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Case Data Driven: Como dados ajudaram a curar a fome de Chicago?

Em Chicago, nos Estados Unidos, mais de 630 mil pessoas não sabem quando ou onde receberão sua próxima refeição. Insegurança alimentar, situação em que pessoas não têm fácil acesso à alimentação, é mais comum do que muitos pensam.


O Banco Alimentar da região de Chicago atua de forma a acabar com essa situação, servindo mais de 800 mil pessoas em toda a região. Para isso, o Banco Alimentar conta com mais de 700 parceiros, incluindo armazéns, cozinhas e abrigos que distribuem comida para as regiões mais necessitadas. Mas garantir a distribuição igualitária é uma tarefa complicada, visto que nem todas as comunidades tem necessidades iguais.

Voluntários do Greater Chicago Food Depository em ação. Fonte: McKinsey & Company

Para ajudar, um time de voluntários da consultoria global McKinsey & Company se colocou a disposição e redesenhar a estratégia da organização. Foi descoberto que o Banco Alimentar possuía dados de acompanhamento dos 33 milhões de quilos de comida que eles distribuíam anualmente, porém faltava à organização ferramentas analíticas para conseguir alavancar todo o valor que poderia ser extraído daqueles dados.


De acordo com a organização, os dados eram difíceis de gerenciar e estavam incompletos. “Nós sempre entendemos que fome é um dos sintomas de pobreza. Mas historicamente nós não tivemos a profundidade de análise que era necessária para tomar melhores decisões estratégicas, para que as comunidades mais vulneráveis pudessem se tornar mais estáveis pelo acesso à comida, emprego e todo o restante,” diz Nicole Robinson, vice presidente da comunidade de impacto Greater Chicago Food Depository.


Uma grande revelação


O time de voluntários começou a trabalhar na organização fazendo a coleta e organizando as enormes quantidades de dados existentes, mas que nunca haviam sido usados, para a criação de um índice de equidade de alimentação. O índice incluía métricas como o número de crianças servidas, a qualidade da alimentação e a quantidade de lixo produzida.


O índice foi utilizado para a criação de uma dashboard de análise de dados que mostrava como as diferentes áreas estavam ranqueadas em termos de maior ou menor necessidade e quais deveriam ser priorizadas. Junto disso, a dashboard também deixava em destaque quais áreas possuíam oportunidades não aproveitadas de desenvolvimento de parceiros de distribuição, tais como cozinhas comunitárias e igrejas.


Com números e dados para sustentar o argumento, foi percebido que a distribuição havia sido feita desproporcionalmente em relação a necessidade de cada uma das áreas, em relação à infraestrutura existente de distribuição.


Além disso, o índice de equidade de alimentação ainda revelou a grande complexidade por trás da insegurança alimentar existente em cada localidade e o relacionamento entre alimentação e outros indicadores sociais, tais como educação e oportunidades de trabalho.


A revelação foi crítica para a organização. “Era a clássica situação de que não sabíamos o que não sabíamos,” disse Andrew Lutsey, vice presidente de iniciativas estratégicas. “Nós sabíamos que nossos sistemas de dados poderiam melhorar, porém não sabíamos como fazer isso e nem quais eram as melhores práticas para isso.”

 

Sua organização está adequada com as melhores práticas do uso de análise de dados para atingir os melhores resultados possíveis? Nós da Data Driven Organization podemos ajudar você e sua empresa a avaliar quais são os principais pilares que devem ser atuados para extrair ainda mais valor dos dados do seu negócio!


Entre em contato conosco em:

www.datadrivenorg.com/quero-saber-mais


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Traduzido e adaptado de McKinsey & Company

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