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Como a Visualização de Dados Incorreta pode levar a uma Decisão Errônea

fevereiro 04, 2015

Confira como prever uma Visualização de Dados insuficiente pode lhe ajudar a evitar os obstáculos da tomada de decisões baseadas em dados.

Ao longo dos anos tenho defendido a importância de uma boa visualização de dados dentro do business intelligence, tenho feito isso com o entendimento de que, definitivamente, não é somente uma questão de vida ou morte. No entanto, é a diferença entre a tomada de decisões excelentes ou ruins. O que por sua vez pode significar a diferença entre o funcionamento ou a falência da sua empresa. Ou, como você verá a seguir, o seu emprego. 

Geralmente não sou uma pessoa pessimista (é só perguntar a todos os meus clientes ou ao meu chefe quando faço a estimativa dos trabalhos), mas sinto que é importante destacar a consequência da utilização de uma visualização de dados ineficiente ao tomar decisões de negócios importantes. Uma boa visualização de dados descobre e expõe os seus dados enquanto uma visualização de dados ineficiente ou a não utilização desta esconde-os e disfarça-os.

Destaquei as minhas 10 melhores práticas para visualizações de dados excelentes aqui no blog.

Quando os dados estão escondidos ou não se sabe de sua existência, a tomada de boas decisões torna-se cada vez mais incerta e menos baseada em dados. Inevitavelmente, dá uma falsa sensação de segurança e deixam as decisões abertas a mais riscos do que o pretendido.

Há duas partes a serem abordadas aqui. Primeiramente, não estar ciente de que os dados existem. Em segundo lugar, não ser capaz de encontrar dados relevantes quando chega o momento de utilizá-los.

Neste post vamos analisar como a visualização de dados pode melhorar a conscientização da disponibilidade dos dados e sua importância para as decisões de negócios e para uma estratégia de BI bem sucedida.

O download do guia para uma melhor estratégia de BI pode ser realizado aqui.

Ao longo dos últimos anos, utilizo a técnica que me ajudou a obter uma visão mais aprofundada dos dados do negócio e sua importância para a tomada de decisões. É uma técnica que eu chamo de "dispersão de dados". O que não significa jogar tudo para o alto e esperar que todas as respostas caiam do céu. Embora eu nunca tenha tentado isso e, nunca se sabe, pode funcionar ;)

Em vez disso, estou me referindo a uma das ferramentas de visualização de dados que é subestimada: o Gráfico de Dispersão. Este gráfico permite confirmar os relacionamentos de dados já existentes. E, o mais importante, ele ajuda a identificar os relacionamentos que você nem sabia que existiam. Ter conhecimento dos relacionamentos ocultos pode fazer a diferença entre uma decisão excelente e uma ruim.

O que é um Gráfico de Dispersão?

O objetivo de um Gráfico de Dispersão é mostrar o tipo de relacionamento -- muitas vezes chamado de "correlação" -- que existe entre dois conjuntos de pontos de dados. A correlação de um Gráfico de Dispersão pode ter três estados: positivo, negativo, ou nenhuma correlação. Cada um destes estados de relacionamento retrata algo importante sobre os seus dados.

Apenas para ter certeza de que você entendeu, vamos analisar os diferentes resultados dos três tipos de relacionamento.

Correlação Positiva: Conforme o número de Transações (Transactions) aumenta, o mesmo acontece com a Receita (Revenue)

ScatterChart_positive

Correlação Negativa: Conforme o Índice de Qualidade (Qualiity Index) aumenta, o número de Rejeições (Rejects) diminui.

ScatterChart_Neg

Nenhuma Correlação: A Média do Preço Unitário (Average Unit Price) não afeta o número de Transações (Transactions).

ScatterChart_NoCorrelation

Deixe-me lhe contar sobre uma situação em que uma visualização de dados ineficiente gerou decisões ruins e o impacto que estas decisões tiveram.

O gerente de uma filial de uma empresa de varejo foi notificado pela matriz no início do ano que sua filial tinha que aumentar a margem de lucro anual em 2%. Com o intuito de identificar áreas onde a filial poderia reduzir custo e aumentar as vendas, este gerente optou pela utilização de um software de BI a fim de tomar decisões com base em dados. Normalmente, eu diria que este seria um grande começo para o processo de tomada de decisões, mas a decisão que este gerente tomou resultaria em um crescimento negativo da margem de lucro daquele ano.

Analisando o processo de tomada de decisões, entendemos o porquê isto não funcionou e por que obter uma visão aprofundada com case em uma visualização de dados ineficiente pode impactar na tomada de decisões importantes. 

Primeiramente, o gerente analisou todos os custos em seu poder que poderiam ser reduzidos. Após a análise de custos como salários de empregados, aluguel, sortimento e os descontos/campanhas agendadas, ficou decidido que este último item seria um ótimo lugar para começar.

Após a avaliação da análise de Gestão de Descontos no TARGIT, o gerente verificou que o montante $615,063.00 de descontos do último ano foi de pouco mais de 2% do total da receita anual do último ano. Problema solucionado!.

Após analisar a distribuição da receita e dos descontos por ano no último ano, parecia que não haver conexão direta entre receita e descontos.

DataViz_BarChartDiscounts

Dessa forma, o gerente cancelou todos os descontos, promoções e campanhas. Porém, a receita do ano seguinte teve uma redução de mais de 5 por cento e a matriz estava à procura de um novo gerente.

O que o gerente não conseguiu identificar era que havia uma correlação positiva entre descontos e receita. Se o gerente tivesse examinado estes dados por meio de um Gráfico de Dispersão, ele teria visto isso e, talvez, tivesse tomado outra decisão.  

ScatterChart_Promotions

Não estou dizendo que apenas estas informações teriam conduzido a uma decisão melhor, mas, desconhecê-las definitivamente contribuiu para a tomada desta péssima decisão.

Assim que o novo gerente for contratado, eles realizarão uma nova análise de Gestão de Descontos que inclui um Gráfico de Dispersão, dessa forma, poderão visualizar os mesmos dados a partir de pontos de vistas diferentes, ajudando-os assim a tomar de decisões melhores e baseadas em dados.

ScatterChartBarChart
 


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