficos.

O problema? Os dados não mostraram muita variação, o que levou a equipe a dividir os dados no quartil superior e inferior. 

Usando uma análise de regressão, a equipe mostrou uma grande diferença entre esses dois grupos em termos de produtividade da equipe, felicidade dos funcionários e rotatividade dos funcionários. 

Em suma, as equipes com os melhores gerentes estavam tendo melhor desempenho, estavam mais felizes e mais propensos a permanecer na empresa. 

Embora isso tenha comprovado a eficiência dos gerentes, não permitiria uma atuação sobre os dados por parte da empresa. Portanto, formularam uma nova pergunta: o que faz um bom gerente no Google?

Nova pergunta, novo processo

A equipe introduziu duas novas coletas de dados. Primeiramente, por meio de um “Great Managers Award”, através do qual os funcionários podiam nomear gerentes que desempenhavam particularmente bem.

Com parte da indicação, os funcionários tiveram que fornecer exemplos de comportamentos que eles achavam excepcionais e que destacavam o gerente.

O segundo conjunto de dados foi obtido por meio de entrevistas com os gerentes em cada um dos dois quartis (inferior e superior) para entender o que eles estavam fazendo. 

Os dados das entrevistas e das indicações ao prêmio de melhor gerente foram codificados usando análise de texto.

Com base nessas informações, a equipe extraiu os 8 principais comportamentos de um gerente de alta pontuação, bem como as 3 principais causas pelas quais os gerentes estão com dificuldades de desempenho. 

O que podemos aprender com isso?

Houve muitas ações concretas que se seguiram dessa análise. O Google começou a avaliar os gerentes com base nesses comportamentos, introduzindo uma nova pesquisa de feedback bianual. Também decidiu continuar com o prêmio de melhor gerente, e revisaram o treinamento de gerenciamento.

O Google é um grande exemplo de como as boas decisões devem ser apoiadas por dados sólidos e fatos. Definindo os objetivos e necessidades de informação, coletando os dados corretos, analisando-os e transformando-os em insights, o Google vai efetivamente dos dados às decisões, podendo escolher o melhor rumo para a empresa. 

Published On: julho 7th, 2021 / Categories: Análise de Dados, Data Science, Negócios /

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