Recentemente li um artigo que afirmava, categoricamente, "the dashboards are dead".
Mas, será mesmo?
Sabemos que as soluções em dados passam, obrigatoriamente, por uma análise criteriosa do profissional de dados - analista e/ou cientista. Algumas dessas soluções exigirão, sim, o desenvolvimento de um algoritmo específico de aprendizado de máquina. Outras serão resolvidas por meio de regressão linear e testes de hipótese, ou, em determinadas situações farão parte de um relatório operacional, em que um if/else será o suficiente para resolver uma questão de mineração ou classificação de dados. Ou ainda, servirá para responder uma dúvida importante de um gestor, sem que a construção de um dashboard seja efetivamente necessária.
Muito tem se falado que todas as soluções passariam por AI e ML. Veja bem, muitas passarão por isso, mas nem todas. Soluções desesperadas para vender machine learning em um pacote de prateleira até podem trazer resultados com certo nível de coerência, porém, sem a garantia de controle sobre a precisão deles e sem a possibilidade de otimização, que seria alcançada através da criação de um algoritmo próprio.
Não é preciso reinventar a roda. O uso de dashboards não irá terminar, pois são grandes aliados para dados que mudam constantemente e que demandam de uma observação próxima e rigorosa, ou seja, eles serão utilizados de forma mais específica.
Fazendo uma analogia: assim como o advento dos ERPs e CRMs não fez com que as pessoas deixassem de usar aplicativos de criação de planilhas eletrônicas (como o Excel), tampouco a AI acabará com os dashboards. Isso porque são ferramentas distintas, com funcionalidades diferentes e usos específicos.
Por outro lado, nem tudo precisa estar em um dashboard - mesmo que seu cliente queira. Dados estáticos, por exemplo, necessitam apenas de um relatório para serem informados. Relatórios operacionais não precisam (e nem devem) ser migrados para dashboards.
O fato é que, usar ML para resolver problemas que seriam resolvidos com um simples if/else é desperdiçar recursos da sua empresa. Recursos que poderiam ser redirecionados para outras tarefas. É como superestimar suas armas: eficaz, mas desnecessário e dispendioso.
Cabe ao profissional da área de dados a definição de qual ferramenta utilizar para resolver o problema apresentado e demonstrar que nem tudo demanda uma solução complexa. A qualidade do trabalho do analista poderá ser medida pela sua capacidade de simplificar soluções e será neste momento que muitos dashboards, construídos apenas para impressionar, fatalmente perderão sua função.
Continue resolvendo com uma simples planilha o que pode ser resolvido dessa maneira.
Mantenha nos painéis de controle as informações que demandam rápido acesso, obtenção, observação e comparação de dados e que permitam agilidade nas tomadas de decisões.
Crie seus próprios algoritmos quando realmente for necessário.
Simplificar é a palavra de ordem.
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