Design Thinking: o primeiro passo para a criação de um braço de Data Science na sua empresa

O Design Thinking se baseia nos princípios, abordagens e métodos utilizados por designers na solução de desafios de negócio, estimulando o foco nos clientes e a colaboração entre stakeholders, além da geração, materialização e teste de soluções criativas.

Cada vez mais empresas têm se dado conta de que essa abordagem combinada à gestão de dados gera inteligência para resolver suas necessidades mais estratégicas: expansão da marca, potencializar novas oportunidades, time to market e inovação.

Tanto é que, segundo a Gartner,  Data Science (Ciência de Dados) e  Design Thinking são dois pilares que estão encabeçando a lista das dez habilidades mais importantes que se esperam da alta gestão.

É essa reflexão que trazemos neste artigo. Continue lendo para entender por que o Design Thinking é a abordagem ideal para pavimentar o caminho e suportar a Ciência de Dados em seu negócio!

Uma nova vertente de negócio chamada Dados

Comecemos por lembrar que hoje os dados são o grande ativo dos negócios em todos os segmentos e em empresas de todos os portes. 

Não é em vão que métodos, práticas e soluções de Big Data, Business Intelligence, Analytics, Inteligência Artificial, entre outros, estão na crista da onda nas organizações de maior sucesso.

Isso ocorre por várias frentes. Além da tecnologia disponível e do poder de geração e processamento de dados amplamente disponível, também os novos comportamentos do consumidor manejam essa realidade.

Com informações na ponta dos dedos, os consumidores transformaram sua jornada de compra, amparando suas decisões em dados amplamente disponíveis. 

Ademais, os dados também são oportunidades de geração de resultados, provendo, em muitos casos, modelos de negócios totalmente digitais. Por exemplo, hoje não é mais possível imaginar um banco ou uma seguradora que não forneçam serviços e produtos virtuais.

No entanto, essa transformação precisa ser consciente nas empresas; em outras palavras, precisa ser estrategicamente elaborada. É aí que metodologias como o Design Thinking podem ajudar. Veja a seguir. 

Design Thinking para entender os Dados do seu negócio

Muito já se disse sobre o poder do Design Thinking para transformar a cultura organizacional, obter produtos centrados no usuário, ter uma atitude disruptiva no mercado, aumentar engajamento dos consumidores etc.

É importante retomar um ponto específico: o Design Thinking é a abordagem ideal para compreender os dados e utilizá-los para a geração de insights que ajudam a tomar decisões melhores, inovar e potencializar resultados.

O fator humano no centro

Isso porque o Design Thinking é “uma abordagem estruturada de inovação que tem o ser humano como foco e busca gerar soluções que alinham o desejo e as necessidades do usuário consumidor à geração de valor para o negócio”  —  definição que você encontra em nosso livro Design Thinking, Inovação em Negócios.

Soluções reais para problemas relevantes

Nós sabemos, dados são apenas dados quando o fator humano não é colocado em perspectiva. Eles precisam ser trabalhados a partir de problemas reais dos clientes/usuários para, então, serem úteis e relevantes.

Por exemplo, depois de encontrar padrões de comportamento de consumidores em uma loja virtual, é preciso idear e prototipar soluções que refletem suas necessidades, prototipando e testando quantas vezes for necessário.

Dados “frios” transformados em informações “quentes”

Os pilares do Design Thinking, que ajudam a estruturar uma compreensão eficiente dos dados, são:

• empatia (foco no ser humano)
• visualização (comunicação e conexão de informação)
• colaboração e tangibilização (testes e obtenção de feedback)

Vale notar que o Design Thinking emprega elementos visuais que proporcionam uma forma acessível de transformar simples dados em informações interpretáveis e compreensíveis.    

Combinando Design Thinking e Data Science

Aqui na MJV, nós defendemos o conceito de Design Driven Data Science — recentemente, publicamos o livro homônimo, que você pode baixar agora aqui!

A ideia é combinação do Data Science e do Design Thinking, que proporciona às empresas maior agilidade e assertividade na transformação de dados em produtos e serviços inovadores. 

Confira agora três grandes benefícios de estruturar uma estratégia na qual o Design Thinking ampare o Data Science em sua empresa!

Vencer os desafios estratégico de maneira humanizada

O Design Thinking e o Data Science, combinados, promovem o reenquadramento de desafios estratégicos da organização sob uma perspectiva humanizada e baseada em dados reais.

Nessa abordagem, o desafio proposto deve ser relevante do ponto de vista do cliente e dos usuários para o qual o produto ou serviço se destina. 

Para isso, são realizadas pesquisas de mercado, estudos de tendências ou cenários futuros e benchmarking de alternativas existentes. 

Usar métodos e algoritmos para gerar insights de soluções criativas

Com o desafio bem claro, são empregados métodos e algoritmos matemáticos para gerar insights a partir dos dados e criar soluções robustas e criativas. O problema é explorado à luz dos dados disponíveis e de modelos matemáticos aplicáveis.

Em suma, a solução do desafio é provada tanto do ponto de vista conceitual quanto abstrato. O que oferece a certeza de que a inovação gerada realmente pode ser aplicada e trará resultados significativos. 

Prototipar e desenvolver com base nos dados

Essa estratégia também permite “traduzir” a solução conceitual – ou abstrata – em um novo produto ou serviço que forneça um valor superior aos usuários.

A abordagem permite tangibilizar a soluções em novas ofertas baseadas em dados que excedem as expectativas do mercado.

Práticas Ágeis potencializam a combinação

Por fim, também defendemos que as práticas Ágeis podem potencializar o Design Driven Data Science nos negócios ou em projetos específicos. 

Perceba que estamos falando dos métodos que estão sob o guarda-chuva das Práticas Ágeis, um modelo de gerenciamento de projetos com raíz na área de TI, criado com base na insatisfação de uma série de desenvolvedores com a falta de fluidez dos modelos tradicionais de gestão.

O Ágil coloca o usuário no centro do processo de desenvolvimento, permitindo a criação de soluções mais assertivas; estão associadas ao mindset produtivo e são centradas na segmentação do escopo das tarefas para antecipar entregas, gerando uma percepção de valor mais rápida ao cliente.

Temos uma combinação matadora! O Data Science gerencia os dados, o Design Thinking os transforma em informações úteis e insights para decisões eficientes, e as práticas ágeis fazem com que os resultados esperados sejam obtidos mais rapidamente.