Por Lucas Lessa
A moda há algum tempo é falar em “decisões orientadas por dados”. Isso vai além de big data, machine learning ou IA.
Dados sempre foram base para decisões mesmo antes dessas ferramentas.
Mas tomar boas decisões exige resolver uma questão complexa, onde o fator cognitivo e falho do ser humano e dados são os fatores centrais.
A qualidade dos dados é o que permite gerar informação útil e esse processo muitas vezes é repleto por vieses, limitações e julgamentos.
Esse conhecimento não vem da formação tradicional em finanças. Precisam ser aprendidos com experiência, e integrados ao nosso dia a dia.
E para enfrentar esse desafio, a área de Finanças, especialmente o FP&A, precisa incorporar domínios de conhecimento além das práticas financeiras tradicionais.
Existem outras competências que não são específicas de finanças que precisamos compreender e aplicar para evitar esses riscos.
Domínios não financeiros que devemos integrar melhor
Psicologia (habilidades interpessoais e vieses humanos), Economia, Estratégia, Ciência de Dados, probabilidades e estatísticas são áreas das quais podemos extrair aprendizados cruciais para evitar interpretações equivocadas e manipulações.
Exemplo 1 – Como nossos relatórios impactam a cultura e a gestão da empresa:
Já vimos isso acontecer nos planos de incentivos, comissões de vendas ou processos de forecast.
Exemplo 2 – Qualidade da nossa produção analítica
Isso ocorre com dashboards, KPIs e relatórios. Você identificou e corrigiu variáveis de confusão negligenciadas?
Inteligência competitiva e de mercado
Outro fator essencial: colocar nossos dados internos em contexto. Isso requer inteligência de negócios e de concorrência. Sem isso, os números dizem pouco — ou dizem errado.
Outras disciplinas ensinam que trabalhar com dados exige metodologia rigorosa para extrair informações relevantes e evitar erros de lógica. Já na nossa formação técnica em finanças raramente aborda esse ponto.
A interpretação dos dados exige compreensão profunda das regras que os governam. Somente registrar não basta, é preciso saber como os dados foram organizados, limpos e integrados.
Problema clássico em FP&A: com o mantra da simplificação em sistemas, dados importantes se perdem na integração de sistemas operacionais para contábeis e, depois, para BI.
Exemplos:
Muitas empresas não têm analistas para consolidação de dados. Nesse cenário, o financeiro precisa assumir a liderança na gestão e qualidade dos dados, indo além do mero reporte contábil, integrando todas as variáveis relevantes do negócio para decisões mais objetivas e confiáveis.
Na estatística, é essencial distinguir:
Relatórios financeiros costumam ser descritivos e univariados. Mas decisões exigem análises multivariadas e explicativas.
“Na correria” sobre a origem das coisas e qualidade dos dados, extrapolamos conclusões a partir somente do descritivo e aí começa a má interpretação.
Exemplo simples:
“A receita cresceu 3%.” — Isso é descritivo, não explica nada.
Explicativo seria:
“A receita cresceu 3%, sendo:
Perceba como muda a narrativa: de “crescimento puro” para “crescimento compensado”.
Precisamos entender os vieses cognitivos. Não só reconhecer, mas criar formas de desafiar os dados com os quais trabalhamos.
Alguns exemplos críticos:
Esses vieses distorcem o conteúdo e a forma da nossa comunicação.
Outros vieses e traços que afetam decisões:
Esses fatores estão em todas as culturas corporativas. Nosso papel? Criar metodologias e ferramentas que minimizem esses efeitos.
Soft skills: você também precisa delas
Habilidades interpessoais não são exclusivas da área comercial. No contexto financeiro, são também essenciais para:
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