No post I, ver aqui, falamos sobre o quanto é importante o planejamento e se preparar para a nossa guerra contemporânea, que tem como objetivo a informação certa no menor prazo possível.
Nosso soldado data scientist já tem consciência de ferramentas e possíveis estratégias para a batalha da análise de dados. Porém, o fato de ter apenas os métodos comprados e instalados na empresa nem sempre geram resultados, e por que isso acontece?
Disposição de Ferramentas
“7. Prever uma vitória que o homem comum pode prever não corresponde ao auge da habilidade.”
Sun Tzu falava da Disposição das Tropas, nós falamos da Disposição de Ferramentas. Descobrir o óbvio não agrega valor à empresa e é o principal ponto de atenção das equipes de analytics. A exceção a essa regra está nos casos onde análise tem o objetivo de testar um algoritmo ou abordagem e então saber se as ferramentas (metodologia + inteligência artificial) foram capazes de encontrar o que já se sabe e ir além.
Verificamos que a experiência dos analistas é um fator determinante no sucesso dos estudos de analytics. Isso se deve, principalmente, por prever erros estruturais nos fluxos de análise e a criatividade para desenvolver testes contra os algoritmos. Ainda, compará-los em diversas dimensões e eventualmente encontrar explicações esperadas de validação e no auge da habilidade, informações não previstas que geram oportunidades reais de melhoria.
Forças normais e extraordinárias
“5. Na batalha, valha-se da força normal para o combate e utilize a extraordinária para vencer.”
Existem forças normais que podemos usar para complementar as extraordinárias, é o exemplo das ferramentas livres e open source ou mesmo estratégias coerentes de indicadores (KPIs – Key Performance Indicators) já fazem uma diferença bastante grande no desempenho com impacto direto nos níveis de maturidade de analytics.
Agora dependendo do nível da competição, do timing e tamanho do mercado, utilizar ferramentas fechadas podem fazer a diferença do extraordinário, por isso, fique atendo a soluções fechadas disponibilizadas por APIs.
O preço da dúvida
“9. Na guerra, o perito age de maneira sutil e insubstancial, não deixa pistas; divinamente misterioso, é inaudível; torna-se, ele próprio, senhor do destino de seu inimigo.”
No mundo analytics, cases detalhados são raramente divulgados. Do que dá certo ou errado, cada um guarda para si, mais ou menos como no investimento em ações. Aparentemente, uma das formas mais plausíveis de se obter conhecimento real das tentativas e erros é pela incorporação e disseminação de processos de gestão do conhecimento e contratações estratégicas.
Conclusão: Estratégias
“4. Na guerra, tanto a vantagem quanto o perigo são inerentes às manobras.”
Há uma expectativa bastante grande com relação a qualquer iniciativa de Data Analytics dentro das organizações e isto acontece independentemente do nível de maturidade de dados em que elas se encontram. O fato é que, para chegar a modelos preditivos realmente assertivos, o caminho é tortuoso e multidisciplinar. Por tanto, projetos com poucos recursos (horas de analistas, computadores parrudos, ferramentas de análise e capacitação) tendem a ter resultados coerentes com o investimento.
Então é isso pessoal, espero que a analogia ajudou no entendimento e que gere valor no seu negócio. Um forte abraço de toda a equipe da Aquarela Advanced Analytics.
People Manager na Aquarela Advanced Analytics. Graduada em Psicologia e entusiasta em novas tecnologias e como elas podem oferecer qualidade de vida para as pessoas.
Fundador e Diretor Comercial da Aquarela, Mestre em Business Information Technology com especialização em logística – Universiteit Twente – Holanda. Escritor e palestrante na área de Ciência e Governança de Dados para indústria e serviços 4.0.
Neste post mostramos mais um caso de estudo utilizando a Inteligência Artificial VORTX com dados reais. Aqui demonstramos como a abordagem de descoberta de cenários pode ajudar a tomada de decisão de forma profunda em vários setores. Para conhecer algumas áreas com grande potencial de aplicação, veja este artigo com 14 áreas sugeridas. Nesta análise em específico levamos em consideração perguntas típicas de gestores:
Quais os fatores que mais impactam no meu resultado?
Qual configuração ideal dos fatores (das variáveis) para se atingir o cenário com melhor desempenho?
Neste caso selecionamos 65 índices nacionais de 188 países para descobrir quais deles tem maior peso em relação ao Índice de Desenvolvimento Humano e quais cenários são criados pelas máquina. Para validar a precisão do algoritmo, plotamos no mapa os países de acordo com seu cenário.
As perguntas-chave desta análise:
Quantos cenários de Índice de Desenvolvimento Humano existem no mundo e em quais cenários os países estão alocados?
Entre os 65 índices, quais deles têm maior influência na variação do IDH?
O que é o DNA de um cenário e como eles são utilizados para análise?
Bom, antes de ver os resultados, vejam todas variáveis analisadas abaixo. Então, tente descobrir intuitivamente quais seriam as repostas para pergunta 2. Esta é uma tarefa muito importante para a validação cenários. OK?
Muitos destes clientes ainda buscam saber por onde começar e até como contratar fornecedor, neste sentido, fizemos uma pesquisa para responder às questões sobre aplicação de Data Analytics:
Quais principais setores (áreas de negócio) utilizam Data Analytics hoje?
Quais os resultados mais comuns das iniciativas de Data Analytics por setor?
Quais são os dados mínimos (datasets) de entrada para cada iniciativa?
Setores para Aplicação de Data Analytics
Sabemos que é muito raro que duas organizações detenham o mesmo conjunto de dados, mesmo assim formatamos um resumo de nossas pesquisas sobre itens que consideramos genéricos suficientes por setor, assim temos:
Conclusões
A tabela traz dados de forma resumida para fácil visualização, porém a realidade de cada empresa se desdobra em muitas variáveis de entrada, gerando muitas oportunidades (e riscos) atreladas aos níveis de maturidade em gestão de dados (Níveis de Maturidade de Analytics).
Existem vários outros setores que já utilizam recursos e metodologias da ciência de dados, porém estes já podem servir de exemplo para uma grande parcela dos negócios em operação.
Soluções de Data Analytics necessitam obrigatoriamente de dados de entrada e como cada negócio é um negócio, é importante conhecer bem os dados de entrada e sua qualidade. Em muitas situações as organizações não estão capturando os dados corretamente em seus sistemas, apresentando um baixo nível de maturidade.
Um obstáculo comum dos projetos de Data Analytics é o elevado esforço necessário para coletar, organizar e “limpar” os dados de entrada. Isso é, geralmente, o principal gerador de grandes frustrações entre os interessados no projeto. Cursos e capacitações na área podem acelerar o processo de construção dos modelos de análise de forma significativa, mas este conhecimento é escasso no mercado.
Não existem, pelo menos até onde se estendem nossas pesquisas, aplicativos “Plug & Play” de “Data Analytics” que possam ser instalados e possam produzir os resultados das análises imediatamente. Em 100% dos casos toda a equipe (pessoal técnico e de negócio) precisa meter a mão na massa, criar hipóteses, definir amostras de dados, fazer testes, ajustar o modelo, calibrar o processo e finalmente chegar a resultados de fato conclusivos. Uma metodologia científica de trabalho voltada à dados que se ajuste ao negócio é fundamental para que esse processo seja bem sucedido. Na Aquarela, criamos e disponibilizando para Download o Analytics Business Canvas.
Este post dá um panorama bem geral (e pé no chão) sobre algumas áreas de mercado aonde sabemos que existem dados, e que, de alguma forma, estão estruturados para análise.
Existem sim outros mercados (você leitor deve ser deste “outro mercado”) que estão geram muitas informações (marketing digital por exemplo), mas escolhemos focar naqueles que são de senso comum, e ainda operam de maneira cética em relação aos dados.
Lá mostramos os caminhos e etapas necessárias para que você entre no mundo do Data Analytics sabendo dos desafios que irá encontrar, dividimos o processo de adaptação em sete etapas, da identificação da oportunidade até a replicação de um projeto de sucesso.
Baixe agora e esteja pronto para a revolução dos dados!
Fundador e Diretor Comercial da Aquarela, Mestre em Business Information Technology com especialização em logística – Universiteit Twente – Holanda. Escritor e palestrante na área de Ciência e Governança de Dados para indústria e serviços 4.0.
Sócio fundador e Presidente da Flex Capital Securitizadora S/A – Mestre em “Business Administration” pela Universidade da Califórnia em Los Angeles (UCLA) – Mestre em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC).
