Como tornar Relações Institucionais e Governamentais data-driven?

Por Jaqueline Buckstegge

Por onde começar: o processo de análise

Independente da complexidade com que a área de análise de dados já tenha alcançado, o passo mais importante para introduzir uma cultura data-driven é sempre começar. Isso pode parecer clichê, mas cotidianamente presenciamos corporações e equipes desistindo da ideia de avançar em dados por conta da dificuldade ou por perceber o quão distante este mundo está do seu cotidiano.

Cada experiência será única, mas temos alguns passos importantes que não podem ser ignorados. Eles formam um ciclo de implementação:

  • a) Mapeamento de necessidades: parte da não utilização de dados na tomada de decisão cotidiana é reflexo de uma falta de delimitação das necessidades e de parâmetros claros. O que isso quer dizer? Precisamos deixar evidente o que queremos saber e quais dimensões de informação importam para isso. Só então dados vão começar a retornar respostas para nossas perguntas;
  • b) Delimitação da natureza de dados disponíveis: a partir das necessidades mapeadas, é importante estipular o que temos disponível em termos de dados. Aqui precisamos entender as fontes que existem, os tipos de dados que encontramos nelas e os ciclos de atualização. Essa etapa condiciona o que é possível para os diferentes produtos e usos de dados internos;
  • c) Aplicação de técnicas coerentes de análise: considerando as necessidades e a natureza dos dados que temos, podemos delimitar quais são as técnicas e os formatos de entrega mais coerentes. Obviamente, esta etapa exige habilidade formal dos analistas envolvidos e nos força a sair das nossas caixas tradicionais. Para ela, precisamos delimitar nossos pipelines de análise, escolhas de processamento e entregas;
  • d) Retroalimentação de aprendizados: como qualquer esforço analítico, é importante que os aprendizados sejam coletados e inseridos no processo de construção de inteligência. Este é o ponto que garante que os dados não sejam insignificantes perto da “experiência” de analistas individuais. Nunca substituiremos profissionais capacitados, mas com a inserção e a consideração dos aprendizados passados nos próximos desenhos de insights, podemos dar passos significativos.

Fontes de Dados para RIG

Uma vez que as necessidades de análise são delimitadas, nenhum projeto de dados pode avançar sem o mapeamento das fontes de dados disponíveis para utilização. Aqui, precisamos compreender nosso cenário em dois aspectos distintos: (a) a forma de coleta e disponibilização destes dados e as (b) dimensões e tipologias de dados com os quais estamos trabalhando.

 

  • a) Coleta

 

Para garantir a qualidade dos dados que estamos utilizando, precisamos identificar o tipo de coleta realizada. Usualmente, RIG trabalha com três tipos de coletas:

  • Ferramentas comerciais: atualmente, as ferramentas contratadas por profissionais de RIG abrangem dados políticos (tramitação, perfis parlamentares e DOU) e sociais (quando incluem redes sociais). A utilização de ferramentas facilita o profissional no cotidiano pela concentração de informações em uma única plataforma e redução da necessidade de equipe especializada. Aqui, é importante ter total domínio sobre a forma com que os dados são coletados e processados, de modo que garanta a qualidade das análises realizadas;
  • Dados Abertos: aqui, bebemos direto das fontes de dados (usualmente das mesmas fontes que as próprias ferramentas comerciais utilizam, enriquecendo com outras de acordo com as nossas necessidades). Esta opção aumenta a necessidade de profissionais com habilidades em programação, mas permite uma personalização muito maior dentro das necessidades de inteligência;
  • Dados internos: algumas iniciativas de RIG já mantêm registro de sua atuação, como reuniões e campanhas específicas, de forma estruturada (considerando este conceito de análise de dados). Isso permite que os dados internos sejam utilizados dentro de estudos e ajudem a compreender comportamento, o que possibilita o cálculo de real do retorno sobre o investimento realizado na área.

 

  • b) Dimensões

 

Atualmente, são cinco as principais dimensões de dados utilizados em RIG. Sementar essas dimensões é importante para que a análise de dados considere suas especificidades e interrelações. Os principais pilares são: política, economia, sociedade, imprensa e atuação interna de RIG.

 

As cinco dimensões

  • Política: dados mais populares nos produtos e análises de RIG, geralmente abarcam (1) dados de Legislativo, considerando Câmara dos Deputados, Senado Federal e Câmaras Municipais; (2) dados da esfera Executiva, como Diário Oficial da União, agendas de perfis e Orçamento Público; e dados eleitorais, que abarcam intenção de voto, votações efetivas e financiamentos de campanha.
  • Econômica: dados econômicos usualmente são mobilizados a partir de crivos setoriais e com o que chamamos de dados secundários. Aqui, o importante é compreender as relações entre dados gerais de tendência econômica e resultados específicos que impactam nossos negócios e atuações.
  • Social: com a ampliação e visibilidade de redes sociais, temos cada vez mais acesso a informações da esfera social. aqui são várias as fontes de dados, sendo que conseguimos extraí-los de praticamente todos os canais e buscadores atuais. Pela característica específica destes dados, o conceito de Big Data entra fortemente no trabalho de RIG. Além de dados de social media, podemos também assimilar dados provenientes de pesquisas tradicionais, como surveys.
  • Imprensa: pela própria intersecção entre política e imprensa, acompanhar de forma sistemática os movimentos de imprensa é fundamental. Já temos tecnologia suficiente hoje para analisar não só os dados de produção, como também delimitar o consumo e a audiência de forma real;
  • Atuação: como já listamos em termos de coleta, a existência de dados internos de atuação estruturados e prontos para análise enriquece muito o trabalho de inteligência em RIG. O objetivo aqui é analisar, para além do esforço dos profissionais, quais foram os reais resultados identificados à parte do trabalho estratégico realizado.

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