Assim como nos esportes, a precisão em data analytics assegura uma tomada de decisão tão calculada e impactante quanto a dos atletas de elite
Há poucas semanas nos despedimos da 33a 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?
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.
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.
As principais métricas para avaliar a performance do time de dados (ou data), incluem:
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.
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?
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.
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.
