O Valor da Analítica Avançada no Apoio à Tomada de Decisão

Na visão original da Teoria da Utilidade Esperada, os modelos económicos do comportamento humano assentam na existência de agentes capazes de encontrar soluções para os problemas do quotidiano, de forma rápida e perspicaz e cujas decisões estão subordinadas à maximização da utilidade, ou seja, agentes racionais que escrutinam cada decisão per si, analisando o problema, as distintas possibilidades de resposta e, para cada uma das possíveis respostas, as consequências imediatas e futuras. Nesta visão, o comportamento é (sempre e apenas) racional e o agente comporta-se como uma “supermáquina inferencial” que decide com base na avaliação da probabilidade de cada resultado possível, derivando a utilidade de cada um dos resultados potenciais, escolhendo a combinação ideal entre probabilidade e
utilidade.

Herbert Simon (1957) refuta esta visão normativa, introduzindo o conceito de “Racionalidade Limitada” argumentando que qualquer humano, independentemente do nível de inteligência, é incapaz biológica e funcionalmente, de aceder e processar toda a informação inerente e necessária a uma decisão, enfrentando limitações de tempo e de recursos cognitivos. Abre-se assim espaço para um notável corpo de investigação percursor daquela que é atualmente a abordagem mais desenvolvida e dominante – a Perspetiva Dualista – que defende a existência de dois tipos de processos:

  • do tipo 1, largamente automáticos, intuitivos e não-conscientes (ex: heurísticas) e,
  • do tipo 2, controlados, analíticos e baseados em regras

A Neurociência Cognitiva vem demonstrar que os processos analíticos (tipo 2) se centram no córtex pré-frontal, a parte consciente e analítica do cérebro humano, enquanto os processos do tipo 1 ocorrem de forma opaca à consciência e são mapeados em estruturas do tronco cerebral. Desenvolvimentos ainda mais recentes defendem até a existência de uma estrutura tripartida da mente (Stanovich, K.; 2009) constituída por uma mente autónoma (que opera sem atenção consciente e computa respostas automáticas face a estímulos), uma mente reflexiva (que deteta conflitos entre intuição e deliberação sendo responsável por iniciar o raciocínio hipotético) e uma mente algorítmica (inteligência fluída e computacional que gera respostas baseadas em regras).

O que isto significa é que os processos analíticos são evocados e não representam o padrão-operativo humano sendo esse suportado em processos automáticos em permanente execução. A isto, há que adicionar a influência do ambiente, uma vez que é incontornável que o comportamento humano é uma função da cognição e do ambiente, ou seja, depende quer da estrutura quer dos recursos computacionais, o que implica que o agente integre o processo de tomada de decisão com a realidade em que o mesmo se aplica (racionalidade ecológica).

Ora, num contexto organizacional, as condições sob as quais as decisões ocorrem refletem fatores individuais e coletivos bem como fatores ligados à complexidade (do problema e das variáveis), à incerteza (nível de informação sobre o problema), às alternativas potenciais e aos resultados potenciais de cada alternativa e à avaliação do risco (probabilidade de acontecimento de certos acontecimentos).

Nesta linha e num ambiente de negócios cada vez mais exigente, o impacto da Analítica Avançada é cada
vez mais maior, porque se constitui como um conjunto de técnicas e ferramentas que permite ir mais
além do tradicional Business Intelligence, face às capacidades de “data mining”, “text mining”, “machine
learning”, análise semântica, modelos de predição e prescrição, etc,…

A Analítica Avançada torna-se no mecanismo de resposta a grandes desafios como a integração da totalidade dos dados, a compreensão da complexidade do problema, a redução da complexidade do problema, a tradução para a linguagem objetiva matemática das variáveis relevantes do problema bem como a minimização dos enviesamentos cognitivos, individuais e coletivos.

A “era BIG Data” acelera o interesse neste domínio que deixa de estar confinado a grupos específicos (marketing, risco, …), “(…) alargando-se a muitas outras áreas corporativas (…) com interesse legítimo em promover uma melhor tomada de decisão e melhores resultados (…)”*1. E, à medida que a produção de modelos aumenta, a automação, facilidade de uso e escalabilidade proporcionada pelo SAS Factory Miner suporta e potencia a capacidade de construção de modelos bem como a produtividade das equipas envolvidas, fornecendo um ambiente “web-based” automatizado e personalizável que “industrializa” a produção de modelos preditivos em escala.

A Analítica Avançada concentra-se bastante na previsão de comportamentos e eventos futuros bem como na análise das consequências desses comportamentos e eventos. Gerir um crescente numero de modelos implica conhecer permanentemente quem os usa e quando, quais os resultados e níveis de desempenho. Em resposta a esta demanda, o SAS Model Manager simplifica todo o processo de gestão e monitorização de modelos analíticos, fornecendo um ambiente funcional para a gestão do ciclo de vida e “governance”.

Tomar decisões implica hoje dispor de tecnologia e de processos que respondam aos requisitos de melhoria contínua das capacidades analíticas numa organização e estes ganham ao estar suportados em arquiteturas que capazes de garantir mais performance, melhor gestão, escalabilidade e governança.

*1 Gartner Business Intelligence & Analytics Summit 2014.

Adelaide Leitão
Sales & Marketing Manager
Habber Tec Portugal
adelaide.leitao@habber.com
+ 351 915 600 024

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