Do dado à decisão: por que os dados são o novo petróleo do setor público

Dados são o novo petróleo — mas, assim como o petróleo bruto, têm pouco valor antes de serem refinados. Transformar dados em informação, conhecimento e decisões inteligentes é o que gera valor para a administração pública. E há uma diferença crucial entre decidir “olhando cegamente” para os dados e decidir de forma informada por eles.

Dados são o novo petróleo

A palestra abre com um caso curioso: um usuário nos Estados Unidos fez engenharia reversa de uma API livre do McDonald’s e conseguiu identificar quais máquinas estavam quebradas — usando uma informação “pública” que certamente não havia sido pensada para isso. O episódio mostra o poder dos dados, que hoje significam valor e dinheiro para as organizações. Essa ideia não é nova: a revista The Economist chegou a retratar as big techs sobre plataformas de petróleo, numa metáfora poderosa.

A analogia é precisa. O petróleo bruto, especialmente o pesado, vale menos; ele passa por um processo de refino, é aquecido e separado em uma torre de destilação até gerar produtos de maior valor, como a gasolina. Da mesma forma, os dados brutos têm pouco valor: as organizações precisam ter a capacidade de transformá-los em informação útil. E esse volume só cresce — de forma exponencial — com o YouTube, as redes sociais e, agora, a própria inteligência artificial como nova fonte geradora de dados. É o mundo do big data.

Do dado à sabedoria: uma hierarquia em quatro níveis

Para navegar nesse cenário, o curso recupera a hierarquia clássica que vai do dado à informação, ao conhecimento e à inteligência (ou sabedoria). Na base estão os dados, que as máquinas tratam muito bem, com automação e grande volume — algo difícil para um humano. A partir de algum processamento, os dados viram informação: um exemplo simples é aplicar estatística descritiva, como calcular uma média de chuvas ao longo do ano para decidir o melhor período de uma obra.

O conhecimento acontece dentro da mente humana: além da informação recebida, o gestor traz sua experiência e pode perceber, por exemplo, um viés nos dados. A sabedoria seria o nível mais abstrato — aplicar de fato o conhecimento adquirido. Outra característica importante dessa pirâmide é a dualidade entre quantidade e qualidade: a base concentra muito mais dados, e, à medida que se sobe e se faz tratamento, o volume diminui, mas a qualidade aumenta.

Decisão baseada em dados x decisão informada por dados

Aqui está um dos conceitos mais valiosos da palestra. A decisão data-driven, baseada em dados, tem uma ideia “um pouco cega”: olha-se apenas para o dado. No exemplo das concessionárias, olhar somente o relatório poderia levar a cortar a unidade que vende menos carros — mas um gestor experiente pode perceber que há algo enviesado por trás daquele número.

Por isso fala-se hoje em decisão informada por dados: os dados não são a única fonte da decisão, que também considera a experiência de quem decide. A palestra usa um exemplo marcante: pessoas guiadas cegamente pelo GPS acabaram entrando em uma favela e se expondo a riscos. Se tivessem percebido que o local estava estranho, não teriam seguido. Confiar cegamente no dado é arriscado; ser informado por ele é mais inteligente.

Letramento e fluência de dados

Para que essa cultura funcione, o curso destaca o letramento (ou alfabetização) de dados: assim como ensinamos as pessoas a ler e escrever, espera-se hoje que todo servidor consiga minimamente trabalhar e analisar dados — usar uma planilha em Excel, fazer uma pesquisa de preço em uma licitação e encontrar um valor médio, por exemplo. A governança de dados pode, inclusive, estabelecer como meta alcançar essa alfabetização entre os servidores.

A fluência de dados é o passo seguinte, voltado a profissionais mais especializados, como engenheiros e cientistas de dados. Os dois níveis são complementares: o letramento amplo garante que a organização inteira saiba interpretar dados, enquanto a fluência sustenta as análises mais avançadas.

Principais pontos

• Dados são o novo petróleo: valem muito, mas só depois de “refinados” em informação.
• A hierarquia vai do dado à informação, ao conhecimento e à sabedoria; à medida que se avança, maior a qualidade e menor o volume.
• Decisão data-driven olha cegamente para o dado; decisão informada por dados soma a experiência de quem decide.
• Exemplos do GPS e das concessionárias mostram o risco de confiar cegamente nos dados.
• Letramento de dados é para todos os servidores; fluência de dados é para especialistas.

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