A análise de dados para o terceiro setor pode dar visibilidade a problemas sociais e aumentar a eficiência e assertividade da atuação das organizações.
Neste artigo você verá:
Definição de objetivos e estruturação das análises
Aquisição e tratamento dos dados
Estruturação das análises e dashboards
A solicitação não foi diferente daquela vinda de uma empresa convencional: Queremos entender onde está a demanda para investirmos de maneira mais eficiente possível. Mas dessa vez, o pedido veio de uma Organização Não Governamental, de atuação nacional, que conecta investidores e ONGs para solucionar problemas sociais. O objetivo final era construir uma ferramenta que possibilitasse aos gestores direcionar o investimento da melhor maneira, por meio do cruzamento da demanda social por investimentos – regiões carentes de serviços públicos ou privados em áreas como saúde, educação, entre outros – e da oferta de soluções – ONGs e coletivos que desenvolvem trabalhos e projetos para suprir a vácuo do setor público em determinada causa. A necessidade de direcionar da melhor forma possível os investimentos arrecadados era urgente, já que o período de investimentos se aproximava.
Nosso trabalho foi estruturado em 3 fases: Definição de objetivos e estruturação das análises, Aquisição e tratamento dos dados e Estruturação das análises e dashboards.
Definição de objetivos e estruturação das análises
Para construção de uma solução que possibilitasse o cruzamento da demanda social com a oferta, partimos por compreender, junto aos gestores, o que configurava a vulnerabilidade social em cada uma das frentes de investimento (ex: saúde, Pcd…). Por meio de sessões de brainstorming, para cada frente, foi definido um conjunto de indicadores que evidenciariam regiões vulneráveis e, para cada grupo de indicadores, detalhamos análises e mapeamos dados necessários.
Aquisição e tratamento dos dados
Os dados de demanda social já estavam, em grande parte, tratados e prontos para uso em nossa base interna. Os dados ainda não disponíveis foram mapeados e levantados em diversas fontes (governamentais, oficiais, webscraping) e, posteriormente, preparados para uso. Os dados de oferta careciam de fontes, já que consistiam no mapeamento detalhado da atuação das organizações e projetos sociais pelo Brasil. Para endereçar a falta de informação, utilizamos bases pré-existentes de ONGs parceiras do cliente e, para escalar a coleta, criamos uma plataforma de cadastro de projetos integrada ao nosso banco para consumo imediato dos dados. A cada novo cadastro seria possível visualizar a organização em tempo real.
Todos os dados foram tratados e preparados para uso. Importante salientar que o Data Cleaning é parte crucial para atingirmos resultados confiáveis e, consequentemente, alimentar uma decisão baseada em dados, por isso há um investimento grande de tempo da equipe técnica. Para mais informações sobre importância de Data Cleaning.
Estruturação das análises e dashboards
As análises foram elaboradas e disponibilizadas para consumo do cliente em uma plataforma interativa e dedicada, na qual era possível avaliar, em tempo real, os locais com maior carência social, maior oferta, áreas de atuação mais críticas (ex: saúde, primeira infância, PcD…), entre outros. Utilizamos a metodologia ágil para garantir que o desenvolvimento da ferramenta estava atendendo às necessidades e expectativas do cliente, por meio de entregas e validações semanais.
A criação e utilização da ferramenta não representou apenas o início da jornada rumo a uma cultura data driven, mas também, a maximização do impacto dos investimentos e a consolidação da credibilidade frente aos investidores e apoiadores.
Suzana Wiegand Longo
Líder de Projetos na Zeta
