Evitando Armadilhas Comuns em Projetos de Analytics de Dados — Um Guia Prático

Pesquisa recente da Capgemini mostra que 15% das iniciativas de big data na Europa falham. Para estar entre os 85% que têm sucesso, você deve navegar pelas armadilhas mais comuns com cuidado. Neste post, abordarei as duas primeiras armadilhas principais — as duas restantes são detalhadas em um artigo separado.

Esses desafios são universais. Em nossos workshops iniciais de analytics de dados, frequentemente os encontramos do início à conclusão. Baseando-me em dezenas de projetos bem-sucedidos, descreverei cada armadilha, explicarei por que importa e ilustrarei com exemplos concretos.

1. Quem Inicia o Projeto — TI ou Negócio?

Analytics de dados e "big data" são frequentemente confundidos, mas servem propósitos diferentes. Equipes de TI tipicamente lançam projetos porque podem fornecer a infraestrutura necessária — bancos de dados, clusters e pipelines. No entanto, simplesmente amontoar dados não cria valor de negócio.

Valor real emerge quando um departamento não-TI define objetivos claros e comercialmente relevantes. Esses objetivos guiam cientistas de dados a focar em insights acionáveis em vez de volume bruto. Colaboração próxima entre donos do negócio e cientistas de dados é essencial; os primeiros fornecem conhecimento de domínio, os últimos o traduzem em modelos e visualizações.

Engenheiros de analytics de dados atuam como ponte entre TI e negócio. Sua experiência operacional — seja em manufatura, logística ou outro domínio — garante que os dados correlacionem com processos reais (máquinas, sensores, fluxos de trabalho). O sucesso de um projeto depende dessa transferência de conhecimento.

Embora a TI frequentemente inicie projetos, o sucesso depende do envolvimento ativo do departamento-alvo para definir metas técnicas e de negócio concretas.

2. Nem Todos os Dados São Criados Iguais

Uma vez lançado o projeto, pause. Antes de entregar os dados aos cientistas, você deve auditar sua qualidade e quantidade.

a) Qualidade dos Dados

Avalie consistência de formato, transparência de fonte e integridade dos dados. Para integração multi-fonte, um identificador único (ex: timestamp, número de peça) é crucial. Cuidado com formatos heterogêneos de data/hora ou relógios não sincronizados entre sistemas — isso pode corromper merges.

b) Quantidade de Dados

Mais dados geralmente é vantajoso, mas relevância importa. Para modelos preditivos que visam eventos raros (ex: falha ou defeito), seu conjunto de treino deve conter instâncias negativas suficientes. Se o dataset é enviesado, o modelo terá dificuldade em aprender a classe minoritária. Estender a janela de observação ou aumentar dados pode mitigar esse problema.

c) Os Dados Certos

Além do volume, os dados devem conter as variáveis necessárias para atingir o objetivo técnico. Por exemplo, se você visa prever rugosidade de superfície, a medição bruta deve ser capturada e armazenada; caso contrário, nenhum modelo pode ser construído. Features críticas ausentes atrasam o progresso e inflacionam custos.

Garantindo o Sucesso do Projeto

Para abordar qualidade, quantidade e relevância, fornecemos um conjunto de diretrizes de qualidade de dados no início do projeto. Essas diretrizes, combinadas com workshops iniciais focados em casos de uso de vitória rápida, elevam a conscientização de especialistas em manufatura e aceleram estágios subsequentes.

Fonte: Bosch.IO