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Você já se perguntou o que é data-informed decision making? Nos dias de hoje, toda e qualquer empresa ou instituição de ensino gera dados, mesmo que involuntariamente. É algo inevitável. Algumas estão cientes disso e fazem o uso inteligente dos dados para otimizar seus processos, enquanto outras, ainda nem sequer tomam conhecimento dos dados que geram.

A utilização destes dados é extremamente vantajosa, principalmente quando se diz respeito à tomada de decisões e gerenciamento de pessoas. Quem nunca ouviu falar de DDDM, ou “data-driven decision making?” Termo que traduzido para o português significa: tomada de decisão baseada em dados.

DDDM – Data-driven decision making

Este é um termo que ganhou muita popularidade nos últimos tempos, que remete a um conceito amplamente estudado e, de certa forma, que tem sofrido transformações e alterações de interpretação. DDDM sugere o princípio de que toda a decisão deve ser tomada com base nos dados, e somente nos dados. Ou seja, a decisão deve ignorar a opinião e/ou influência humana, e ser tomada de acordo com insights identificados pelos dados.

Decisão baseada em dados está imune ao ceticismo humano e simplesmente elimina o dogma “isso se dá porque eu sei” e defende o dogma “isso se dá porque os dados dizem,” ambos igualmente precipitados e errôneos.

Por este motivo, outro conceito foi introduzido recentemente a fim de evoluir o DDDM, conhecido como DIDM, ou data-informed decision making, que traduzido significa: tomada de decisão informada por dados.

DIDM – Data-informed decision making

Esta última tem sido defendida por estudiosos e profissionais de várias áreas, justamente pelo fato de reconhecer o valor dos insights adquiridos através da análise de dados ao mesmo tempo que considera a importância do fator humano neste processo.

Organizações que tomam decisões informadas por dados compreendem as limitações destes, enquanto aquelas que tomam decisões orientadas por dados simplesmente usam os mesmos como estão, sem argumentação, confiando 100% na sua qualidade.

Para entender melhor a diferença entre estes dois conceitos, podemos analisar sistemas automatizados, por exemplo. Dirigir um carro, nos dias de hoje, é uma atividade altamente automatizada. Muitas empresas, como o Uber vêm lançando carros auto-dirigidos, que dispensam motorista. Ok, até então isso parece o máximo! Mas o papel do motorista ainda é muito importante em muitas situações, como no evento de algum fator externo não considerado entrar em jogo. Neste caso, a presença do motorista seria fundamental para assumir o controle do veículo e evitar um possível acidente.

Enfim, precisamos nos manter informados e utilizar todos os recursos e inteligência disponíveis para para sermos cada vez mais eficientes e permanecermos relevantes tanto no ambiente corporativo como educacional. Precisamos permanecer no controle, e deixar que os dados nos tragam o máximo de insights possível. Pelo menos por agora.