Como Tomar Decisões Orientadas a Dados

Decisão orientada a dados vai muito além de simplesmente olhar para números em uma planilha ou em um banco de dados. Trata-se de transformar dados brutos em inteligência acionável.

Afinal, como veremos, dados isolados não têm valor. O valor surge quando conseguimos elevá-los a informações, transformá-los em conhecimento e, finalmente, usá-los para tomar decisões inteligentes.

Neste artigo, vamos desvendar o que realmente significa ser orientado a dados. Exploraremos a jornada do Dado à Inteligência, analisando a importância de diferenciar e combinar os dados quantitativos e qualitativos para obter uma visão completa. 

Mais ainda, você aprenderá como construir uma base de conhecimento sólida para evitar o "achismo" e garantir que suas escolhas sejam as mais bem fundamentadas possíveis.

O que são dados?

Dados são valores atribuídos a algo ou alguém. Sua idade é um dado. Seu nome é um dado. Seu endereço é um dado. O quanto você ganha mensalmente é um dado. O quanto você cresceu em altura também é um dado, assim como a taxa de colesterol no seu sangue.

Por exemplo: “A casa de Maria é branca”. Aqui nós temos três dados. Há uma casa, esta casa pertence à Maria, e ela é da cor branca.

Quando faltam os dados

O problema começa quando faltam os dados.

• Onde fica a casa?
• Quem é Maria?
• Qual Maria? Existem muitas!
• A casa é da cor branca num sentido mais amplo (onde a cor é predominante branca) ou num sentido mais estrito (onde só há a cor branca)?

Pode ser estranho falar isso em um artigo, mas é fundamental para que entendamos decisões orientadas a dados: isoladamente, dados não têm valor algum para embasar conclusões, muito menos para orientar decisões.

Dados, Informações, Conhecimento e Inteligência

O dado sozinho não significa nada. É o conjunto de dados que leva a uma informação. A informação é quando o dado é relevante para alguém, quando ele se encaixa em um contexto com outros dados.

E é o conjunto de informações que leva ao conhecimento. O conhecimento é uma visão que leva à compreensão dos dados, agregando informações e agrupando-as.

A habilidade de usar o conhecimento para resolver problemas é a inteligência. É aqui que reside o verdadeiro segredo da Decisão Orientada a Dados!

A Essência da Decisão Orientada a Dados

Decisões Orientadas a Dados são decisões inteligentes, no sentido de reunir todos os dados necessários para construir informações e organizá-las de modo a formar conhecimento.

Tomar uma decisão orientada a dados implica relacionar as evidências disponíveis até formar um conhecimento coeso do contexto. Isto significa que um decisor mapeia os dados, forma e organiza as informações e constrói o conhecimento. Tudo a partir dos dados iniciais.

Tipos de Dados

Podemos agrupar os dados em dois grandes tipos. Dados quantitativos, que são uma métrica e dados qualitativos, que expressam atributos e qualidades. Vamos falar um pouco desses dados.

Dados Quantitativos

São dados que podem ser medidos ou expressos inerentemente em números, referindo-se a uma quantia ou frequência mensurável. Sua idade, a taxa de retenção de clientes, o faturamento da empresa.

Prós dos Dados Quantitativos

• Ajuda a enxergar um panorama geral
• Validam hipóteses (que já tem dados qualitativos como base)
• Fácil de analisar e mensurar
• Verificação rápida

Contras dos Dados Quantitativos

• Exigem certo grau de certeza sobre as hipóteses (dados qualitativos para sustentar)
• Apoiar-se apenas em dados quantitativos leva a insights errados
• Falta de informações importantes (contexto)

Dados Qualitativos

São dados que expressam qualidades, adjetivos e são geralmente representados por palavras ou conceitos. Seu nome é um dado qualitativo. Sua música favorita também é um dado qualitativo. Suas emoções, como você se sente e pensa, também são dados qualitativos.

Usando o exemplo anterior do sorvete, uma pergunta válida seria: “De todos os sorvetes que você já comeu, qual foi aquele que você mais gostou?”

Talvez você já tenha reparado como a resposta dessa pergunta pode ser ampla. Esse é o objetivo de um dado qualitativo: obter mais detalhes, ajudar a formar insights e enxergar padrões.

Prós dos Dados Qualitativos

• Mais detalhes e ideias
• Contato mais empático com o ser humano de onde vem os dados
• Ajuda a formar novas hipóteses intuitivas

Contras dos Dados Qualitativos

• Mais difícil de analisar
• Mais lento para processar e absorver (tem que ler um por um)
• Exige mais esforço para entender os dados

Uma nota sobre Frequências

Perguntas usando escalas de resposta (ex: Sempre/Muitas vezes/Nunca ou Concordo/Discordo) são tecnicamente dados qualitativos ordinais. No entanto, eles são cruciais porque podem ser facilmente transformados em valores numéricos (quantificados) para fins de análise, o que permite o uso de estatísticas para medir atitudes e opiniões.

Por exemplo: “Com que frequência você sai de casa para tomar sorvete?”

1. Sempre
2. Muitas vezes
3. Algumas vezes
4. Raramente
5. Nunca

Como Evitar o Achismo Orientado a Dados

Usar dados quantitativos sem antes analisar dados qualitativos é um erro. A interpretação correta e a tomada de decisões eficazes dependem da compreensão do "porquê" e do "como" por trás dos números. A análise qualitativa fornece o contexto e os insights sobre o comportamento e as motivações, que são essenciais para interpretar corretamente os dados quantitativos e evitar conclusões equivocadas.

No livro “Gestão de Produto na Prática” de Matt Lemay, a Product Manager Myrtle P. e seu engenheiro tinham uma hipótese relacionando os dados de taxa de abandono do aplicativo (Churn) e a taxa de milissegundos de delay do programa. Ao invés de validar a hipótese coletando dados qualitativos (como os usuários se sentiam para abandonarem o aplicativo), fizeram a re-engenharia do software desde o começo. O produto acabou sendo encerrado.

Todos nós somos propensos a cometer Achismos Orientados a Dados, isto é, olharmos os dados quantitativos e usar nossa intuição para interpretá-los, sem consultar dados qualitativos. O cérebro humano busca atalhos para fazer o caminho mais fácil e poupar energia.

Evitar o achismo é bem simples: Construa informações com base em dados quantitativos e qualitativos sempre bem atualizados. A intuição deve ser utilizada para juntar mais dados relevantes, não para tomar decisões imediatas no calor do momento.

Isto não garante que a sua decisão orientada a dados vai estar sempre correta. Ninguém tem todos os dados para uma decisão perfeita, exceto talvez Deus. Mas possuir dados o bastante é o suficiente para tomar a melhor decisão estratégica possível de acordo com sua capacidade e circunstâncias.

O "Como": Estruturando a Decisão Orientada a Dados

Transformar o dado em inteligência exige um processo estruturado, e não apenas a coleta aleatória. Para garantir que sua decisão seja a mais bem fundamentada possível, siga estas cinco etapas essenciais:

1. Formule a Pergunta: Qual é exatamente o problema que você precisa resolver ou a hipótese que precisa testar? Uma pergunta clara ("Como podemos reduzir o churn em 15%?") direciona a coleta de dados de forma eficaz.
2. Colete Dados Integrados: Busque ativamente tanto os dados quantitativos (o quê está acontecendo: métricas de uso, faturamento, taxas) quanto os qualitativos (o porquê: entrevistas com usuários, surveys, feedback do atendimento).
3. Analise e Contextualize (Crie Conhecimento): Não se limite a reportar números. Analise os dados quantitativos à luz dos insights qualitativos para encontrar padrões e causalidades. É aqui que o dado se transforma em conhecimento.
4. Tome a Decisão e Defina o Sucesso: Com o conhecimento em mãos, formule a melhor solução possível. Antes de executar, defina claramente quais métricas você usará para determinar se a decisão foi bem-sucedida (ex: Aumento de 5% no Lifetime Value).
5. Monitore e Itere: Toda Decisão Orientada a Dados é um experimento. Monitore continuamente as métricas de sucesso. Se os resultados não atingirem o objetivo, revise o conhecimento construído e itere o processo.

Conclusão

A jornada para se tornar um decisor orientado a dados é a busca do entendimento mais amplo. O verdadeiro poder não está no dado em si, mas na capacidade de tecer esses dados em um tecido coeso de informações, conhecimento e, finalmente, inteligência.

Vimos que decisões inteligentes nascem da habilidade de combinar dados quantitativos e qualitativos. Os números fornecem o quê e o quanto, mas as qualidades fornecem o contexto e o porquê, blindando suas conclusões contra a superficialidade. É a falta dessa visão integrada que leva ao Achismo Orientado a Dados, uma armadilha que pode ter consequências desastrosas.

Apenas arranhamos a superfície das decisões orientadas a dados. Não falamos dos vários tipos de análise de dados (preditiva, descritiva, diagnóstica etc.) e nem de banco de dados, engenharia de dados, ciência de dados e Machine Learning. Todos esses elementos seriam inúteis se não entendermos os fundamentos que este artigo abordou.

Por fim, ser orientado a dados não é buscar a perfeição. Ninguém pode ter todos os dados. O objetivo é a otimização. É um compromisso contínuo com a coleta e a análise abrangente.

Uma estratégia é tão boa quanto os dados que a apoiam e quanto às decisões que ela permite tomar.