Outro dia assisti um filme de SciFi que eu adorei, No Limite do Amanhã, ou Edge of Tomorrow no original em inglês. (Clique aqui para ver o trailer.)1

Nele o herói “ganha” o poder de resetar o dia, ativado pela morte. Assim, cada vez que ele morre ele volta para o início de um certo dia – sempre o mesmo, sempre na mesma hora. Como o dia recomeçou, as coisas se repetem, sempre as mesmas, desde que ele tome as mesmas decisões. Logo ele percebe isso: os eventos futuros mudam em função das ações dele.

Por exemplo, na primeira “vida” ele é emboscado pelo inimigo logo que chega na praia. Na segunda, ainda sob o choque de ter morrido pela primeira vez, ele morre no mesmo lugar. Na terceira vida, quando ele chega na praia ele já sabe onde o inimigo vai estar, e acerta um tiro em cheio… e sobrevive! Apenas para morrer segundos depois, de novo, e reiniciar o dia pela quarta vez.

E assim ele vai: a cada vida que ele “revive” ele já sabe onde falhou da última, e avança mais um pouco.


Agora que eu parei para pensar um pouco, exatamente como em um video-game!


Amei aquele filme. Adoraria pode esquecê-lo só para poder vê-lo de novo e sentir a mesma emoção que eu senti da primeira vez.

E o que ele tem a ver com BI?

Guenta as pontas aí, já vou amarrá-las. Antes, um pouco sobre…

Técnicas de Garimpagem de Dados

Se você ainda não leu, leia. Esse deve ser o livro de BI mais de BI que existe:

O livro de BI mais de BI que existe. Leia!
O livro de BI mais de BI que existe. Leia!

Em sua introdução ele explica uma coisa chamada “ciclo virtuoso do Data Mining”, na minha tradução livre:


A promessa do data mining é encontrar padrões interessantes dormentes em todos esses bilhões e trilhões de bits jazendo em memórias computacionais. Meramente encontrar esses padrões não é o suficiente. Você deve responder aos padrões e agir sobre eles, em última instância transformando dados em informações, informações em ações e ações em valor. Esse é o ciclo virtuoso do data mining, resumidamente.


Capítulo 1, páginas 9 e 10 da terceira edição física, ou locação 676 para quem tem o livro no Kindle.

Acho que não preciso interpretar o que ele disse, não? É muito óbvio, certo?

Se é tão óbvio, seu projeto de BI deve estar fazendo, não?

Ah, não estão fazendo porque seu projeto é de Inteligência de Negócios, não de Data Mining? Entendi. ;-) Vamos ver o início do capítulo 3, então?

O que é que pode dar errado, não é mesmo?
O que é que pode dar errado, não é mesmo?

Este capítulo do livro vai esmiuçar um problema de Data Mining em suas partes e aspectos gerais e comuns entre várias técnicas. Não vou traduzir tudo que está escrito aqui, exceto por este trecho:


Data Mining is a way of learning from the past in order to make better decisions in the future.


Traduzindo mais ou menos ao pé-da-letra:


Garimpagem de Dados é uma forma de aprender com o passado a fim de tomar melhores decisões no futuro.


The Ultimate Past is The Future!

Vamos voltar ao filme: a cada vez que o herói morre, ele volta para o início do fatídico dia. Naquele momento, o futuro ainda não aconteceu mas, na cabeça dele, já. Ou seja, para ele, o passado é uma história que já aconteceu, e está para se repetir. Ele pode, portanto, usar o que aprendeu na sua “vida anterior” para tomar melhores decisões… no futuro!


Loucura, não? Filmes de Ficção Científica com viagem no tempo são mesmo de dar nós nas nossas cabeças. Enfim, adiante.


A esta altura acho que é impossível você não notar a ligação entre Data Mining/BI e o filme. Falam da mesma coisa!!

Isso não acontece na vida real, claro, mas… E se pudesse acontecer? E se você pudesse voltar um ano? O que faria? Mandaria alguém embora? Cancelaria uma venda ou faria mais pedidos de matéria-prima? Ou faria tudo igual, de novo?

Você há de concordar comigo que, se pudesse mesmo voltar um ano, muito provavelmente faria alguma coisa diferente. Duvido que você não tenha um único arrependimento sequer. Não? Mesmo? E o dólar?

A-há! Agora percebeu, né? Se pudesse voltar um ano, saberia quando comprar e vender moeda estrangeira e faria uma grana fácil!

Curiosamente, esse poder de “prever o futuro” existe hoje, mas raros usam-no. Quem dá a uma empresa o poder de prever o futuro é justamente Data Mining, em particular, e Inteligência de Negócios, em geral!

Claro que não é possível prever, com exatidão, o valor que o dólar vai ter amanhã, ou semana que vem, ou… Não se trata disso. Se trata de, sabendo como um negócio funciona, bolar uma equação matemática – um modelo matemático – que ajude a calcular as chances de determinadas situações acontecerem.

Daí, baseados nesse modelo, que é a informação tirada dos dados, podemos tomar decisões com chances melhors de sucesso. Evidentemente não é uma decisão garantida, mas entre optar por um caminho ao invés de outro por pura intuição, ou fazer uma escolha embasado no que já aconteceu, obviamente preferimos apostar no que já vimos acontecer.

O arriscamos no cara-ou-coroa, ou apostamos em algo mais sensato.

Odd Squad

Um bom exemplo de como Data Mining age sobre nossas decisões pode ser vista no seriado infantil Esquadrão Bizarro, episódio “Undercover Olive”.

Sem entrar nos detalhes desse seriado, que é divertido pra chuchu, a história é simples: os vilões roubaram o mapa para o quartel-general dos mocinhos – o tal Esquadrão Bizarro – e vão presenteá-lo a quem vencer o torneio de jan-ken-po do mal. Para impedir que esse mapa caia nas mãos de qualquer vilão, o Esquadrão Bizarro decide mandar uma agente, disfarcada (undercover) para participar do torneio e ganhar o mapa. Eles contam com uma vantagem: Oscar, cientista do grupo, analisou torneios anteriores e fez a contagem de cada movimento (pedra, papel ou tesoura) de cada vilão. Assim, quando a agente Olívia disputa um jogo, o Oscar “sopra” por rádio qual opção ela deve fazer para ter a maior chance de vitória.

O Esquadrão Bizarro: Oscar, Srta. O, Otto e Olívia.
O Esquadrão Bizarro: Oscar, Srta. O, Otto e Olívia.

No começo é fácil: a maioria dos vilões tem algum padrão, e eles usam esses padrões para ganhar. Mas quase no fim aparece um vilão que é aleatório! Ele sempre usa quantidades praticamente iguais de cada movimento, aleatoriamente. Não existe escolha mais provável, e a equipe fica em uma sinuca de bico: chutar qualquer coisa, e arriscar, ou se agarrar ao método que usaram até ali e fazer um chute calibrado?

É como Data Mining: pode ajudar muitas vezes, mas existe sempre o risco de errar pois não é uma previsão exata.


O Esquadrão Bizarro é um programa para crianças, que usa aquele fino humor britânico. É praticamente um Dr. Who para crianças, e usa uma pancada de clichès. Oscar, o cientista do Esquadrão, é obviamente inspirado no Q, o cientista do MI:6, das histórias do James Bond. O sistema de tubos é uma interpretação infantil dos teleportes de Star Trek, e assim por diante. E tem as galinhas-laser, uma birutice que não remete a nada, só piração mesmo. ;-) Meu filho de sete anos (e eu) adora(mos), mas o de dez acha uma chatice.


Ciclo Virtuoso do Conhecimento

Apesar de o livro tratar de Data Mining e por isso usar a expressão Ciclo Virtuoso do Data Mining, na minha opinião o correto seria falar Ciclo Virtuoso do Conhecimento ou Ciclo Virtuoso da Inteligência de Negócios, já que não é a garimpagem de dados que eleva a rentabilidade da empresa, mas sim o conhecimento gerado por meio de um processo de Data Mining que provê as melhorias.

Do início do terceiro capítulo, eis o ciclo:

  1. Identificar o problema;
  2. Transformar dado em informação;
  3. Tomar uma ação;
  4. Avaliar o resultado.

Auto-explicativo, não?

Conclusão

Comprar ferramentas, montar DWs, entregar dúzias de dashboards, etc. etc. etc. são ações tidas como “de BI”. São todas vazias, inúteis e até um desperdício de dinheiro se elas não forem construídas dentro do Ciclo Virtuoso do Conhecimento, no qual todos esses projetos e ferramentas são aplicados na construção de conhecimento, que depois é usado para tomar uma ação. Sem aplicar o conhecimento obtido em uma ação concreta, todo esse esforço terá sido desperdiçado, terá sido em vão.

Volto a frisar:


Se sua empresa não tem um problema para resolver, então não precisa de BI.


E se tem um problema, não começe comprando uma ferramenta bacana, ou subindo um projeto de “Data Lake”, ou coisa que o valha. Não.

Comece pelo começo: identifique o problema.

E sempre tome uma ação. Ou você vai viver todas as suas vidas repetindo os mesmos erros e morrendo no mesmo lugar.

Está sentindo essa coceira por BI?

Aquilo não é uma espada, é uma hélice de helicóptero!
Aquilo não é uma espada, é uma hélice de helicóptero!

Até a próxima! ;-)


  1. Há uma ligação entre o título do post e o filme. Assista-o e descubra. ;-) 

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