Erik Brynjolfsson<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\nDecis\u00f5es orientadas por dados<\/h2>\n\n\n\n
A decis\u00e3o orientada por dados (tamb\u00e9m chamada de DOD ou DDD de data driven decision<\/em>, em ingl\u00eas) \u00e9 a pr\u00e1tica de embasar as decis\u00f5es de neg\u00f3cios n\u00e3o s\u00f3 na intui\u00e7\u00e3o e experi\u00eancia dos gestores mas tamb\u00e9m na an\u00e1lise de dados. Repare que as DOD n\u00e3o s\u00e3o uma t\u00e9cnica que dispensa por completo a experi\u00eancia dos gestores. Ao contr\u00e1rio, ela depende muito do conhecimento de neg\u00f3cio dos l\u00edderes. E a maioria das empresas conta com uma combina\u00e7\u00e3o, em maior ou menor grau, dos dados e do feeling de mercado.<\/p>\n\n\n\nN\u00e3o existe nenhum tipo de trabalho com dados, t\u00e9cnica estat\u00edstica ou tecnologia que consiga tocar um neg\u00f3cio ou tomar decis\u00f5es importantes para o futuro da companhia por conta pr\u00f3pria. Por isso, \u00e9 importante come\u00e7ar dizendo que as decis\u00f5es s\u00e3o orientadas<\/strong> pelos dados e n\u00e3o determinadas<\/strong> por eles.<\/p>\n\n\n\nO que um bom cientista de dados faz \u00e9 permitir um entendimento profundo do contexto em que a companhia est\u00e1 inserida. Com esses resultados em m\u00e3os \u00e9 poss\u00edvel prever futuros com algum grau de confiabilidade para podermos nos preparar melhor. Permitindo entender o futuro e tentar modific\u00e1-lo.<\/p>\n\n\n\n
Esses cen\u00e1rios poss\u00edveis para o futuro poderiam ser previstos por algu\u00e9m com experi\u00eancia na \u00e1rea? Com certeza. A quest\u00e3o aqui \u00e9 que, com os dados, conseguimos chegar nesses cen\u00e1rios mais r\u00e1pido e com mais certeza, o que impacta diretamente nos resultados e no desempenho da companhia. <\/p>\n\n\n\n
A DOD \u00e9 t\u00e3o importante para grandes empresas l\u00edderes de mercado que elas n\u00e3o s\u00f3 coletam dados passivamente como tamb\u00e9m conduzem experimentos e pesquisas com os clientes para desenvolver e testar novos produtos. Dessa forma, as empresas geram exatamente os dados necess\u00e1rios para entender os p\u00fablicos e produzir as an\u00e1lises de que precisam. <\/p>\n\n\n\n
Desempenho nas empresas<\/h2>\n\n\n\n
Mas como se certificar de que existe realmente uma mudan\u00e7a positiva no desempenho das empresas que adotam as DOD? O economista Erik Brynjolfsson e outros pesquisadores do MIT e da Penn\u2019s Wharton School resolveram medir como a DOD afeta o desempenho das empresas. <\/p>\n\n\n\n
O que eles fizeram foi criar uma medida para classificar as empresas quanto ao uso dos dados. O estudo controla uma grande quantidade de fatores de confus\u00e3o para chegar num resultado estatisticamente significante. E, de acordo com eles, quanto mais uma empresa utiliza os dados na tomada de decis\u00e3o, mais produtiva ela \u00e9. <\/p>\n\n\n\n
Resultados encontrados <\/h2>\n\n\n\n
Esse aumento na produtividade foi de 4% a 6%. A pesquisa tamb\u00e9m indicou um retorno maior sobre ativos, patrim\u00f4nio l\u00edquido, valor de mercado e utiliza\u00e7\u00e3o de ativos. Al\u00e9m disso, mostra uma correla\u00e7\u00e3o entre o setor de TI e as DOD. Quanto mais desenvolvido \u00e9 a \u00e1rea de TI, mais as empresas s\u00e3o capazes de tomar decis\u00f5es orientadas a dados. <\/p>\n\n\n\n
Existem dois tipos de decis\u00f5es que mais se beneficiam do trabalho em data science. A primeira s\u00e3o as que dependem de pesquisa e na\u00e1lise de dados para serem resolvidas. E a segunda s\u00e3o as decis\u00f5es repetitivas e em grande escala. Nesse caso, qualquer pequeno aumento de precis\u00e3o j\u00e1 gera um impacto grande devido ao volume de trabalho. <\/p>\n\n\n\n
Por isso s\u00e3o usadas para tarefas como gerenciar estoques, a\u00e7\u00e3o recorrente e que, com os dados, pode ser melhor resolvida. A quantidade de produtos necess\u00e1ria para gerir o estoque \u00e9 estimada e a pessoa respons\u00e1vel por realizar as compras consegue modificar para fazer ajustes mais finos. O que reduz muito o tempo de execu\u00e7\u00e3o dessa tarefa.<\/p>\n\n\n\n
Outro caso que pode facilmente ser resolvido com dados \u00e9 a defini\u00e7\u00e3o de pre\u00e7os ideais para diferentes produtos. Esse valor ideal pode ser definido com a ajuda de dados e uma an\u00e1lise da flutua\u00e7\u00e3o dos pre\u00e7os e da demanda dos \u00faltimos meses. Com isso em m\u00e3os podemos para definir o que fazer daqui para frente. <\/p>\n\n\n\n
Outros casos que geraram aumento no desempenho de empresas clientes da Oper podem ser vistas na nossa p\u00e1gina de Cases<\/a>. Clique aqui e saiba mais sobre como ajudamos voc\u00ea a chegar no pr\u00f3ximo n\u00edvel de ci\u00eancia de dados. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Consultamos uma das pesquisas do economista Erik Brynjolfsson, do MIT, para saber como decis\u00f5es orientadas a dados afetam o mercado.<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":7706,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"","site-content-layout":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","spay_email":"","footnotes":""},"categories":[446,454],"tags":[326,37,105,38,327,328,329],"class_list":["post-7673","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-business-intelligence","category-transformacao-digital","tag-business","tag-ciencia-de-dados","tag-data-driven","tag-data-science","tag-decisoes-orientadas-a-dados","tag-desempenho-nas-empresas","tag-dod"],"yoast_head":"\n
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