Ciência de dados: pense em hipóteses para análises bem-sucedidas

Postado em 17/01/2019 às 16h29

Seja em business intelligence ou inteligência artificial, a análise por si só não é o maior desafio para as empresas. “O verdadeiro desafio é saber administrar adequadamente o processo de pré e pós-análise. Para isso, são necessárias suposições”, disse Marc-Andre Lavrinier, Consultor Analítico Sênior em Recursos Humanos do National Bank of Canada. O Sr. Lafrenière falará sobre o seu trabalho na Data Science Conference, apresentada pela Les Affaires Events, no dia 12 de fevereiro.

Você pode nos contar mais sobre o que chama de “antes” e “depois” nas análises?

Marc-Andre Lavrinier: A análise continua sendo um processo um tanto fechado. É análise de dados. O verdadeiro desafio nesta área é a capacidade de definir as necessidades do negócio para traduzi-las em hipóteses de negócio. Isso é o que chamo de “frente”. Essas são as suposições que ajudam a preencher a lacuna entre a alta administração e os profissionais de análise de dados. Em outras palavras, são as hipóteses que nos permitem definir melhor o quadro analítico. Além disso, é o resultado dessas suposições que podem ou não se traduzir em ações dentro da organização, e isso é o que chamo de “além”.

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Como você implementa esse processo em sua organização?

MAL: Quando chega a hora de tentar entender o comportamento, não basta lançar o tema como se fosse uma impressão. Tira um quadro. A melhor maneira de validar o que você está procurando é fazer suposições sobre o comportamento. Caso contrário, o negócio corre o risco de perder tempo e dinheiro.

Você pode nos dar um exemplo?

M. EU: Trabalho com a equipe de recursos humanos de uma grande instituição financeira. A grande questão que se coloca muito na minha área, como em outros lugares: O que motiva os funcionários no trabalho. Na verdade, a análise geral deste tópico é muito ampla. Para que o processo de análises seja eficaz e, em última análise, as traduza em ações, é necessário pelo menos uma suposição. Nesse caso, um exemplo de hipótese poderia ser: O fato de um gerente se reunir com seus funcionários regularmente, pelo menos uma vez por semana, é um elemento de motivação entre os funcionários? Partindo dessa suposição, podemos fazer pesquisas e usar dados colaborativos para realizar a análise.

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Em termos de funcionários, como você recruta suas equipes de analistas?

MAL: Pessoas que são especialistas em dados não são necessariamente especialistas em negócios e vice-versa. Portanto, encontrar especialistas financeiros que sejam proficientes em ciência de dados não é uma tarefa fácil. O contexto econômico agora nos leva a empregar mais e mais funcionários múltiplos. Principalmente pessoas com diploma universitário no bolso. Pessoas curiosas que querem aprender.

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