O desafio de ser assertivo

Ter informações cada vez mais assertivas. Esse foi o foco do Fórum Executivo de Qualidade de Dados, promovido pela Assesso. Para Flávio de Almeida Pires, diretor-presidente da Assesso, a qualidade de dados pode ser comparada a um atriz de novela. “Ela começou como figurante e agora está subindo, ainda não chegou ao papel principal, mas já está aparecendo bem mais”, brinca. Pires se refere à importância crescente que a qualidade de dados vem ganhando dentro das empresas, inclusive com alguns medidores específicos – no caso, ele cita o do Gartner – que posicionam as empresas de acordo com a importância atribuída aos bancos de dados. As empresas se dividem em quatro tipos: unaware (não se importam), ciente (começam a reconhecer a importância dos dados e passam a buscar e indagar sobre a sua veracidade), reativo (as áreas centrais do negócio passam a perceber a importância da qualidade de informações), pró-ativo (quando toda a corporação dá valor ao intercâmbio de informações entre as áreas) e gerenciamento (companhias que já apostam em métricas para qualidade de dados). No Brasil, a maioria das empresas já tomou conhecimento, mas ainda se encontra entre as classificações intermediárias, sendo que os dois últimos patamares inexistem no País.

A importância crescente da qualidade é justificada pelo momento histórico por Marcus Gebauer, chairman da German Society of Information Quality. “Hoje não vivemos mais na era da informação, mas, sim, na era do fluxo imenso de dados”, afirma. A grandiosidade do fluxo de informações leva ao problema da qualidade desses dados. A eleição norte-americana, em 2000, foi usada como exemplo de má qualidade de dados: devido à disposição confusa dos nomes dos candidatos, com a sua respectiva marcação na cédula, muitas pessoas votaram em candidatos diferentes do que queriam. Paulo Vasconcelos, vice-presidente da Assesso, deu um exemplo brasileiro no qual, ao mandar um novo cardápio para seus clientes, um restaurante usou o mailing do contact center, que continha anotações dos operadores sobre as interações com os clientes e possíveis dívidas. Resultado: as etiquetas saíram com informações bastante embaraçosas, como por exemplo, Maria Silva, cheque sem fundo. “Foi a primeira vez que alguém buscou a Assesso em caráter de urgência, como se fosse um infarto”, brinca Vasconcelos.

Em muitas empresas, os funcionários não sabem para que servem os dados,  gerando apenas um acumulado de informações sem propósito. “É hora de fechar o armazém de dados e criar vínculos entre as diversas áreas da empresa”, afirma Gebauer. Para criar esse elo entre os dados de toda a corporação, o executivo pontua que é essencial buscar a real responsabilidade pelos dados, o que demanda uma transformação da gestão da empresa. Ovelhas ordenadas por um pastor é a metáfora usada por Gebauer para explicar como os dados de uma empresa – e também as pessoas que trabalham com eles – devem agir. Utilizando regras e métricas claras, todas as informações contidas nas diversas áreas de uma empresa devem seguir fluxo único.

A diferença entre informação e dados, para Michael Mielke, presidente da German Society of Information Quality, pode ser explicada por um exemplo simples: “Imagine que um trem está atrasado. Saber sobre o atraso é um dado, informar ao passageiro que está na estação que o trem irá atrasar e ele poderá tomar um café enquanto isso, é informação”, diz. Porém, para prover essa informação é necessária padronização e gestão da qualidade de dados. Por padronização, Mielke entende a criação de um modelo internacionalmente compreendido que impeça a ocorrência de erros motivados pelo desentendimento. O executivo criticou a existência de várias métricas de qualidade pelo mundo que, por não serem convergentes, acabam propiciando falhas. A existência de um gestor de qualidade é considerada necessidade básica em qualquer indústria, porém essa ideia ainda aparece nebulosa quando o assunto são os dados. “Temos que gerenciar os dados como produtos”, afirma.

TROPICALIZAÇÃO
A governança da qualidade de dados vem sendo aplicada em vários setores da economia. Um dos exemplos de sucesso dessa gestão foi a ação de marketing feita, em conjunto, pela Editora Abril e o Banco Itaú, que personalizou a edição comemorativa de 40 anos da Revista Veja com o nome dos assinantes na capa e no anúncio do Itaú (além de indicar a agência mais próxima). “Houve um trabalho imenso com os dados por detrás dessa ação. Qualquer erro seria desastroso, pois estávamos mexendo com os nomes das pessoas”, afirma Murillo Boccia, diretor de database e marketing de relacionamento da Editora Abril. Boccia também pontuou uma mudança estrutural na forma de pensar do marketing brasileiro: os dados tomaram o lugar da ideia como propulsor de uma nova criação, ou seja, olha-se primeiro para aquilo que os clientes querem, para então se ter uma nova ideia de produto, e não o contrário.

A gestão de qualidade não está necessariamente ligada à qualidade de todos os dados de um mailing. De acordo com Marcio Weikersheimer, CRM/BI managing consultant IBM Global Business Services, em casos de CRM analítico, por exemplo, o ótimo é inimigo do bom. Assim como todos os outros profissionais presentes no Fórum, Weikersheimer defende o modelo fit to use, no qual cada empresa deve adequar a gestão de dados de acordo com as suas necessidades. Vicente Criscio, CEO da Direkt Marketing, defendeu o mesmo ponto de vista e mostrou que algumas ações mais chão de fábrica, como a limpeza de um mailing e as determinações de cruzamentos, são preteridas em lugar de novas soluções mais requintadas e luxuosas, que muitas vezes não estão de acordo com a demanda da empresa.