Como usar o data analytics para apoiar o trabalho remoto

Tecnologia permite monitoramento da produtividade e traz segurança e confiança para as empresas no home office

Foto: Shutterstock

Impulsionado pela pandemia do novo coronavírus, o modelo de trabalho remoto veio para ficar, mesmo que ainda possa passar por adaptações. Neste cenário, o data analytics – tecnologia que permite a coleta, organização, inferências, cruzamentos e sistematizações de dados que possibilita prever comportamentos e diagnosticar falhas e padrões – se apresenta como uma ferramenta estratégica para as empresas.

Capaz de facilitar o gerenciamento inteligente de equipes a distância e o monitoramento dos níveis de produtividade, o data analytics ainda pode trazer segurança aos dados que circulam fora do ambiente organizacional.

O fato é que, pouco mais de um ano após adotar o trabalho remoto a toque de caixa, é chegada a hora de as empresas – que até então lutavam para se manterem ativas ao mesmo tempo em que garantiam a segurança e bem-estar de seus funcionários – se reestruturarem frente à essa nova realidade, ajustando processos e repensando formas de gerenciamento.

Entenda como o data analytics pode ser utilizado para apoiar o trabalho remoto e quais são os seus benefícios.

De emergencial a estratégico: o home office veio para ficar

Até pouco tempo atrás, o home office era um modelo de trabalho completamente fora dos planos da maioria das empresas. Os motivos eram muitos e óbvios: como gerenciar uma equipe a distância? Como controlar processos? Como monitorar as atividades? Como manter a produtividade?

Esses e muitos outros questionamentos emperravam a implantação do trabalho remoto em muitas organizações e serviam de justificativa para que ele fosse preterido em relação ao modelo presencial, mais tradicional e bem resolvido até então. Porém, a pandemia do novo coronavírus entrou em cena e, junto das recomendações de isolamento social, trouxe um novo cenário à realidade das organizações: o home office emergencial, como alternativa temporária.

A Pesquisa Gestão de Pessoas na Crise Covid-19, realizada pela Fundação Instituto de Administração da Universidade de São Paulo (FIA-USP) com a participação de 139 organizações, identificou que 46% das empresas com funcionários em posições elegíveis a home office adotaram esse esquema de trabalho durante a pandemia de modo permanente e 33% de modo híbrido, ou seja, durante alguns dias da semana.

Apesar da mudança fora dos planos, muitas empresas descobriram no home office um modelo de trabalho rentável e produtivo: 94% dos gestores entrevistados pela FIA afirmaram que o trabalho remoto tem atingido ou superado as expectativas.

Contudo, apesar das avaliações positivas, a pesquisa revela que o trabalho fora do escritório ainda apresenta dificuldades para muitas empresas e requer algumas adequações.

A familiaridade com as ferramentas de comunicação e acesso aos sistemas e o comportamento dos funcionários estão entre as principais dificuldades apontadas pelos gestores participantes. Além disso, nove entre dez empresas se preocupam com a segurança da informação no home office.

Data analytics e trabalho remoto

Neste contexto, o data analytics ganha espaço e relevância, é o que  explica o mestre em Administração de Negócios Paulo Mannheimer, fundador e CEO da Instant Solutions: “A gestão de médias e grandes equipes, que já era uma tarefa árdua no passado em que todos trabalhavam presencialmente, passou a ser um desafio gigantesco. O data analytics permite que os gestores tenham uma visão quantitativa inequívoca daquilo que eles não conseguem mais enxergar”, explica.

Em outras palavras, é possível afirmar que o data analytics permite a coleta de dados referente ao trabalho desempenhado pelo funcionário – mesmo à distância. Esses dados são cruzados e podem trazer informações importantes para gestores adotarem ou modificarem suas estratégias.

O mestre em mídia e tecnologia Fernando Munhoz Prudêncio, diretor da agência Neoplan, contribui com um exemplo: “As empresas podem contratar softwares para esse gerenciamento que atuam de diversas maneiras. Existe a possibilidade de monitorar a realização de tarefas por meio de ‘start/stop’ – quando o funcionário informa ao sistema quando começa ou termina um trabalho -, por exemplo. Também existem softwares que capturam a tela de x em x minutos”.

Em posse dessas informações, o data analytics é capaz de sistematizar e cruzar dados, comparando-os com as metas estabelecidas e com a produtividade de outros funcionários, permitindo uma análise aprofundada.

“Vamos supor que eu entregue a mesma tarefa para dez pessoas diferentes. Destas, 60% conseguiram entregar em um prazo interessante e 40% não. O sistema permite investigar qual é o motivo que levou esses 40% a ficar aquém da meta e identificar qual é o perfil desses profissionais, por exemplo”, detalha o diretor da agência Neoplan.

Em resumo, com o data analytics, “As principais metas e KPI’s podem ser medidos mesmo que remotamente, comparados e trabalhados entre si para trazerem inteligência e diferencial competitivo à empresa”, complementa Paulo Mannheimer.

Outro benefício do uso de data analytics como apoio ao trabalho remoto é a possibilidade de cada funcionário acessar dados referentes à sua produtividade e compará-los com o desempenho de colegas que atuam na mesma função e também com as expectativas da organização em relação ao seu trabalho.

“O uso de data analytics permite levantar critérios objetivos de avaliação e feedback. É possível que o próprio colaborador se avalie de imediato, se comparando com sua equipe, e, desta forma, trabalhar em sua melhoria pessoal”, acrescenta Mannheimer.

Data Analytics reforça a segurança de dados no home office

Outra grande preocupação dos gestores com relação ao trabalho remoto levantada pela pesquisa Gestão de Pessoas na Crise Covid-19 diz respeito à segurança de dados organizacionais.

Paulo Mannheimer explica que o uso de data analytics também é capaz de trazer tranquilidade às empresas neste sentido. “Uma vez que os dados estão sendo coletados e podem ser cruzados da forma que interessar à operação, em caso de fraudes ou vazamentos, a correlação entre causadores e efeitos ficará clara”, pontua.

Além disso, o executivo acredita que o simples fato de os funcionários saberem que estão sendo monitorados inibe comportamentos em desacordo com as regras da empresa. “A simples comunicação à equipe de que tais controles passarão a ser adotados já funciona como um mecanismo inibidor de fraude, uma vez que o colaborador pensará duas vezes antes de agir pelo risco de ser identificado”, considera.

Implementação de um sistema de trabalho remoto usando data analytics

A pandemia pegou a maior parte das empresas desprevenida e é fato que muitas delas não tinham a preparação mínima para adotar o esquema de trabalho home office. Com o temor financeiro gerado pela crise trazida pelo novo coronavírus, é natural que falar em data analytics e sistemas supertecnológicos cause apreensão e até mesmo assuste alguns gestores.

“As pessoas pensam que custa caro, mas é questão de atualização de software, de mudança, de estruturação. Às vezes, é mais cansativo e moroso do que caro de fato”, ressalta o mestre em mídia e tecnologia Fernando Munhoz Prudêncio.

De acordo com ele, no mundo ideal, para extrair o melhor que o data analytics pode oferecer, o recomendado é que a empresa procure um desenvolvedor de softwares de gestão de trabalho com foco em home office. “Mas a realidade é que muitas empresas utilizam softwares ultrapassados, que inviabilizam a extração de dados. Então, é necessário dar um passo de cada vez. Primeiro, a empresa precisa se digitalizar, criar uma cultura de dados. Isso faz toda a diferença”, aconselha Prudêncio.

Buscar opções de gestão de tarefas de trabalho, mesmo que não tenham escopo voltado para o remoto, é uma das alternativas. “O gestor pode buscar ferramentas de comunicação interna, como o Slack; de gestão de tarefas, como o Trello; e de gestão de tempo, como o Hashtrack”, enumera Munhoz, que acredita que a empresa não deva partir para o cenário de data analytics sem ter o mínimo de estruturação tecnológica necessária.

“A empresa precisa criar uma cultura de coleta de dados para depois partir para o momento de tratamento de dados, para que esses dados possam ser estruturados e utilizados com as potencialidades do data analytics de fato”, destaca.


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