Projeto de dados: os 5 erros que você deve evitar

Projeto de dados: os 5 erros que você deve evitar
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Em um mercado cada vez mais digital, é inegável que o projeto de dados é essencial para obtenção de insights, tomada de decisões e desenvolvimento de produtos. Entretanto, é preciso analisar e entender o que estes dados significam. Nesse processo, erros podem acontecer. Veja alguns enganos que você deve evitar.

Nunca foi possível obter tantas informações sobre seus consumidores ou potenciais clientes como atualmente. E a tendência é que as inovações na pesquisa de dados só cresçam daqui para frente.

Entretanto, com um volume de informações tão amplo à disposição das empresas, é preciso trabalhar de forma eficiente e saber o que cada dado significa, se correlaciona e como eles podem ser interpretados. 

Nesse contexto, alguns profissionais podem se confundir e cometer erros ao realizar essa avaliação. 

Por isso, é primordial que a captação e exame de dados seja entendida de fato como ela é: uma ciência. É preciso compreensão e estudo para otimizar todo o processo, entendendo suas bases, elementos e conceitos.

Iniciativas como a Tail Academy, por exemplo, têm o propósito de ajudar a capacitar profissionais do mercado, desmistificando noções errôneas e mostrando que a utilização de dados pode transformar qualquer negócio de modo mais simples do que se imagina e te ajuda a montar o projeto de dados da sua empresa.

Todavia, alguns erros acontecem com frequência. Veja abaixo alguns que dever ser evitados.

1) Selecionar apenas dados favoráveis

Toda empresa que busca melhorar seus processos e aumentar seus resultados, pode usar os dados como uma ferramenta poderosa na busca desse objetivo.

Porém, um erro bastante comum é, ao analisar os dados coletados, descartar os desfavoráveis e se concentrar apenas naqueles que são positivos.

O objetivo da ciência de dados é proporcionar uma visão geral do que está acontecendo em seu negócio e a identificação de possíveis erros e gargalos fazem parte desse sistema.

Através deles é que será possível corrigir falhas e melhorar o seu negócio. Por isso, jamais caia na armadilha de descartá-los em suas análises.

2) Insistir em hipóteses ineficazes e falsa causalidade

Outro erro que acontece com frequência é a fixação em um projeto de dados e a repetida testagem de hipóteses que se mostram ineficientes.

Parte da interpretação de informações é saber identificar quando algumas delas não possuem relação de causa, efeito e são, simplesmente, fruto do acaso.

Se as suas ações não estão gerando os dados esperados, talvez seja a hora de buscar um novo olhar sobre os dados colhidos.

3) A falácia do “apostador”

Imagine que ao analisar todas as sequências numéricas já sorteadas na Mega-Sena, alguém constata que algumas destas aparecem com uma frequência maior.

A partir daí, o indivíduo assume, de forma equivocada, que como essas apostas já foram mais vezes vitoriosas, elas têm menos chance de reaparecer no futuro.

Na verdade, a cada novo sorteio, a probabilidade de qualquer sequência ser sorteada é absolutamente a mesma. A assunção da “sorte” de algumas apostas já ter sido “gasta” nada mais é que uma superstição, muito comum entre apostadores – daí o nome.

De forma análoga, ao interpretar-se alguns dados sobre resultados, os profissionais pensam que por eles já terem ocorrido diversas vezes, a chance deles se repetirem no futuro é menor, o que é um equívoco.

4) Tendência à normalidade

Quando um parâmetro, seja ele bom ou ruim, acontece, é comum que se pondere que com o tempo ele voltará ao nível usual.

Esse é um grande erro e é preciso que a análise do projeto de dados seja feita corretamente para ver o que gerou a discrepância.

Avaliar que apenas a passagem do tempo irá equacionar novamente um indicador pode fazer com que as empresas percam tempo e investimento.

5) Manipulação excessiva de dados

Há um ditado bastante famoso: os números não mentem. Contudo, às vezes pode não se fazer o julgamento correto dos dados.

Uma falha bastante frequente é partir de uma conclusão e manipular os dados para prová-la.

O processo correto é o inverso: os dados devem ser sopesados e, a partir daí, chega-se a uma conclusão.

A manipulação excessiva em um projeto de dados para provar noções pré-concebidas é prejudicial e fatalmente interferirá na eficiência dos seus processos.

Estas são apenas algumas das imprecisões que podem acontecer ao se trabalhar com dados. Por isso, é preciso sempre estudar, se atualizar e, principalmente, entender o que cada informação significa.

Quer saber como nós podemos te ajudar nessa jornada? Entre em contato e conheça nossas soluções!