Nos últimos 10 anos, o Big Data gerou expectativas em empresas como se tivessem encontrado uma terra prometida. A expectativa de uma linha direta fantástica para identificar instantaneamente os hábitos, desejos e necessidades dos clientes-alvo.
Em maio de 2011, em um relatório de pesquisa especial, a empresa de consultoria de gestão McKinsey argumentou que "o Big Data se tornaria a base fundamental da competição empresarial no futuro, apoiando o aumento da produtividade, a inovação e novas ondas de excesso de consumo". Na mesma época, um relatório da IBM afirmou que, na época, 90% das informações globais haviam sido geradas nos últimos dois anos, destacando a geração massiva de dados diariamente.
No entanto, os resultados da Pesquisa Executiva Big Data & 2020 da NewVantage Partnerspublicados em 2021 revelam uma realidade diferente das expectativas iniciais. O conteúdo da pesquisa é baseado nas respostas de 1.000 executivos responsáveis e supervisores de iniciativas de dados em empresas da lista Fortune.
- Apenas 26,8% das empresas construíram uma cultura de dados.
- Apenas 37,8% das empresas disseram que operam com base em dados.
- Atualmente, apenas 45,1 empresas estão competindo na área de dados e análise.
É claro que é necessário reconhecer que a mineração de dados para Customer Intelligence também gerou resultados positivos, como a satisfação dos acionistas da Netflix e da Amazon.
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No entanto, apesar do enorme aumento na quantidade de dados e do sucesso de algumas empresas, a maioria das empresas está encontrando dificuldades em obter insights profundos como os esperados inicialmente. Em última análise, a análise de dados é apenas uma ferramenta. Ao usarmos essa análise de dados como uma estratégia, fazemos suposições sobre as pessoas e seus comportamentos.
Ou seja, suposições incorretas que não estão relacionadas ao mundo real das pessoas.
Em outras palavras, o próprio Big Data leva as empresas a ter uma compreensão errada das pessoas.
Primeiro, o Big Data leva a dados superficiais (Thin Data). Na área de ciências sociais, os dados para entender o comportamento humano são divididos em duas categorias principais. Desses, os dados superficiais (Thin Data) são principalmente derivados de rastros digitais de pessoas. Por exemplo, informações superficiais como ela usa tamanho 44, tem olhos castanhos e bebe vinho Pinot Noir.
E o outro, os dados ricos (Thick Data), fornece uma compreensão de como as pessoas realmente experimentam o mundo. Por exemplo, informações ricas como ela sentiu o cheiro da grama após a chuva, viu aquele com quem estava caminhando como alguém especial e os tênis que usava fizeram seus passos parecerem mais leves, são informações ricas em significado.
Ou seja, o Big Data se concentra na correlação associada aos produtos, mas não se importa com a causalidade na vida. No entanto, o cerne da compreensão do comportamento humano como um ser social reside na causalidade. Se não houver insights sobre os pensamentos e sentimentos reais dos clientes, os dados superficiais (Thin Data) terão um significado e utilidade limitados. De acordo com o relatório Analytics in Action da Accenture, apenas 20% das organizações que afirmam ter excelentes capacidades de gerenciamento de desempenho "encontraram uma relação causal comprovada entre o que estão medindo e o desempenho que estão tentando alcançar". Isso é evidência de que as empresas centradas em algoritmos estão perdendo a capacidade de entender o comportamento humano.
Acima de tudo, o Big Data nunca revelará padrões com valor estratégico sem habilidades de pensamento crítico. Aqui, o pensamento crítico (Critical thinking) refere-se ao processo de comparar e revisar situações à luz de evidências objetivas, esclarecer 'causalidade'e agir com base nas decisões derivadas desse julgamento. A necessidade de as empresas desenvolverem a capacidade de seus executivos de interpretar corretamente o comportamento humano pode ser explicada por meio disso.
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Os tipos mais grandiosos de pensamento analítico da humanidade vêm das ciências sociais.
História, literatura, filosofia e antropologia, que têm passado por 2.000 anos de história, nos ensinam as habilidades de pensamento crítico para entender as pessoas corretamente. Somente a compreensão do comportamento humano em um nível profundo permite que compreendamos e expliquem as mudanças repentinas no comportamento do cliente. E a partir daí, podemos descobrir as possibilidades de inovação.
Em última análise, se pudermos encontrar respostas para o 'Porquê', as empresas poderão ter sua própria perspectiva valiosa no atual movimento Big Data, que só tem gerado barulho. E essa empresa será a única que entenderá as pessoas corretamente.
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