O que Sun Tzu ensina sobre Data Analytics (Parte 1)

Publicado por admin em setembro 14, 2017

Gerenciar e usufruir um grande número de dados é como estar na frente de um exército, onde cada soldado tem sua individualidade (colunas ou variáveis) e também estão unidos por, de alguma maneira, apresentarem ideias e propósitos iguais (clusters) ou parecidos.

Usar processos rápidos e assertivos de trabalho para adquirir insights a fim de verificar o mercado é como fazer uma boa batalha, traçando as melhores estratégias de ataque e prevendo cenários. Por isso que o clássico de Sun Tzu – A ARTE DA GUERRA*, um livro de cabeceira de muitas pessoas  – nos inspirou ao falar de data analytics. O livro  tem muito a nos ensinar para ter vitórias como o general chinês que viveu no século IV a.c.,  e que procurava vencer mesmo  antes de lutar.

O campo de batalha mudou, mas  todo mundo entende que, no momento que estamos, a predição pode evitar desgastes desnecessários e ganhar insights sem precisar apanhar do mercado. As empresas entendem que esse não é somente um diferencial, como também uma decisão de sobrevivência.

Esse post é o primeiro da nossa trilogia “O que Sun Tzu ensina sobre Data Analytics”, boa leitura!

Planejar para fazer as análises certas

“18. a) Será vitorioso aquele que sabe quando pode lutar e quando não pode.”

Hoje, maior do que a preocupação em acertar é o medo de despender recursos com estratégias e implementações que não oferecem retorno. Começar um processo analítico que responde à perguntas erradas é o mesmo que lutar uma guerra que não lhe pertence. Essas dificuldades já comentamos aqui

Nesse sentido, um dos pontos essenciais de qualquer processo de data analytics é definir as perguntas que serão respondidas ao fim das análises. Cumprir a etapa de planejamento em um processo de análise de dados é fundamental para que a análise tenha êxito.

Escolher as técnicas e ferramentas adequadas

“18. b) Será vitorioso quem sabe quando usar tanto as grandes quanto as pequenas forças.”

No processo de análise de dados pequenos detalhes podem fazer toda a diferença, tanto positiva quanto negativamente. Não dar a devida atenção ao tratamento dos outliers, ou não perceber sutis diferenças entre o comportamento de diferentes variáveis são fatores que podem mudar todo o rumo da análise.

Alguns insights podem surgir no uso de ferramentas mais simples de higienização dos dados, enquanto outros são percebidos apenas com o uso de técnicas mais avançadas de analytics ou IA.

Implementar a cultura de dados

“18. c) Será vitorioso aquele que tem as tropas unidas por um propósito.”

Gestão e equipe precisam alinhar os objetivos. Um pode querer comprar banana e o outro espera por maçã. Uma metodologia estruturada é necessária para definir quais os passos que são necessários para alcançar as metas e objetivos, com os recursos disponíveis.

A Aquarela desenvolveu a DCIM (Data Culture Introduction Methodology), nossa metodologia de introdução à cultura de dados. Ela estabelece os níveis de maturidade e o que pode ser feito para elevar os mesmos, ou seja, é uma metodologia orientada a resultados. Esse é um assunto tão interessante que, inclusive, elaboramos uma pesquisa voluntária para verificar como as empresas estão avaliando seus dados –  ver aqui.

A DCIM ainda explica como criar indicadores diretos, ou com o uso de Inteligência Artificial, como lidar com excesso de variáveis e consequentemente conquistar um melhor desempenho organizacional, com a possibilidade de participação da gestão e equipe técnica.

Conclusão: conhecer a si mesmo e os impedimentos ao redor

“18. d) Será vitorioso aquele que é prudente e fica à espera do inimigo potencial, ou seja, aquele que ainda não é adversário, mas que amanhã poderá sê-lo.”

Nem sempre o inimigo é o concorrente. Por vezes o que pode tornar um projeto disfuncional está dentro do próprio projeto: um atraso de entrega, uma falta de material ou a dificuldade de identificar qual cliente abordar. Independente do que for, é preciso mapear e antecipar essas futuras dificuldades e impedimentos.

Coletar e estruturar dados possibilita conhecer o próprio negócio e assim proporciona o mapeamento das dificuldades próprias e do mercado.

“19. Conheça o inimigo e conheça a si mesmo.”

Para a psicologia, aquele comportamento que não gostamos em outra pessoa diz muito sobre nós mesmos. Isto também se aplica nas empresas: quando olhamos os acertos e erros do outro, temos a oportunidade de melhorar, de continuar ou mudar estratégias. Falamos sobre essas dificuldades, encontradas pelas pessoas que trabalham com dados, aqui.

Por hora é isso, aguardem que na próxima semana lançaremos a Parte II da trilogia.

*SUN TZU. A Arte Da Guerra – por uma estratégia perfeita. São Paulo: Madras Editora, 2003.

Autores:
Daniela Zanesco
Psicóloga responsável pelo desenvolvimento de talentos e contratação na Aquarela Advanced Analytics. Entusiasta em novas tecnologias e como elas podem oferecer qualidade de vida para as pessoas. Linkedin
Caio Stein D Agostini
Cientista de Dados e pesquisador na Aquarela. Mestre em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Santa Catarina, na área de recuperação de informação. Na Aquarela trabalha com análise de dados e pesquisa e desenvolvimento de novas soluções. Linkedin
Wlademir Ribeiro Prates
Cientista de dados na Aquarela. Doutor e mestre em Administração na linha de Finanças pela Universidade Federal de Santa Catarina. Especialista em econometria financeira, finanças comportamentais, métodos quantitativos e mercado de capitais. Pesquisador com artigos científicos publicados em congressos e periódicos nacionais e internacionais. Linkedin
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