Dos Dados ao Conhecimento e depois à Inovação

Recentemente sentei-me para representar a relação entre dados, conhecimento e inovação. Esta reflexão veio no contexto de um projeto em que estou a esboçar um ecossistema de inovação.

Comecei por pegar na conhecida pirâmide DIKW. Esta pirâmide, cujas origens são incertas, ilustra a relação entre dados (D), informação (I), conhecimento (K, do inglês “knowledge“) e sabedoria (W, do inglês “wisdom“). Contudo, nem gosto da palavra “sabedoria” nem a vejo como um equivalente a inovação.

Pirâmide DIKW
Imagem de Longlivetheux, Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 International license

De seguida revisitei o trabalho de Harold Jarche. A relevância e riqueza da sua Seek-Sense-Share Framework surpreendeu-me mais uma vez. Gosto da forma como considera o esforço ativo necessário para conseguir inputs, o sensemaking no centro de tudo, e a importância de partilhar o conhecimento criado.

Apesar disso, eu queria mesmo uma imagem que relacionasse a inovação com os dados e o conhecimento.

Inspirada pelo trabalho do Harold Jarche, desenhei um modelo que, tal como os anteriores, pode ser aplicado no contexto pessoal, de uma equipa, de uma comunidade ou de uma organização.

Neste texto foco-me na aplicação do modelo no contexto organizacional.

Quer queira ou não, uma organização está constantemente a produzir e a receber dados de fontes internas e externas. Por sua vez, pode ir buscar informação ou produzi-la através da análise dos dados.

Os dados e a informação são fundamentais. As organizações devem estar conscientes dos dados e informação que têm e de que precisam.

Devem depois:

• identificar e caracterizar as fontes existentes – por exemplo, se são de confiança, quais os custos associados, o risco e impacto de se ficar sem elas;
• entender quem utiliza os dados e informação disponíveis e que outras partes da organização também poderiam beneficiar deles;
• avaliar o impacto de não ter os dados e a informação necessários;
• identificar formas de conseguir os dados e a informação necessários mas em falta.

Com base neste trabalho, a organização pode depois ir em busca do que falta, gerir o que existe, e explorar os dados e a informação disponíveis para seu benefício (mais eficiência, ganhar mercado, etc.).

O modelo ilustra outros aspetos da relação dados-conhecimento-inovação:

• fazer sentido dos dados e da informação (making sense) gera aprendizagem e, consequentemente, a criação de conhecimento;
• as novas ideias emergem do conhecimento, especialmente do conhecimento que se encontra na interceção de vários domínios;
• as novas ideias são avaliadas e implementadas de acordo com o conhecimento, os dados e a informação existentes;
• a inovação é a aplicação de novas ideias e, por isso, uma das formas de aplicação de conhecimento;
• o produto da inovação é simultaneamente uma forma de partilhar conhecimento e uma nova fonte de dados e informação que devem reverter para a organização;
• o conhecimento pode ser usado para criar actionable insights que depois conduzem à ação;
• partilhar e aplicar conhecimento, quer seja através de ações ou inovação, cria valor para a organização e para os seus stakeholders.

Este modelo pretende representar a relação entre dados, conhecimento e inovação, de forma a mostrar o fluxo sem o complicar em demasia.

Será que o modelo cumpre a sua promessa? Adorava ler os vossos comentários – e, já agora, as vossas sugestões para o nome do modelo e para a tradução dos termos “seek“, “retrieve” e “sense“.

Nota: Este texto é uma tradução de um texto de Ana Neves originalmente publicado no Linkedin a 17 junho 2020.