Recentemente me foi recomendado ler The Halo Effect, que saiu no Brasil com o nome de Derrubando Mitos, de Phil Rosenzweig. Bom, o Efeito Halo é um viés cognitivo no qual a impressão geral de o observador sobre uma pessoa influencia os pensamentos e emoções do observador sobre aquela pessoa. Em miúdos, se você acha uma pessoa boa, vai ter dificuldades em crer que ela possa fazer maldades, e vice-versa.

O livro é interessante em si, e vale a pena lê-lo, mas além da questão do halo ele ainda investiga várias outras ilusões da administração moderna. Uma delas é A Ilusão da Correlação e Causa (página 72/locação 1318.) Ele explica que achar uma correlação entre duas ou mais variáveis é só metade da história. A outra metade é saber que variável(is) afeta(m) que outra(s) variável(is). Assim, argumenta ele, se você quer entender a relação entre a causa e o efeito de um problema, você precisa capturar os dados ao longo do tempo. Examinando dados atemporaisde um evento podemos até descobrir que duas variáveis estão correlacionadas – que a variação de uma está atrelada à variação de outra. Mas sem investigar essa relação ao longo do tempo não conseguimos saber qual variável causa variação e qual sofre a variação. (O slogan da Tostines me vêm à cabeça, mas acho que não tem nada a ver…)

E este é o ponto no qual eu queria chegar: você quer usar os dados da sua empresa para melhorar seus resultados? Jóia, é isso que chamam de “fazer BI”, e para isso você precisa de ferramentas de BI. Mas, acima de tudo, a coisa mais importante para você chegar a conclusões de qualidade é dispor de histórico desses dados.

Em outras palavras, analisar os dados instantaneos, simplesmente copiando os dados do seu transacional e metendo uma ferramenta em cima, não vai te ajudar muito. Na verdade, pode até ser perigoso.

DW Para Que Te Quero!

O título alternativo deste post é Paz, Afinal II. No primeiro post Paz Afinal, eu explicava que finalmente tinha chegado a uma conclusão sobre a utilidade de um DV.

Depois de ler esse trecho do The Halo Effect, eu finalmente resolvi uma questão ainda mais importante (para mim) e para a qual eu não conseguia ver nenhuma resposta: para quê, afinal, eu preciso de um DW?

A resposta clássica era “para ter histórico”. Mas isso é o “porque Deus quis” do BI! Não é uma resposta! Pode ser uma justificativa – eu construo um DW para guardar histórico – mas não diz porque, raios, alguém precisa de histórico.

É fácil responder “porque precisamos de histórico?” dizendo “para analisar sazonalidade”, mas isso também não é resposta. A sazonalidade é uma dependência temporal de uma variável e por isso eu preciso da data de cada observação para analisar essa relação. Mas isso não justifica a necessidade do histórico porque é o mesmo que dizer que a quantidade de vendas depende do preço do produto – eu preciso coletar o preço e as quantidade vendidas. Eu preciso coleta tempo e métricas para analisar sazonalidade.

Não, não é tão simples. E mesmo assim, um DW se justificaria em apenas um caso – da sazonalidade. É muito pouco.

O Sr. Rosenzweig me ofereceu a resposta óbvia, genial em sua simplicidade:

Soluções de Inteligência de Negócios precisam de Armazéns de Dados (que guardam histórico) porque precisamos analisar a relação de causa e efeito entre as variáveis.

É isso. Até a próxima! ;-)

Anúncios

Deixe um comentário

Preencha os seus dados abaixo ou clique em um ícone para log in:

Logotipo do WordPress.com

Você está comentando utilizando sua conta WordPress.com. Sair / Alterar )

Imagem do Twitter

Você está comentando utilizando sua conta Twitter. Sair / Alterar )

Foto do Facebook

Você está comentando utilizando sua conta Facebook. Sair / Alterar )

Foto do Google+

Você está comentando utilizando sua conta Google+. Sair / Alterar )

Conectando a %s