Quando nossos clientes me perguntam sobre modelos analíticos para encontrar insights, eu sempre tento diminuir suas expectativas para evitar frustrações. Os insights são descobertas que têm grande potencial disruptivo e impacto nas empresas, mas são escassos. Criamos a esperança, influenciados pela publicidade midiática, de que os modelos analíticos e a inteligência artificial vão conseguir encontrar esses insights em enormes quantidades como num passe de mágica. Mas a realidade é bem diferente…
Em principio, os modelos nos dão três tipos de resultados. Podemos dizer que 80% dos resultados são os convencionais, ou seja, informações que já sabemos. Isso pode parecer desinteressante, mas é exatamente o oposto. Se quisermos construir uma inteligência robusta, a maneira de saber se está captando bem a realidade é comprovar como ela responde às perguntas para as quais já temos as respostas. Por exemplo:
- Por que aumentaram as reclamações neste mês? Porque o tempo de espera na fila aumentou.
- Por que as vendas caíram no trimestre? Devido a uma sazonalidade marcante que sempre se repete.
Por outro lado, cerca de 15% dos resultados que as análises entregam são considerados misteriosos. Possuem esse nome porque ainda não temos uma resposta clara ou confiável para eles. Isso pode ocorrer por diversas razões, como dados insuficientes ou hipóteses mal definidas. Apesar de ser frustrante, esses resultados também são muito importantes, porque nos motivam a procurar novos dados e implementar novas metodologias, que podem acabar nos levando a descobertas futuras.
Finalmente, chegamos aos tão esperados insights, que representam apenas 5% do total. São aqueles conhecimentos totalmente novos, que nos permitem desenhar novas ações e estratégias inovadoras. São resultados muito valiosos, mas, assim que são descobertos, tal qual as noticias publicadas em um jornal, deixam de ser novos e passam a fazer parte dos resultados convencionais, e o ciclo continua.
Em suma, os projetos de Data Science são uma jornada contínua de aprendizado e evolução, onde os resultados convencionais e os misteriosos são tão importantes quanto os insights. É através dessa jornada que podemos criar modelos mais precisos e valiosos para nossos clientes.
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