A tomada de decisão é uma necessidade constante, tanto na vida profissional como pessoal. Tudo o que fazemos diariamente envolve tomar decisões, sejam elas de cariz do quotidiano como decidir o que comer ao almoço, assim como decisões estratégicas como que carreira devo seguir.
Para que uma decisão seja tomada, existe sempre uma sequência de processos envolvidos, mesmo que não nos apercebamos deles. Cada uma das opções terá um custo/benefício e é este rácio que queremos otimizar. São esses processos:
1 – Entendimento do Problema
Uma decisão precisa de ser tomada com o objetivo de resolver um problema.
Vamos tomar como exemplo a aquisição duma casa. Neste exemplo eu consigo já definir o meu problema (preciso de uma casa para morar) e consigo definir a decisão que eu pretendo tomar (qual das casas comprar). No limite eu poderei também abortar esta decisão (decidir não comprar nenhuma casa) e equacionar outra opção. Abortar a decisão é por si só uma decisão, uma vez que encerra este ciclo de processos (este estava destinado para a compra de uma casa) e faz recomeçar um novo se assim se justificar, uma vez que o meu problema continua por resolver.
É nesta fase que preciso de definir todos os meus requisitos para a aquisição e organizá-los por ordem de importância. Estes requisitos e a importância que lhe damos dependem das nossas características e necessidades, que vão inevitavelmente ser diferentes de pessoa para pessoa, daí ser uma etapa que deve merecer toda a nossa atenção.
2 – Recolher Dados Relevantes
A compra de uma casa tem sempre vários fatores que vão contribuir para a minha tomada de decisão, sejam eles financeiros ou logísticos. É nesta fase que eu devo identificar as fontes de informação que me fornecem dados relevantes para a minha análise e que dados pretendo extrair de cada uma delas.
Neste caso, pretendo consultar o meu extrato bancário de modo a definir o meu orçamento (que precisa de incluir o valor disponível para o investimento na casa, assim como despesas com deslocações casa-trabalho), mapas que me permitam perceber o que existe nas proximidades e calcular os tempos e custos em deslocações, websites de imobiliárias que me permitam consultar que imóveis estão atualmente disponíveis no mercado, respetivas características e, não menos importante, o preço dos mesmos. Vou também fazer uma simulação de crédito imobiliário para saber quais os custos que vou ter com o processo inicial e taxas a pagar.
É importante nesta fase filtrar apenas os dados que interessam para a minha análise (de acordo com os requisitos estabelecidos no ponto 1. Por exemplo, se eu preciso de uma casa com 2 quartos, então nem devo trazer os dados de imóveis que não cumpram este requisito).
3 – Combinar os Dados Recolhidos
Depois de obtidos os dados do passo anterior, é necessário relacioná-los de modo que contribuam em conjunto para a minha decisão final. Por exemplo, o meu custo vai ser a combinação dos meus gastos em deslocações com o valor de aquisição do imóvel, ou seja, quanto maior o tempo e custo das deslocações, menor o valor disponível para a compra da habitação.
4- Analisar os Dados Recolhidos
Nesta fase devemos procurar construir uma visualização que nos permita analisar os dados recolhidos, eliminar o que não interessa e destacar o que é importante. Podemos também chegar à conclusão que nos faltou incluir dados relevantes, o que nos fará voltar ao ponto 1 para complementar com o que falta. Embora este regresso ao ponto 1 provoque um atraso no nosso desenvolvimento, não podemos continuar para o passo seguinte sem termos a informação correta e completa, caso contrário corremos o risco de tomar decisões erradas ou mal informadas.
5- Tirar Conclusões e Tomar Decisão
Depois de todo o trabalho anterior estar corretamente feito, a tomada de decisão deve ser clara. Vamos nesta fase explorar e consumir o relatório que criámos anteriormente e perceber como os vários requisitos que estabelecemos se juntam para termos tudo o que é necessário para tomar uma decisão informada que satisfaça o nosso propósito inicial, resolver o problema.
Embora tenha abordado estas etapas com uma decisão da vida pessoal, que pode facilmente ser feita numa folha de papel, na vida das organizações temos de fazer exatamente o mesmo caminho estando a grande diferença na complexidade, principalmente na complexidade de entender o problema. As metodologias foram evoluindo dentro das organizações, apoiadas muito pela tecnologia, que fez com que estejamos a ver cada vez mais pessoas ligadas ao negócio (aqueles que melhor conhecem as necessidades da empresa) a usar ferramentas como o Power BI da Microsoft para fazer o caminho completo que falámos anteriormente.
Um profissional da área de análise de dados tem atualmente de ter uma abordagem mais ampla, que poderá passar desde o entendimento do problema com as pessoas que lidam diariamente com o negócio, até ao desenvolvimento e entrega.
Como em qualquer área ligada à tecnologia, as soluções de análises de dados são sistemas vivos que precisam de cuidados, pelo que mesmo após a entrega da solução, temos na mesma de garantir que continuam a permitir aos utilizadores tirar a todo o momento conclusões com base em dados atualizados e principalmente, válidos.
Se estivermos a falar dum projeto de grande dimensão, tornar-se-á muito difícil (para não dizer impossível) a um único profissional fazer todas estas etapas em tempo útil. Quando uma empresa sente a necessidade de tomar decisões com base em dados (o que é bastante positivo), temos de ser céleres nesta entrega, caso contrário a análise poderá tornar-se obsoleta mesmo antes de ser entregue. Neste caso estaremos na presença de uma equipa multidisciplinar que, entre outras, poderá envolver as seguintes funções (de acordo com as etapas identificadas anteriormente):
1 – Analista Funcional
Focado no cliente e, aliado à tecnologia, atua sobretudo como elo entre os clientes e a equipa técnica, detalhando e especificando o problema e como o resolver de modo a melhorar os processos e sistemas de informação da organização.
2 – ETL Developer
O ETL Developer terá um papel técnico, em que o seu foco é a construção de sistemas que permitam ler dados das fontes identificadas pelo analista funcional e juntá-los numa base de dados única de conhecimento, também conhecido como data warehouse.
3 – Data Modeler
Tem como função criar um modelo a partir dos dados existentes no data warehouse e torná-lo em informação inteligível e consumível pelos power users. Poderá incluir a criação de indicadores e KPIs para mais facilmente analisar o estado do negócio.
4 – Analista de Visualização de Dados / Power User
O analista de visualização tem como função a criação de relatórios, interativos ou estáticos (dependendo dos requisitos) que permitam aos utilizadores consultar a informação disponibilizada. Estes relatórios devem ter em conta o público-alvo, assim como os dispositivos onde vão ser consumidos (browser, mobile, impressão, email ou disponibilização através duma ferramenta colaborativa tal como Power BI, Sharepoint ou pasta de rede/FTP).
5 – Utilizador Final
Este será o consumidor dos relatórios. É para ele que estas análises são preparadas e é a ele que compete a interpretação, obtenção de conclusão e tomada de decisão.
Conclusão:
Dada a velocidade a que os negócios evoluem nos dias de hoje, assim como as novas tecnologias que surgem a cada dia, é cada vez mais importante que estes processos sejam rápidos, flexíveis e fiáveis, daí uma constante necessidade de evolução e adaptação também dos profissionais que trabalham nesta área de modo a conseguirem sempre entregar o melhor produto no menor tempo possível.
Luís Bonacho
Business Intelligence Team Leader, Novabase | Business Intelligence Trainer, Rumos
Descarregue aqui a 18ª Edição da Revista Game Changer