Data Driven x Data Informed: qual a diferença?

Por Gustavo Esteves, do Métricas Boss

Se você trabalha com qualquer tipo de análise de dados, seja para o seu negócio, site, app ou qualquer coisa, provavelmente já ouviu falar no termo Data Driven e tenho certeza que em algum momento já até falou:  "Eu sou MUITO Data Driven" quando queria se referir a sempre analisar dados antes de tomar uma decisão, né?

O meu objetivo com esse post, é propor duas refexões relacionadas a isso:

• Será que você é mesmo Data Driven?
• Ou, ainda assim, será que é uma boa coisa ser Data Driven?

O termo Data Driven, em tradução literal, significa “orientador por dados", o que com certeza funciona bem para o que nos referimos no parágrafo acima. Ele caiu em uso geral nos últimos anos, sendo visto como a solução para todos os problemas – até mesmo aqueles que não fazem a menor ideia do que o termo significa acabam usando para demonstrar que tomam decisões com base em dados.

Um termo um pouco menos conhecido é o Data Informed, o qual em tradução literal quer dizer "informado por dados”. E eu confesso que eu o considero muito mais interessante.

Quando falamos que somos orientados a dados, significa que o dado é REI, ou seja, ele que manda. Um exemplo matador disso é como funcionam os preços dinâmicos de apps como Uber, 99 e afins.

Se você está em uma área onde existem mais pessoas pedindo carro do que motoristas disponíveis, o APP aumenta o preço da corrida para balancear a oferta x procura e fazer com que os usuários não peçam o carro naquele momento, ou quem está com a maior necessidade pague o preço dinâmico para ter a sua corrida atendida naquele momento. 

Esse é um exemplo de como o Data Driven é aplicado na prática, o app está programado a ser orientado a dados, sejam eles de oferta (motoristas disponíveis) ou procura (passageiros solicitando um carro) e essa análise "orienta" o app a criar o seu preço dinâmico, ou seja, a orientação aos dados levou o app a tomar essa decisão.

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Percebeu que no exemplo acima não tivemos nenhuma decisão externa influenciando na ação do app? Exatamente aí é que entra o conceito Data Informed.

O Data Informed utiliza dados quantitativos e qualitativos para tomar a decisão, logo, o dado sozinho não será responsável pela ação pois teremos os dados qualitativos também sendo analisados.

Data Informed é o fato de nós usarmos os dados para nos ajudarem a guiar o processo.

Existe um exemplo muito bom de como o conceito Data Driven fez com que a Amazon Prime deixa-se os dados orientarem a decisão e o fato de não analisarem dados qualitativos fez com que essa decisão fosse tão ruim que provavelmente você nunca ouviu falar em Alpha House. 

Roy Price um executivo da Amazon Prime fez um teste de produzir 8 pilotos de séries, sendo 1 piloto para cada aposta de série da Amazon, colocou esses episódios gratuitamente e analisou 8 milhões de dados para chegar a conclusão de que produzir uma série de comédia sobre 4 senadores republicanos, a série que você nunca ouviu falar, Alpha House.

Essa é uma forma clara de quando o conceito Data Driven não poderia ser usado, pois arte como um todo é algo beeeeem complexo e no mínimo dados qualitativos deveriam ser levados em consideração.

Outro caso do Data Driven aplicado no dia a dia que talvez você não saiba é o Open GPS, software de GPS aplicado inclusive na Uber. Esse software privilegia os caminhos dos motoristas do GPS para a sugestão  de rotas e o que isso tem de ruim? Sabe aquelas famosas "gambiarras" que alguns motoristas fazem de madrugada para evitar fazer um retorno longe? Se elas forem feitas por vários motoristas, acabam se tornando a opção de rota padrão do app, o que muitas vezes pode ferir as leis de trânsito, por exemplo. 

Esse caso aí acima do Uber, aconteceu comigo no Rio de Janeiro, com o app sugerindo uma caminho que era contramão.

O QUE É MELHOR, DATA DRIVEN OU DATA INFORMED?

Nem melhor, nem pior, apenas diferente! Meu intuito neste artigo não é dar fim ao conceito Data Driven, mas fazer com que você conheça o conceito Data Informed e saiba quando é o momento de usar cada um deles. No caso da 99, Uber, é preciso tomar uma decisão rápida para não fazer o passageiro ficar esperando muito tempo para pedir um carro, não deixar uma área sem carros entre outros fatores e talvez levar dados qualitativos em consideração naquele momento faria a resposta do app ser lenta e frustraria o usuário.

Entenda ambos os conceitos, veja o momento de aplicar cada um deles e tome cuidado com o FOMO (sensação de estar fora de alguma coisa) não é por que o Data Driven funcionou naquele momento que ele será o melhor conceito a ser aplicado sempre.