Análise de dados: o esporte e a indústria

A análise de dados as empresas e o esporte

A indústria do esporte não é a única empresa que ainda encontra aquele ponto ideal de coleta e análise de dados. Você não perguntaria se um jogador de basquete consegue encestar uma bola de três pontos, ou até mesmo se um quarterback pode arremessar com precisão ou um receptor pode pegar a bola arremessada - você pediria para vê-los em ação, ainda que as estatísticas mostrassem que eles convertem 73% de todas as jogadas.

Muitas empresas de estratégia de talentos estão seguindo essa abordagem inspirada em práticas esportivas, quando se trata de trazer novos membros para a equipe técnica.

Um especialista, compartilhou a tática de sua empresa durante um desafio de sua empresa, recentemente no mês de fevereiro. O desafio foi anunciado como uma discussão sobre o que os desafios enfrentados por executivos (analistas, coordenadores, diretores, etc.) poderiam aprender de outros setores como o esporte, mas os participantes do desafio mostraram que todo setor tem espaço para melhorias no que diz respeito a análise de dados.

Atração de Talentos

Para ganhar o jogo de dados, você precisa se adaptar. Para ver como as novas contratações em potencial agem em situações reais, este especialista criou competições que permitem que eles usem os mesmos dados e resolvam os mesmos problemas.

A ideia é de criar simulações em que possamos assistir pessoas talentosas em seu ofício - às vezes indivíduos, às vezes equipes - para que possamos ver se essa pessoa liderará ou se ela seguirá, o que também não quer dizer que somente os líderes são talentosos. O que vai acontecer quando eles estão sob uma tremenda pressão de tempo, quando as apostas são reais?

Assim como as equipes da NBA que procuram atrair e manter os melhores jogadores, trata-se de equilibrar a flexibilidade com as necessidades individuais das pessoas, mantendo-se dentro da cultura de uma empresa e realizando o que você deseja fazer como empresa.

Descobrir como nos adaptamos será fundamental não apenas para atrair pessoas excelentes, mas também para manter as pessoas motivadas, o que é considerado uma das grandes chaves de como manter grandes talentos na sua empresa. Você precisa descobrir como criar advocacia para seus melhores talentos em sua organização. As pessoas querem saber que existe um plano de carreira para elas.

Uma boa seleção de talentos, se trata de destacar a missão e o objetivo do trabalho e recrutar uma força de trabalho diversificada.

Saber por exemplo na indústria, sobre como aplicar esses mesmos princípios para atrair e desenvolver talentos que se parecem mais com os do perfil requerido pela empresa, porém ainda assim, bastante diverso neste aspecto. Nesse sentido, as empresas podem aprender com o esporte.

Análise de dados dão suporte às decisões - elas não são simplesmente tomadas. Outra coisa que o setor educacional está aprendendo é que a análise pode ser um assistente para professores, mas nunca um substituto para eles.

Análise de dados indicam, mas não resolvem

Os algoritmos fazem muito, mas não podem dizer se uma criança está sendo intimidada, se não tomou café da manhã ou se está tendo problemas com outra pessoa na sala de aula. Para nós, é entender os limites, definir o que as análises de dados podem fazer - como rastrear e recomendar conteúdo, mas os professores ainda tomam a decisão final. Existe um paralelo no esporte: Dados pode ajudá-lo a triangular, mas não tomará a decisão final para você.

Isso é algo que o setor de saúde também percebeu ao equilibrar o uso da análise dados pessoais para personalizar os tratamentos dos pacientes.

Os dados podem dizer se há algo de errado com a saúde de alguém, mas não a causa raiz de um problema - como se alguém com diabetes sofresse com baixa insulina.

Obviamente, os dados ajudam a apontar na direção certa. Descobrir como usar os dados efetivamente requer estratégia. Para um setor como a venda e distribuição de ingressos, é importante testar e experimentar coisas que ajudam a "deixar mais fluida" da experiência do cliente. Não à toa que existem diversos meios de compra com apps de pagamento online, onde você recebe em casa os seus ingressos.

Porém, nem todo setor está usando efetivamente os dados que coleta. Um aluno que acertar oito perguntas seguidas e as duas últimas erradas é diferente de uma criança que responde erroneamente a cada quatro perguntas.

Como funciona na Indústria?

Na indústria a análise de dados não é muito diferente.

Vamos voltar ao esporte em um exemplo hipotético. Um jogador da NBA, de acordo com a sua estatística, acerta 7 em cada 10 arremessos de uma determinada distância. A partir de então, é desenvolvido todo um treino de força, preparo físico, preparo técnico e alimentação para que essa média consiga ser elevada.

Na indústria não é diferente, mas é necessário que você saiba como tratar e retirar destes dados o melhor diagnóstico para sua empresa. Isso está nos fundamentos da metodologia Seis Sigma. As máquinas possuem uma estatística parecida com a de jogadores, por exemplo, para o número de defeitos em peças produzidas, número de vezes que requer manutenção, tempos de troca de ferramenta (setup), etc.

A questão aqui é utilizar a ferramenta certa para coletar, tratar esses dados e poder mitigar os problemas, estratégia muito utilizada na metodologia seis sigma. Para isso, existem as ferramentas da qualidade. Para tratar dados referentes às máquinas, uma ferramenta muito utilizada é o gráfico de controle e fluxogramas.

Uma ótima ferramenta para tratamento de dados é o Power BI. Acesse a Plataforma EAD FM2S e confira nossa formação em visualização de dados.

Para resolver problemas referentes a todo percurso de produção, desde a extração da matéria prima, até o consumo final (cadeia de suprimentos), um mapeamento de fluxo de valores (VSM) pode ser uma ferramenta adequada.

Você pode encontrar algumas destas ferramentas em nosso material de apoio.

Conclusão

Entender como esses padrões de resposta se vinculam e demonstram domínio, antes de você promover uma melhoria, é o que mais se gasta tempo descobrindo. Uma outra coisa é voltar atrás e fazer algumas meta-análises com os dados disponíveis para melhorar a produção.

A indústria do esporte pode ver isso como uma implicação interessante de como desenvolver atletas. Onde os esportes ficam um pouco para trás é que, embora todos possuam tecnologia vestível agora, os dados para tomar uma importante decisão de treinamento para um atleta podem não ser tão precisos, pois se tratam de pessoas e máquinas são mecanismos muito mais fáceis de serem monitorados.

E ter os dados certos é fundamental quando pensamos em reabilitação seja esta de pessoas ou máquinas.

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