Erros de Big Data: como podem prejudicar resultados e decisões

Entenda quais são os principais erros ao utilizar o Big Data e aprenda a evitá-los

Quanto maior a contribuição de uma tecnologia ou ferramenta para tomada de decisão, maior será o efeito de eventuais problemas. Obviamente, esse é o caso dos erros de Big Data. As boas práticas de levantamento, tratamento e apresentação de informações são fundamentais para garantir os benefícios de uso desse recurso.

Alguns erros podem comprometer totalmente a decisão, simplesmente porque fazem com que os dados apontem para o caminho errado. Então, vejamos alguns dos mais comuns, mas de um ângulo que nos parece mais produtivo: pensando a solução. Confira a seguir!

Dedique-se ao tratamento dos dados

A maior parte do tempo gasto na gestão do Big Data envolve o tratamento de dados. A tentativa de economizá-lo é natural e saudável se voltada para o aumento de produtividade. Contudo, é desastrosa se fizer com que parte do trabalho deixe de ser feita.

Isso vale para qualquer procedimento, mas no caso do Big Data, o fator é agravado pelo fato de que a Transformação Digital aumentou potencialmente a quantidade de dados não estruturados. Existe a possibilidade de encontrá-los de diferentes formas e de acordo com a escolha dos usuários.

Por isso, você deve tomar medidas para evitar o uso de dados coletados por metodologias diferentes e se dedicar ao tratamento, de forma a torná-los comparáveis e classificáveis. A pior fórmula que você pode desejar é a de baixo volume de dados com alto número de variáveis independentes. Por outro lado, uma boa quantidade de dados mais uniformes diminui significativamente a dificuldade.

Explore seu conjunto de dados

Antes de iniciar a execução procure efetuar análises exploratórias. Isso porque um dos erros de Big data mais comum é o de usar intuições sobre como os dados vão se comportar. Por maior que seja a nossa experiência e ela nos ajude nessa previsão, estamos na época da Transformação Digital.

As coisas mudam o tempo todo e a experiência é relativa ao que ocorreu no passado. Por isso, examine os dados detalhadamente para treinar o modelo. Economizar tempo, deixando de entender os dados com os quais está trabalhando é um erro que tende a gerar retrabalho.

Essa atividade exploratória precisa responder se os dados refletem o contexto correto com base em conhecimento sobre o assunto e visão de negócio. Ou seja, dados são aplicáveis em contextos, mas não de forma isolada.

Abra os horizontes do futuro

Indicadores de desempenho já fazem o trabalho de encontrar gargalos. Esse objetivo é importante, mas usar o Big Data de forma limitada, apenas buscando formas diferentes de fazer a mesma coisa, não faz muito sentido.

Volte seu foco para a busca de novas oportunidades. Conhecer históricos é uma ótima alternativa para evitar erros de Big Data, mas não demonstra as possibilidades de solução que não foram aplicadas. Como poderiam?

Isso não significa assumir a pretensão de responder todas as perguntas. As pessoas têm essa expectativa em relação ao cientista de dados, mas ele não é um “mágico de dados”.

Use um grupo de controle

O efeito de não testar o seu modelo de dados normalmente é desconfiança e reserva da equipe. Ela pode simplesmente não usar a informação. Isso significa que o uso do Big Data não é uma atividade puramente técnica e metodológica.

A equipe precisa ser envolvida e deve confiar nas informações que recebe. Use um grupo aleatório para utilizar as oportunidades identificadas e garanta que um grupo de controle valide os procedimentos. Com resultados para apresentar será mais fácil para a equipe incorporar o uso.

Trabalhe hipóteses

Metas que determinem resultados específicos são tentadoras, mas também são fatores de limitação. O melhor é usar os grupos de controle para testar hipóteses da medida em que as coisas podem melhorar.

Com amostras representativas, você pode conferir se o método que está usando gera o impacto desejado. Além disso, a clareza em relação à questão que você coloca e a hipótese que testa pode reduzir o tempo dedicado ao trabalho. De outra forma, quando você parte de uma certeza, ela pode se mostrar irreal e obrigar a reiniciar o processo.

Inove os modelos

Por melhor que seja o resultado de um modelo, não existe nenhuma garantia de que ele funcionará sempre. Na verdade, é provável que isso não ocorra. Afinal, esse é um resultado previsível considerando os efeitos da transformação.

O mercado não é estático, a empresa não é estática e a forma como o consumidor se comporta também vai mudar com o tempo.

Monitore o resultado das automatizações

Se dedicar à produtividade é saudável, mas não pode se transformar numa forma de alienação. Os ganhos de tempo proporcionados pela automação são válidos apenas quando entregam valor superior para os clientes.

Um robô de atendimento pode agilizar o processo com respostas mais corretas e direcionamentos eficazes, mas isso também pode ocorrer porque os usuários estão abandonando o atendimento antes da hora por insatisfação. Isso também precisa ser monitorado.

Foque na área de negócios

A Transformação Digital vai exigir cada vez mais profissionais especializados na área de negócios. Olhar para o Big Data como uma atividade puramente técnica, e acreditar que um desenvolvedor ou analista de dados pode dar conta do recado sozinho é outro erro comum.

Nem todas as respostas estão nos dados. Especialistas em negócios agregam valor ao seu modelo e ajudam a evitar equívocos que são elementares para eles, mas inimagináveis para profissionais especializados na tecnologia e na metodologia de dados.

Dimensione a tecnologia

É fácil se apaixonar pela tecnologia. Porém, se formos nos dedicar em aplicar os recursos mais sofisticados disponíveis e as máquinas e softwares mais poderosos, não faremos outra coisa. Todo dia há algo novo e melhor.

Por isso, procure privilegiar métodos simples e efetivos. Obviamente, você não quer se limitar com equipamentos e métodos obsoletos, mas o Big Data já é suficientemente complexo. Sabendo dimensionar adequadamente os recursos, buscando eficiência e diminuindo a complexidade, você conseguirá eliminar diversos problemas.

Construa suas próprias rotinas e códigos

Há um grande supermercado de algoritmos à sua disposição. Isso facilita o desenvolvimento de protótipos, mas, muitas vezes, essas implementações são elaboradas para usos específicos. Se você necessita de um uso diferente é melhor construir sua própria solução.

Aplique métodos específicos

Observar a combinação entre dois dados com o uso da validação cruzada não implica, necessariamente, em entender a correlação entre eles. Não há uma fórmula que possa ser aplicada em todos os casos. Cada metodologia precisa resolver um problema específico — exatamente como ocorre com os algoritmos.

Confie nos usuários

As melhores decisões são baseadas em contextos e não em dados isolados. O fato de os usuários da informação não serem especialista em estatística, não os torna incapazes de observar os dados em maior profundidade.

Na verdade, eles precisam disso para tomar a melhor decisão. Outra ação integra os erros de Big Data é limitar a apresentação a dados mais conclusivos. Mesmo que parte da equipe tenha alguma dificuldade de interpretação, ela só será eliminada com capacitação e ajuda no momento da apresentação.

Do contrário, o objetivo de fornecer a informação necessária para tomar a melhor decisão não será cumprido.