Como lançar um programa de formação em dados de sucesso

A formação em dados está se tornando rapidamente a nova competência essencial para as empresas digitais modernas. Em um mundo onde os dados continuam crescendo, é natural que as empresas com talento competente em dados saiam na frente.

A formação em dados é a capacidade analisar e comunicar-se usando dados e é essencial para compreender, interpretar e agir com base nos dados em ambientes de negócios para otimizar os resultados comerciais.

Pessoas com esse tipo de formação podem se preparar para extrair insights dos dados. Isso significa que especialistas em negócios podem solucionar problemas sem depender de especialistas de TI ou de dados, evitando os gargalos que costumam surgir ao buscar suporte técnico de outras fontes.

Neste guia, você aprenderá os benefícios comerciais da criação de um programa de formação em dados, os componentes essenciais para o sucesso e exemplos reais de estratégias inovadoras de melhoria de habilidades.

Benefícios comerciais de investir na formação em dados

A formação de dados não só melhora as competências dos funcionários, mas também tem um impacto positivo no desempenho da empresa. Uma pesquisa do The Data Literacy Project mostra que aumentar a formação em dados pode aumentar o valor de uma empresa em US$ 320 milhões a US$ 534 milhões em comparação com empresas com baixa formação em dados.

Os benefícios dos recursos humanos com formação em dados vão além dos lucros corporativos e espera-se que tenham efeitos adicionais como os seguintes:

• Aumento na produtividade: permitir que todos os funcionários sejam capazes de solucionar problemas com dados agiliza os processos de negócios, acelera a tomada de decisões e reduz riscos.
• Motivação e satisfação por parte dos funcionários: funcionários com conhecimento de dados contribuem melhor para o sucesso da empresa e têm níveis mais altos de satisfação no trabalho.
• Maior colaboração: a formação em dados permite a tomada de decisões orientada por dados em toda a empresa e uma compreensão compartilhada dos objetivos de negócios.
• Inovação e crescimento: ao dar a todos o poder de analisar dados e obter insights, é mais fácil descobrir oportunidades de negócios ocultas, experimentar novas ideias e compartilhar insights.

Lançar um programa de formação em dados de sucesso

Melhorar a formação em dados dos seus funcionários requer mais do que treinamentos únicos ou sessões educacionais. Uma iniciativa bem-sucedida exige um programa intensivo com objetivos e resultados claros.

Abaixo resumimos os principais componentes de um programa de formação em dados que levará ao sucesso a longo prazo para seus funcionários e sua organização.

1. Faça uma análise das lacunas de competências

Para determinar o treinamento, os recursos e as competências necessárias para um programa de formação de dados, é importante avaliar a lacuna entre as competências atuais dos seus funcionários e as competências necessárias para ter sucesso num ambiente de conhecimento de dados.

A análise de lacunas de habilidades ajudará você a determinar:

• As habilidades que sua organização precisa para atingir os objetivos
• Que tipo de treinamento deve ser oferecido
• Quem deve aprender cada habilidade

A formação em dados é uma habilidade composta por uma variedade de elementos, desde a interpretação básica de dados e análise estatística até a compreensão da terminologia técnica e explicação de resultados.

Por exemplo, todos os envolvidos num programa de formação de dados precisam compreender a interpretação básica e análise estatística de dados, mas o treinamento em machine learning e data science pode ser limitado aos analistas responsáveis pela previsão.

Conhecer suas metas e objetivos ajudará você a decidir o que incluir no seu programa de formação em dados. Depois de realizar uma análise de lacunas de competências, revise seus objetivos, metas e KPIs e use essa oportunidade para alterar e atualizar seu programa conforme necessário.

2. Crie uma força-tarefa para a formação em dados

Certifique-se de que sua força-tarefa inclua uma boa combinação de defensores internos necessários para impulsionar seu programa.

Ao montar sua equipe, pense em quem é a melhor pessoa na sua organização para responder perguntas específicas relacionadas a este programa.

Aqui estão algumas dicas para ajudar a reunir uma equipe que possa inspirar e energizar sua organização nessa empreitada:

Inclua especialistas, partes interessadas e líderes de equipe de diversas disciplinas

Empregue abordagens de cima para baixo e de baixo para cima, incluindo funcionários, como um analista, que possa apoiar outras pessoas. Isso ajudará a garantir que seu programa seja bem-sucedido.

Esclareça funções e responsabilidades dentro da equipe do projeto

Inclua funções para supervisionar a implementação, como software de análise, cursos e materiais de aprendizagem, e mentores.

Entenda de onde virá o financiamento de que você precisa para seu projeto

Identifique quais recursos custam dinheiro (como a compra de software) e quais recursos estão disponíveis gratuitamente (como cursos ou comunidades patrocinados por fornecedores).

Identifique o nível de conhecimento exigido por cada indivíduo, equipe ou departamento

É importante considerar as necessidades daqueles que usarão as informações. Os executivos, em particular, tomam decisões com base nas informações que recebem, mas não precisam aprender detalhadamente data science ou machine learning.

No entanto, eles precisam compreender certos termos e conceitos para ajudar a tomar decisões. Portanto, certifique-se de que a equipe do seu projeto de formação em dados inclua membros responsáveis por fornecer treinamento e recursos para compartilhar dados de forma eficaz com outras equipes.

3. Projete um programa abrangente de formação em dados de sucesso

Uma das principais razões pelas quais os programas de alfabetização em dados falham é uma abordagem única para fornecer o mesmo conteúdo a todos. Ao desenvolver um programa, é importante elaborar um currículo passo a passo que atenda às necessidades de indivíduos e grupos.

É importante considerar as diferenças na experiência e no conhecimento dos membros da equipe. Além do treinamento analítico, considere treinar o pessoal relacionado a dados para comunicar ideias e conceitos de maneira eficaz.

Aqui estão alguns pontos a serem considerados ao criar seu currículo:

• Compreensão dos resultados e da terminologia de análise
• Explicação de conceitos para pessoas técnicas ou não
• Visualização de dados para relatórios e apresentações
• Decidir quando aplicar o machine learning e a data science na tomada de decisões e quando não aplicar

4. Escolha seus métodos de treinamento

Semelhante à seleção de um currículo, é importante escolher métodos e ferramentas de treinamento apropriados para cada equipe, em vez de uma abordagem única para todos. Um programa de formação em dados bem-sucedido requer a escolha dos métodos, formatos e ferramentas de treinamento corretos.

Para que as pessoas aceitem o programa e aumentem sua motivação para aprender, é necessário incorporar abordagens que se adéquem ao estilo de aprendizagem de cada pessoa.

Os seguintes métodos de aprendizagem são eficazes:

• Autoguiado
• Programado ou cronometrado
• Caminhos individualizados
• Caminhos em grupo ou comunidade
• Aulas e recursos de leitura
• Aprendizado prático com produtos

Ao considerar seus métodos de estudo, considere o seguinte:

• Compare abordagens de aprendizagem presencial, online e combinada
• Avalie várias plataformas e ferramentas de treinamento em formação de dados
• Personalize materiais de treinamento para diferentes funções e departamentos
• Defina o cronograma e as metas do programa
• Comunique as metas e as expectativas do programa para funcionários
• Forneça suporte e recursos contínuos para os funcionários durante o programa

Não importa o formato e a configuração do programa, você deve considerar a carga de trabalho atual da sua organização. Esteja ciente de que implementar um programa de aprendizagem sem recursos internos suficientes pode causar estresse e fadiga nos funcionários.

5. Integre ferramentas de análise fáceis de usar

Ao aprender como trabalhar com dados, os profissionais da sua organização serão capazes de analisá-los e usar os insights resultantes para informar a tomada de decisões cotidianas.

Uma das maneiras mais eficazes de fornecer insights para usuários não técnicos é por meio de ferramentas de análise fáceis de usar e sem código. As ferramentas de automação self-service permitem que os trabalhadores do conhecimento criem seus próprios fluxos de trabalho e entendam padrões e insights em seus dados.

Melhor ainda seria contar com a capacidade de criar relatórios automaticamente, como painéis, gráficos e tabelas, bem como de agendar e entregar relatórios de maneira automática.

6. Avalie o impacto do seu programa de formação em dados

Se você atingir ou exceder as metas de negócios do seu programa de formação em dados, precisará de outras formas para avaliar o impacto do seu programa e sua eficácia.

É uma boa ideia definir KPIs que ajudem a avaliar a contribuição geral do seu programa para sua organização. Alguns KPIs podem ser:

• Porcentagem de funcionários qualificados
• Tempo de conclusão do projeto
• Porcentagem de fontes de dados disponíveis (antes e depois)
• Porcentagem de decisões tomadas usando analytics avançado (antes e depois)
• Aumentos de eficiência, economia de custos e receita gerada (antes e depois)

Se você não acompanhar essas métricas agora, pode ser difícil estabelecer uma referência para comparar mais tarde. Nesse caso, as estimativas são adequadas, mas tente estabelecer uma referência o mais rápido possível.

A chave aqui é demonstrar o valor dos seus esforços, bem como o progresso, e, com sorte, o sucesso!

Histórias de sucesso relacionadas à formação em dados

Agora que você aprendeu as práticas recomendadas para desenvolver um programa de formação em dados e métodos para avaliar o sucesso, vamos ver como é o sucesso na prática com exemplos do mundo real.

WestRock

A WestRock é líder global em embalagens sustentáveis, com mais de 500 instalações de produção em 40 países ao redor do mundo.

A WestRock testou o uso do Alteryx, uma ferramenta de análise automatizada, em seu departamento financeiro antes de expandir seus esforços de conhecimento de dados em toda a organização.

Os líderes de analytics e inovação da WestRock aproveitaram os diversos métodos e estilos de treinamento e aprendizagem descritos neste guia para melhorar as habilidades de seus funcionários, como:

• Eventos e apresentações destinadas a aumentar o interesse em capacidades e recursos de análise automatizada
• Sessões básicas de treinamento e certificação nos departamentos de negócios
• Workshops organizados pelos gerentes de sucesso do cliente da Alteryx
• Desafios de analytics gamificado entre colegas

Ouça este podcast em que Jay Harter, gerente sênior de self-service analytics, e LaShell Estes, gerente sênior de inovação financeira, discutem o conteúdo e os resultados do programa bem-sucedido de formação em dados da WestRock.

Jones Lang LaSalle  

A equipe de BI e desempenho da Jones Lang LaSalle (JLL), uma empresa imobiliária comercial global, escolheu o Alteryx para automatizar a análise de dados e impulsionar a transformação digital.

Para promover a plataforma de análise sem código em toda a organização, a equipe projetou e implementou um programa de gamificação chamado “Alteryx Adventure”.

Saiba mais sobre como a gamificação duplicou o uso do Alteryx entre equipes de todo o mundo, aumentando o envolvimento dos funcionários, melhorando a produtividade e reduzindo riscos.

Bank of America

O Bank of America criou o grupo de usuários do Alteryx para dar suporte ao analytics automatizado e melhorar a eficiência operacional em toda a organização. Este grupo de usuários fornece recursos para que os usuários empresariais melhorem suas habilidades analíticas e automatizem processos financeiros manuais, e se tornou fundamental para atingir os principais objetivos do programa de eficiência operacional da empresa.

Assista a este vídeo com David Hardister, lead de automação do Bank of America e responsável interno do grupo de usuários do Alteryx, para saber mais.

Conclusão

Lançar um programa de formação em dados bem-sucedido não é fácil, mas, quando bem feito, pode produzir resultados valiosos para o seu negócio, levando a processos mais eficientes e funcionários mais felizes.

Saiba mais sobre como executar um programa de formação em dados bem-sucedido na sua empresa.

Se você deseja capacitar sua equipe para aproveitar novas habilidades de dados e realizar um trabalho significativo e rápido, confira nosso Guia do líder de analytics para automação de processos comerciais analíticos.

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