Não confie em um número até que ele te conte toda a história — Stephen Few estava certo
Não confie em um número até que ele te conte toda a história — Stephen Few estava certo
Em um mundo onde visualizações de dados se tornaram parte essencial do processo de decisão, a frase de Stephen Few soa quase como um grito de alerta: "Don’t trust a number until you understand the story behind it."
É cada vez mais comum tomarmos decisões apenas com base em gráficos coloridos, dashboards animados e relatórios automatizados. Mas o dado cru, por si só, não é verdade absoluta. Ele precisa ser interpretado, validado e, acima de tudo, homologado.
O perigo dos dados "bonitos, mas errados"
Imagine um gráfico que mostra uma queda repentina nas vendas de um produto. A primeira reação é alarmar-se: "Estamos perdendo mercado!" Mas ao investigar, descobre-se que houve apenas uma falha na integração com o sistema ERP, que deixou de registrar um lote inteiro de vendas.
Números podem ser corretos do ponto de vista técnico, mas ainda assim estarem errados na prática.
Esse tipo de erro pode custar caro — desde decisões equivocadas até perda de credibilidade da equipe de dados.
Homologar é sentar com o dono do dado
Todo dado tem um "dono": alguém no setor operacional que conhece sua origem e seu significado. Validar uma métrica significa sentar com essa pessoa, comparar resultados, entender exceções e garantir que o que o BI está mostrando faz sentido para quem vive aquele processo.
- Compare o valor no sistema original (ERP, CRM, planilha) com o que está sendo exibido.
- Cheque os filtros aplicados: há algo sendo excluído que não deveria?
- Questione outliers: por que este número está tão fora do padrão?
Estressar os dados: a prática que separa o bom analista do excelente
Validar um dado é bom. Mas estressar o dado é melhor. Isso significa olhar para ele sob diferentes perspectivas, testar limites, simular cenários e verificar se o comportamento se mantém coeso.
Na Datajug, antes de entregar qualquer métrica final, passamos os dados por uma sequência de validações, confrontos cruzados e conversas com o cliente. Isso nos permite entregar relatórios que realmente refletem a realidade da operação.
Exemplo prático: o caso da taxa de inadimplência
Um cliente nos procurou dizendo que a taxa de inadimplência exibida em seu dashboard era de 2%. Cruzando com relatórios internos do setor financeiro, identificamos que o número real girava em torno de 8%. O problema? O dado estava filtrando apenas contratos ativos, e não os vencidos ou cancelados. O número estava "certo", mas incompleto.
Conclusão: o dado certo muda tudo
Dados têm o poder de guiar empresas a novos patamares de eficiência. Mas isso só acontece quando eles são verdadeiros, completos e bem compreendidos. Um número isolado pode ser sedutor — mas sem contexto, ele pode ser um vilão disfarçado de herói.
Na próxima vez que você ver um KPI piscando em vermelho ou um gráfico em queda, lembre-se: não confie em um número até que ele te conte toda a história.
Como a DataJug pode ajudar?
- Auditoria de dados e validação cruzada com sistemas de origem
- Criação de dashboards com métricas homologadas pelo cliente
- Treinamento da equipe para análise crítica de dados
- Automação de validação com IA e regras de negócio personalizadas
Fale com a Datajug antes de tomar sua próxima decisão baseada em números.
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