18/01/2023 - Tecnologia e Inovação

Como tomar decisões baseadas na análise de dados

Por dante mazzini

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Repaso técnico das disciplinas de ciência de dados

Antes de começar, pensemos que consiste a análise de dados e quais são as áreas importantes dentro de uma equipe de dados. Existem diferentes corridas, ou subgrupos, que se encarregam de processar e extrair informações, ou “insights”, que geram um impacto na organização para a qual estejam trabalhando. Em grandes traços, podemos pensar em dois grupos, os que preparam os dados, e os que os analisam.

Preparação de dados

São muitas as carreiras dedicadas a operar, manter e transferir os dados, as quais são de puro caráter técnico em termos de bases de dados, mas podemos agrupa-las compreendendo-as como as pessoas numa organização dedicadas a processar todas as operações realizadas por uma empresa, a partir de uma venda, à conformação de um relatório, e mantê-las de uma maneira estável, ordenada, acessível e segura.

Esses dados têm de estar prontos para ser usados em operações diárias (como vendas para um fechamento de caixa, ou operações bancárias e comerciais para um relatório e controle econômico, e mesmo informações de usuários para carregar um carrinho virtual ou físico para realizar uma venda). Todos esses dados, uma vez seu uso diário ou de períodos curtos, são necessários com alta frequência, passam a se consolidar e armazenar.

Às vezes isso se faz em bases de dados de depósito, estáveis em formato, e de maneira ordenada, e outras vezes, em diversos lugares, desde papel até vários formatos de bases de dados, de maneira desordenada. É claro que a qualidade dos operadores da base de dados, e/ou do sistema de gestão que a empresa usa, determinarão a qualidade e a simplesidade com que isto seja feito.

Análise de dados

Agora, entra aqui o papel do profissional de dados, que se encarrega de analisar esta informação com o objetivo de gerar um impacto. Um desses papéis está ocupado pelo analista de dados, papel do qual vamos ver uma amostra. Este encarrega-se de observar todos esses dados, mandá-los, mudar sua disposição, e entender suas relações, com o objetivo de obter novas informações, a partir da relação desses.

Isso o realiza com ferramentas de dados, para extrair, e ferramentas de apresentação e visualização, como são Excel, PowerBi, Tableau, entre as mais destacadas. O objetivo do analista de dados não é explicar o transfundo de sua análise, mas sim o de apresentar resultados que sejam eticamente corretos (de fontes confiáveis e verificadas, e sem viés ou interesse em testar algo além do que os dados nos dizem) de maneira que a audiência que leia esta análise possa entender essas descobertas, e pode assim tomar decisões informadas.

O papel do analista de dados torna-se, assim, essencial para qualquer organização que queira entender os processos da sua empresa e as relações que existem entre as decisões tomadas, os fatores externos e os investimentos realizados; com a mudança de parâmetros que podem ser de interesse (desde a acidez de um meio na reprodução celular, ao tipo de investimento de publicidade e o impacto deste nas vendas, ou a imagem da organização).

Desenvolvemos a análise de dados

A análise de dados permite-nos pensar em profundidade as informações que utilizamos na tomada de decisão. Muitas vezes, descobrimos que, em qualquer processo de gestão, surge a necessidade de se focar em escolher as prioridades, ou temos de tomar decisões baseadas em informação, que pode vir de muitas fontes e em muitos formatos.

A teoria do derrame

Na análise a seguir, focaremos em tentar fornecer algo de luz em um argumento que está comprovado por análise muito mais quantiosas do que o meu, mas não para o caso particular da Argentina. O tema em questão é a teoria do derrame, argentinização da teoria levantada por Simon Kutznets, em 1955, para explicar a relação entre o rendimento médio, e o aumento da riqueza de um país.

Esta é uma teoria que foi muito utilizada por governos na Argentina, para direcionar a economia, priorizando o crescimento bruto, sobre o controle na distribuição da riqueza, alegando que esta era um subproduto, de relação direta, com o crescimento da economia em geral. Se os sectores produtivos, em particular os detentores do capital produtivo, aumentarem os seus ganhos e capacidade, então, isso terá um impacto positivo direto sobre a população.

Esta teoria, que continua a ser ensinada em universidades muito importantes, de alguns países desenvolvidos, é uma teoria que desfrutou de muito cabildeo, o que fez com que até o mesmo Kutznets, que encontrou o seu plano original como falto de contexto real, ou melhor dito completo, refutaria esta precaução sobre a sua veracidade, depois de alguns anos de bom tratamento por parte de setores do poder econômico, e apresentar suas descobertas, como uma teoria baseada em fundamentos sólidos.

Veremos, além disso, como é que esta, com uma análise superficial, pode ser facilmente aceitável, mas que, analisando profundamente o tema, não existe uma correlatividade forte entre o enriquecimento de alguns, e o benefício de muitos.

Os dados

Os dados que usei vêm de fontes comprovavelmente, e explicitas para poder buscar e testar por mão própria. Mas foram tratadas pela minha parte para ser claramente compreensível, e homologar-as numa moeda, para poder ter apenas uma unidade de valor compreensível entre todos os parâmetros.

Os gráficos estão determinados em anos, e em média total, ou em dólares americanos de 1992, ajustados à inflação desse país intermensualmente. Vale ressaltar que muitos dados eram originalmente em pesos, e que converteva dólares também com relações intermensuais, para depois ser adaptados ao dólar 1992. Desta forma, emulamos uma relação fixa com o dólar, e uma inflação 0, onde veremos flutuações naturais na economia e no salário.

Por último, é de salientar que existem muitos outros dados que são extremamente relevantes em termos de distribuição da riqueza, como a acumulação e distribuição de capital e propriedade privada, bem como fatores como acesso à educação, e outros serviços essenciais. Mas, neste caso, oijo focar-me no poder de bolso médio do argentino, a modo de refutar a teoria original. Convido-os a ler “O Capital no século XXI” de Thomas Piketty, onde se realiza esta refutação de maneira mais metodológica, e com um espaço temporal e demográfico muito mais amplo.

Neste gráfico podemos entender que tão fácil é aceitar ou apoiar a teoria do derrame. Podemos ver, em termos simples, uma relação que parece direta, entre o PIB por pessoa, e o rendimento médio, a SMVM (Salário Mínimo Vital e Móvel) e a aposentadoria mínima. Podemos também notar tendências económicas próprias de cada governo, com sucessos, fracassos e crises.

É por isso que é importante prestar atenção ao que, talvez, um analista possa olhar, ou melhor, esteja acostumado a procurar. Numa inspeção mais aguda sobre o gráfico, podemos observar uma variação entre as distâncias das diferentes linhas em relação ao eixo vertical. Podemos notar que, em momentos, as lacunas positivas e negativas aumentam e diminuem, mostrando a diferença de relações que estão sendo dadas.

No segundo gráfico, podemos ver de forma mais clara, como existe uma grande variação na relação, ou participação do rendimento, em relação ao PIB per capita, o qual é independente em relação ao valor do último.

Conclusões

Podemos determinar que um país pode experimentar crescimento económico, sem ter participação na riqueza, e que o contrário pode acontecer. Claramente, perdemos muito terreno em termos de igualdade económica em relação a anos anteriores. Também é importante ver que, embora uma carga impositiva maior, e planos de contenção e benefícios sociais pareçam dezmar o poder de compra média, parece não gerar esse efeito, mas ir da mão.

A ciência de dados, como ciência que contém a análise de dados, é uma ferramenta importante para obter informações fidedignas, e levar-nos a agilizar a comunicação, poder expressar e corroborar pensamentos, ideias e observações, e tornam-se úteis, na hora de poder encontrar margens e mudanças de paradigma em momentos-chave no desenvolvimento de um país, bem como de uma empresa.

Fontes:

https://datos.gob.ar/dataset

https://www.macrotrends.net/countries/USA/united-states/inflation-rate-cpi

https://www.ambito.com/contenidos/dolar-informal-historico.html

https://datos.bancomundial.org

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dante mazzini

dante mazzini

Olá, chamo-me Dante e sou engenheiro industrial com mais de 8 anos de trajetória em finanças e dados, dedicado ao processamento de dados no setor empresarial.

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