A Importância da Análise de Dados na Construção do Planejamento Estratégico

No mundo corporativo contemporâneo, o planejamento estratégico é a espinha dorsal de qualquer organização bem-sucedida. No entanto, a construção de um plano eficaz não se baseia apenas na definição de metas e objetivos, mas também na análise detalhada de dados relevantes. Então, me diga uma coisa: Quanto tempo você realmente investiu em fazer um pré-work bem estruturado e cheio de análises de dados antes do seu último planejamento estratégico? Você se preparou para o tão famigerado dia do SWOT? A realização desse pré-work detalhado, onde os dados são levantados e analisados antes da definição de KPIs (Key Performance Indicators), é fundamental para garantir que o planejamento estratégico seja robusto e alinhado com a realidade da empresa. Mas até aqui você pode estar se perguntando... como funcionaria na prática? Aqui, levanto alguns exemplos práticos:

Oportunidades Fora do Radar

A análise de dados é essencial para identificar possíveis pontos cegos durante a estratificação e definição de focos mais efetivos. Pontos cegos são áreas ou riscos não evidentes que podem passar despercebidos sem uma análise aprofundada. Para garantir uma visão clara e prática, é importante seguir algumas etapas básicas:

1. Estratificação de Dados: Divida os dados em categorias significativas, como períodos de tempo, setores da empresa ou tipos de incidentes. Isso permite uma comparação mais eficaz entre períodos similares e bases comparáveis.

2. Comparação entre Períodos Similares: Analise dados de períodos semelhantes, como meses, trimestres ou anos, para identificar tendências e padrões consistentes. Comparar os mesmos períodos em anos diferentes ajuda a eliminar variações sazonais e obter uma visão mais precisa das tendências.

3. Bases Comparáveis: Utilize conjuntos de dados que possam ser comparados diretamente. Por exemplo, compare incidentes de segurança de diferentes plantas de produção que utilizam processos semelhantes. Isso garante que as comparações sejam justas e relevantes.

4. Identificação de Pontos Cegos: Após a estratificação e comparação, identifique áreas que não apresentam melhorias ou que têm variações inexplicáveis. Esses podem ser os pontos cegos que precisam de uma análise mais detalhada.

5. Análise de Padrões Ocultos: Mesmo com uma abordagem básica, é possível usar ferramentas de análise de dados para revelar padrões ocultos. Por exemplo, gráficos e tabelas podem mostrar variações sutis que não são evidentes à primeira vista.

Análise de Dados Históricos e Correlação de KPIs

Levantamentos de dados históricos e sua correlação com outros indicadores são essenciais para demonstrar o impacto das métricas de EHS nos indicadores estratégicos da empresa. Por exemplo, ao correlacionar dados de incidentes com indicadores de produtividade, qualidade e custo, é possível mostrar como melhorias em segurança e saúde no trabalho resultam em benefícios diretos para a eficiência operacional e a lucratividade. Essa correlação facilita a obtenção de recursos, pois evidencia o retorno sobre investimento (ROI) das iniciativas de EHS.

Definição de Metas Efetivas

A análise de dados históricos é crucial para a definição de metas claras e realistas. Ao revisar registros passados de incidentes, quase acidentes, exposições a riscos e outros eventos relacionados a EHS, os times de EHS podem identificar padrões e tendências. Isso possibilita a criação de metas baseadas em evidências concretas, em vez de suposições. Metas realistas ajudam a direcionar os esforços de melhoria contínua de maneira mais eficaz e alinhada aos objetivos estratégicos da empresa.

Priorização das frentes de Trabalho

A análise de dados fornece uma base sólida para a priorização das saídas de uma análise SWOT (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats). Ao basear a análise SWOT em dados concretos, as organizações podem priorizar ações de forma mais estratégica e fundamentada. Por exemplo, dados históricos podem revelar fraquezas em determinadas áreas de segurança que, se não forem tratadas, podem se transformar em ameaças. Da mesma forma, a análise de tendências pode identificar oportunidades para melhorias que fortalecem a posição competitiva da empresa. Aqui você pode se perguntar... Wescley, o SWOT é a melhor ferramenta para conduzir a construção do planejamento estratégico? Essa é um tema controverso rs e deixo a resposta para o próximo post rs Além disso, até aqui você pode não ter se convencido de como um trabalho bem feito de análise de dados pode impactar o planejamento estratégico. Então deixo três exemplos de como a análise de dados impactou decisões na área de EHS:

1. Análise de Dados em Mineração: Um estudo da International Council on Mining and Metals (ICMM) mostrou que a análise de dados foi fundamental para identificar padrões de incidentes fatais em minas. A partir da análise de mais de 600 incidentes fatais, a ICMM conseguiu identificar fatores comuns que contribuíram para os acidentes. Este insight levou à implementação de novas políticas de segurança e à redução significativa de incidentes fatais nas operações de mineração【ICMM, 2019】.

2. Monitoramento em Tempo Real na Indústria Química: A Dow Chemical Company utiliza tecnologias de análise de dados em tempo real para monitorar a segurança em suas operações globais. A empresa implementou sensores e sistemas de monitoramento que coletam dados continuamente sobre condições operacionais e de segurança. A análise desses dados permitiu à Dow identificar riscos antes que se tornassem incidentes, resultando em uma redução de 15% nos incidentes de segurança nos últimos cinco anos【Dow Chemical Company, 2021】.

3. Uso de Big Data para Prevenção de Acidentes na Construção Civil: Um estudo publicado na revista "Safety Science" detalha como a Skanska, uma das maiores empresas de construção do mundo, usou big data para analisar dados de segurança e prever acidentes. A empresa coletou dados de diversas fontes, incluindo relatórios de incidentes, inspeções de segurança e condições climáticas. A análise preditiva desses dados ajudou a Skanska a reduzir em 20% o número de acidentes em seus canteiros de obras【Safety Science, 2019】.

Conclusão

A análise de dados é um componente crítico no processo de planejamento estratégico. Ao realizar um pré-work detalhado e basear a definição de KPIs em insights derivados de dados concretos, os times podem garantir que suas estratégias sejam eficazes e alinhadas com a realidade. Portanto, antes de definir metas e indicadores, invista tempo na análise de dados. Essa etapa fundamental não apenas guiará suas decisões estratégicas, mas também proporcionará uma base sólida para o sucesso a longo prazo.

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Wescley Trajano

Gerente de Estratégia e Performance na Ambev Especialista em Gestão Orientada a Resultados e Implementação de Ferramentas Ágeis