Como transformar dados em métricas de sucesso para o negócio

Há poucas semanas nos despedimos da 33^a edição dos Jogos Olímpicos. Apesar do ouro inédito na ginástica artística e de outras façanhas de nossos esportistas, quando olhamos para os dados, de forma geral, a participação do Comitê Olímpico do Brasil recuou. 

Sim: em Paris, o Brasil regrediu à mesma quantidade de medalhas de ouro conquistadas em Londres, em 2012, por exemplo. O país encerrou sua participação em 2024 com somente três medalhas de ouro – quatro a menos do que nos Jogos Olímpicos de Tóquio (2021) e do Rio (2016). 

Mas por que estou trazendo essas informações em um artigo que fala de métricas de sucesso em projetos de dados? 

As métricas e a competitividade

Bem, nessa disputa global do esporte, em que cada movimento, cada salto e cada milissegundo contam, atletas de elite confiam em métricas precisas para avaliar seu desempenho, identificar pontos para melhoria e garantir que estão no caminho certo para alcançar o topo do pódio. 

Assim como os atletas olímpicos, as empresas precisam de dados precisos e insights acionáveis para superar a concorrência, ajustar suas táticas e alcançar seus objetivos. 

Entender e aplicar essas métricas com eficiência é o que transforma dados brutos em vitórias organizacionais, assegurando que cada decisão seja tão calculada e impactante quanto o desempenho de um atleta de elite.

Leia também: “Cinco tendências em IA e ciência de dados para 2024”, de Thomas C. Redman e Thomas H. Davenport

Para além disso, as métricas são importantes porque validam os resultados da análise de dados, otimizam processos e facilitam a comunicação das descobertas às partes interessadas.  

Esses dados também ajudam as organizações a comparar diferentes modelos, métodos ou alternativas e a determinar se sua solução atende às expectativas ou requisitos do seu projeto. 

Principais métricas do time de dados

As principais métricas para avaliar a performance do time de dados (ou data), incluem:

• Qualidade dos dados, que mede a precisão, a integridade e a consistência dos dados para garantir que sejam adequados para o uso pretendido. 
• Capacidade de processamento de dados, que acompanha o tempo necessário para processar grandes quantidades de dados e identificar maneiras de melhorar a eficiência. 
• Visualização de dados, que avalia a eficácia das técnicas de visualização utilizadas para comunicar insights aos stakeholders.

Mas na prática, como olhar para essas métricas? Vamos nos ater à primeira delas – a qualidade dos dados. Digamos que um e-commerce colete dados sobre o histórico de compras dos clientes. 

Para garantir a precisão, deve-se verificar se os dados coletados refletem corretamente as compras realizadas, sem erros. Por exemplo, se um cliente comprou um iPhone 15 Pro Max e a informação foi registrada como iPhone 15 Pro, isso comprometeria a precisão da análise.

Quer ver um outro exemplo histórico do uso de métricas equivocadas de dados?

Nos Jogos Olímpicos de Tóquio, em 2021, a equipe britânica de ciclismo desenvolveu um novo tipo de bicicleta, o Lotus x Hope, projetado com base em uma análise extensiva de dados aerodinâmicos. A ideia era que o veículo de duas rodas fosse mais rápido e oferecesse vantagens significativas em provas de velocidade.

Na prática, todo esse estudo em tecnologia não se traduziu em vantagem competitiva como previsto. A equipe britânica conquistou menos medalhas do que nas edições anteriores dos Jogos Olímpicos, e o investimento pesado em tecnologia e análise de dados não trouxe os resultados esperados. Por quê?

O uso intensivo de dados e tecnologia pode, às vezes, levar a expectativas irrealistas. Mesmo com os melhores dados e inovações tecnológicas, o fator humano é crucial para o sucesso. 

Nesse estudo de análise de dados, a equipe olímpica britânica deixou de lado o fator humano, especialmente durante um período de pandemia. Vale lembrar que as Olimpíadas de Tóquio 2020 foram adiadas para 2021 por causa da covid-19. 

Esse caso destaca como o uso intensivo de dados e tecnologia pode, às vezes, levar a expectativas irrealistas. Mesmo com os melhores dados e inovações tecnológicas, outros fatores – como a preparação mental, a adaptação às condições de competição e a capacidade de enfrentar a pressão – são cruciais para o sucesso esportivo. 

Tudo conta no chamado mundo BANI, um conceito baseado no acrônimo, em inglês, para fragilidade, ansiedade, não-linearidade e incompreensão dos tempos que vivemos.

Métricas-chave da performance de Data Analytics

Além dos KPIs de data analytics já citados, é fundamental avaliar o desempenho do modelo, ou seja, analisar modelos preditivos e identificar onde pode haver melhoria. 

A satisfação das partes interessadas também é uma métrica importante, ao acompanhar esse feedback para entender a eficácia da análise de dados em atender às suas necessidades. 

Afinal, não adianta trabalhar por meses ou até anos a fio em uma solução que no final não vai agradar ou atender às necessidades do cliente final, certo? 

Leia também: “Entre IA generativa e análise avançada, fique com os dois”, de Pedro Amorim e João Alves

Outras métricas de dados que podem garantir ainda mais estabilidade no projeto são métricas de governança de dados. Elas vão monitorar a conformidade com as políticas de dados e identificar áreas de melhoria.

Essas métricas demonstram a confiabilidade, a relevância e a robustez dos resultados, identificando e abordando os pontos fortes e fracos dos modelos, métodos ou alternativas utilizados. 

Cultura de acompanhamento de métricas

Por fim, como construir uma cultura de acompanhamento e análise das métricas? 

Inicialmente, é crucial definir objetivos claros e mensuráveis, que se alinhem às metas de negócios, pois isso estabelece a base de quais métricas serão relevantes. A seleção desses KPIs deve refletir diretamente as áreas críticas para o sucesso do negócio, como a experiência do cliente ou a eficiência operacional. 

Imagine que você é o gerente ou a gerente de operações de uma empresa de e-commerce que está lançando uma plataforma para melhorar a experiência de compra dos clientes. 

O objetivo da empresa é aumentar as vendas e melhorar a satisfação do cliente. Para isso, você estabelece, como uma das metas, reduzir o tempo de processamento de pedidos online de 48 horas para 24 horas em seis meses. 

Utilizando métodos estatísticos e ferramentas de visualização, a organização pode identificar padrões, tendências e anomalias que oferecem insights valiosos sobre o desempenho do negócio.

Para medir o progresso, você acompanha o tempo médio de processamento dos pedidos e analisa se os ajustes no sistema estão ajudando a atingir essa meta.

O segundo passo é garantir a precisão dos dados coletados a respeito dessa métrica. Para isso, devem ser implementados sistemas e processos que garantam a coleta de dados de alta qualidade e de forma consistente.

Uma vez que os dados são coletados, a análise se torna o próximo passo essencial. Utilizando métodos estatísticos e ferramentas de visualização, a organização pode identificar padrões, tendências e anomalias que oferecem insights valiosos sobre o desempenho do negócio. Quer ver só?

Voltando à história do gerente ou da gerente de e-commerce, a análise da métrica mostra que o tempo de processamento é reduzido para 24 horas, mas a qualidade dos pedidos está comprometida (por exemplo, há mais erros nos pedidos ou maior taxa de devoluções). Isso pode indicar que a redução do tempo está afetando negativamente a precisão e a qualidade do serviço. 

A promoção de uma cultura de melhoria contínua, em que os dados são revisados regularmente e usados para informar decisões, é crucial para manter a agilidade organizacional.

E o que precisa ser feito neste caso? Um ajuste de rumo. É bom lembrar que a análise de dados não é um processo estático; é contínuo. Portanto, monitorar as métricas regularmente permite ajustes dinâmicos e refinamentos na abordagem para manter o alinhamento com os objetivos de negócios.

A comunicação dos insights obtidos é outro pilar fundamental na criação dessa cultura. É essencial que as descobertas sejam compartilhadas de forma clara e concisa com as partes interessadas em toda a organização. Isso não apenas assegura que todos compreendam a importância das métricas, mas também promove uma cultura orientada por dados. 

Além disso, a automação e a inteligência artificial podem ser utilizadas para aumentar a eficiência e a precisão da análise de dados, embora seja importante manter um elemento humano para interpretar e contextualizar os achados.

Por fim, a promoção de uma cultura de melhoria contínua, em que os dados são revisados regularmente e usados para informar decisões, é crucial para manter a agilidade organizacional.

Como vimos ao longo do artigo, a implementação rigorosa de uma cultura de acompanhamento e análise de métricas pode contribuir para o sucesso nos negócios –e no esporte.  

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