Vemos cada vez mais as decisões de gerência em uma empresa serem tomadas com base em dados. Os instintos e o feeling de mercado já contam com a ajuda de ferramentas muito mais potentes e acuradas. Uma delas é a ciência de dados, que já virou parceira indispensável no desenvolvimento dos negócios. E, com a atual revolução de dados, essa tendência não vai passar nem tão cedo. 

Falamos muito aqui no blog sobre como a ciência de dados pode ajudar gestores e empresas a tomarem melhores decisões. Mas qual o impacto verdadeiro dessa melhora na tomada de decisões?

É essa pergunta que queremos responder no artigo de hoje. Para isso consultamos uma das pesquisas do economista Erik Brynjolfsson, do MIT, para saber como o trabalho com dados afeta o mercado.

Erik Brynjolfsson

Decisões orientadas por dados

A decisão orientada por dados (também chamada de DOD ou DDD de data driven decision, em inglês) é a prática de embasar as decisões de negócios não só na intuição e experiência dos gestores mas também na análise de dados. Repare que as DOD não são uma técnica que dispensa por completo a experiência dos gestores. Ao contrário, ela depende muito do conhecimento de negócio dos líderes. E a maioria das empresas conta com uma combinação, em maior ou menor grau, dos dados e do feeling de mercado.

Não existe nenhum tipo de trabalho com dados, técnica estatística ou tecnologia que consiga tocar um negócio ou tomar decisões importantes para o futuro da companhia por conta própria. Por isso, é importante começar dizendo que as decisões são orientadas pelos dados e não determinadas por eles.

O que um bom cientista de dados faz é permitir um entendimento profundo do contexto em que a companhia está inserida. Com esses resultados em mãos é possível prever futuros com algum grau de confiabilidade para podermos nos preparar melhor. Permitindo entender o futuro e tentar modificá-lo.

Esses cenários possíveis para o futuro poderiam ser previstos por alguém com experiência na área? Com certeza. A questão aqui é que, com os dados, conseguimos chegar nesses cenários mais rápido e com mais certeza, o que impacta diretamente nos resultados e no desempenho da companhia. 

A DOD é tão importante para grandes empresas líderes de mercado que elas não só coletam dados passivamente como também conduzem experimentos e pesquisas com os clientes para desenvolver e testar novos produtos. Dessa forma, as empresas geram exatamente os dados necessários para entender os públicos e produzir as análises de que precisam. 

Desempenho nas empresas

Mas como se certificar de que existe realmente uma mudança positiva no desempenho das empresas que adotam as DOD? O economista Erik Brynjolfsson e outros pesquisadores do MIT e da Penn’s Wharton School resolveram medir como a DOD afeta o desempenho das empresas. 

O que eles fizeram foi criar uma medida para classificar as empresas quanto ao uso dos dados. O estudo controla uma grande quantidade de fatores de confusão para chegar num resultado estatisticamente significante. E, de acordo com eles, quanto mais uma empresa utiliza os dados na tomada de decisão, mais produtiva ela é. 

Resultados encontrados 

Esse aumento na produtividade foi de 4% a 6%. A pesquisa também indicou um retorno maior sobre ativos, patrimônio líquido, valor de mercado e utilização de ativos. Além disso, mostra uma correlação entre o setor de TI e as DOD. Quanto mais desenvolvido é a área de TI, mais as empresas são capazes de tomar decisões orientadas a dados. 

Existem dois tipos de decisões que mais se beneficiam do trabalho em data science. A primeira são as que dependem de pesquisa e naálise de dados para serem resolvidas. E a segunda são as decisões repetitivas e em grande escala. Nesse caso, qualquer pequeno aumento de precisão já gera um impacto grande devido ao volume de trabalho. 

Por isso são usadas para tarefas como gerenciar estoques, ação recorrente e que, com os dados, pode ser melhor resolvida. A quantidade de produtos necessária para gerir o estoque é estimada e a pessoa responsável por realizar as compras consegue modificar para fazer ajustes mais finos. O que reduz muito o tempo de execução dessa tarefa.

Outro caso que pode facilmente ser resolvido com dados é a definição de preços ideais para diferentes produtos. Esse valor ideal pode ser definido com a ajuda de dados e uma análise da flutuação dos preços e da demanda dos últimos meses. Com isso em mãos podemos para definir o que fazer daqui para frente. 

Outros casos que geraram aumento no desempenho de empresas clientes da Oper podem ser vistas na nossa página de Cases. Clique aqui e saiba mais sobre como ajudamos você a chegar no próximo nível de ciência de dados. 

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