Eventuais erros em ciência de dados podem prejudicar de forma definitiva os objetivos estratégicos, a identificação de oportunidades de negócio, a validação do modelo de negócios e a tomada de decisão dentro de uma empresa.

Além disso, o prejuízo de precisar fazer correções de percurso e, em alguma medida, recomeçar do início ações voltadas para a transformação digital, é um ponto negativo na competitividade e na lucratividade da sua empresa — principalmente considerando a necessidade de modernização presente.

Por isso, listei abaixo os 10 erros mais comuns em ciência de dados que você deve evitar. Confira:

01. Usar dados brutos

Dados não são informações. Para que eles se tornem úteis é fundamental que sejam analisados no contexto em que se aplicam. Grande parte do trabalho de ciência de dados é justamente prepará-los para serem comparados, tabulados e apresentados.

Quando pulamos essa etapa estamos favorecendo erros de interpretação e aplicação. Pior do que trabalhar sem informação é trabalhar com as erradas. Isso pode fazer com que a empresa adote políticas e estratégias que apontem para o sentido contrário ao que deveriam.

Além disso, o contexto do mercado muda o tempo todo e isso pode interferir na veracidade das informações, pois elas têm prazo de validade. Volumes baixos de dados também podem refletir percepções parciais. Trabalhar com um número exagerado de variáveis dificulta a manipulação dos dados e pode comprometer os modelos preditivos.

02. Não explorar previamente os seus dados

Você pode ter teorias e intuições sobre o que seu conjunto de dados mostrará, mas eles devem ser examinados em detalhes antes de serem usados. Uma análise exploratória inicial é essencial para entendê-los e aproveitá-los da melhor maneira.

Essa ação evita confusões entre correlação e causalidade. Afinal, não é porque alguns dados se relacionam que eles são a causa de um resultado determinado. Por exemplo, o fato de um grupo de idade avançada responder mais positivamente a uma oferta, necessariamente, não significa que a idade seja a motivação delas. Talvez o fato de estarem aposentadas ou terem objetivos de vida diferentes é que seja o maior estímulo, o que pode ocorrer em outros grupos.

03. Criar expectativas exageradas

Nem tudo pode ser resolvido com o mesmo método ou tecnologia. A ciência de dados é uma atividade de precisão e, por isso, necessita da dose certa de realismo em relação ao que cada modelo pode fazer para gerar informação.

Há muita fé sendo colocada a partir de um ponto de vista romântico que acredita que a ciência de dados pode resolver tudo. Quanto mais complexo o trabalho, mas demanda ele gera e, sem respeito ao prazo necessário para cumprir as tarefas, é impossível manter a assertividade

04. Não usar um grupo de controle

Quando você usa um novo modelo pela primeira vez é preciso testá-lo na prática para confirmar seu efeito. Mesmo os que já foram testados estão sujeitos a mudanças de cenário que ocorrem ao longo de tempo e diante de situações diferentes.

A alternativa para resolver esse problema é aplicar grupos de controle que permitirão fazer um piloto, identificar falhas e inconsistências e corrigir os problemas.

05. Partir da resposta

Em alguma medida, todos nós estamos sujeitos à interferência de nossa percepção e experiência. Mas isso não é motivo para abrir mão da buscar em assumir uma postura de expectador.

Um erro muito comum é partir de uma meta — como aumentar as vendas em 10% em um determinado período. O cientista de dados deve identificar o potencial de mercado com base em evidências e não usar a expectativa de resultado para encontrá-las.

06. Trabalhar com modelo de dados obsoleto

Se você tem um modelo de dados que funciona bem para o seu problema, você pode pensar que pode continuar usando-o para sempre, mas os modelos precisam ser atualizados e você pode precisar construir modelos novos e complementares com o passar do tempo.

O mercado não é estático, o comportamento também não, até mesmo a empresa se transforma o tempo todo motivada por necessidades internas e do mercado. Por isso, o desempenho do modelo cai com o tempo e é fundamental saber identificar quando ele deve ser substituído.

07. Automatizar sem monitorar

A automatização é um recurso fabuloso e que, conforme o tempo passa, se torna mais uma necessidade do que opção. No entanto, quando você simplesmente implanta esse tipo de solução e não verifica o resultado, pode obter um efeito negativo.

Especialmente no caso de uso de algoritmos de inteligência artificial, nos quais a automatização assume outro patamar, muito mais elevado, é preciso certificar se os procedimentos estão funcionando como você deseja.

08. Esquecer da opinião de especialistas

Nem todas as respostas estão exclusivamente nos dados. Além de deter algumas informações complementares, os especialistas têm uma visão mais voltada para negócios.

Por isso, quando eles são envolvidos, a assertividade das análises aumenta. Os técnicos adquirem esse conhecimento conforme o tempo passa e com a prática.

09. Escolher uma ferramenta muito complexa

Quando você precisa de respostas simples é melhor buscar por soluções igualmente simples. Quanto mais complexa for uma tarefa ou atividade, mais sujeita a erros ela estará e a forma de evitar isso é saber escolher ferramentas e métodos de acordo com a necessidade de cada projeto — nem mais, nem menos!

Um bom exemplo são os carros. Os modelos antigos, com carburador tinham uma mecânica que permitia a qualquer um com um nível de conhecimento elementar sobre mecânica efetuar um reparo. Os veículos mais sofisticados da atualidade não oferecem essa facilidade.

Obviamente, isso não sugere que devemos voltar a usar carroças, mas sim que ter um carro 4X4 não é o modelo ideal para ir comprar pão a duas quadras de distância, por exemplo.

10. Subestimar o entendimento dos usuários

Os usuários de negócios podem não ser especialistas em estatística, talvez até cometam enganos elementares com os cálculos mais simples. Porém, isso não significa que eles não entendam do significado, da validade e outros detalhes sobre os dados que você está trabalhando.

Por isso, não subestime o entendimento dos próprios usuários. As informações fornecidas por esses são essenciais para a análise de dados.

Além disso, os erros em ciência de dados incluem outras particularidades importantes, como a atenção, o interesse e a empatia com os usuários dos dados. Focar no público errado, por exemplo, compromete totalmente os resultados do seu levantamento e análise. Sendo assim, é essencial dar atenção a essas questões.

Para refletir de forma mais aprofundada sobre o tema, confira o artigo “Erros de Big Data: como podem prejudicar resultados e decisões”!