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ENZIMAS #316 - Dicas para estruturar decisões analíticas a partir de problemas · Os Agilistas

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  Bom dia, boa tarde, boa noite. Este é mais um episódio de
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  enzimas Breves, reflexões que te ajudam a catalisar o agilismo em
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  sua organização. Olá pessoal do agilistas
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  podcast, muito prazer, meu nome é Lucas rosa, sou engenheiro
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  eletricista de formação, nos últimos 7 anos pelo menos, tenho
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  trabalhado com dados todos os dias.
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  Nem tudo precisa ser complexo, existe uma solução simples, 80%
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  do resultado que a gente vai gerar vai ser com 20% de ações.
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  A gente vai descrever uma solução complexa, um Monte de
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  requisitos na primeira metade ali do que a gente propôs a
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  fazer já vai trazer todo o resultado operacional e depois o
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  restante dizem que está só criando complicação que vai ter
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  um ganho marginal. No final das contas eu já vi
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  muito valor sendo entregue a gente, às vezes só.
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  Ajustando uma regra de negócio, de um cálculo que estava uma
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  granularidade errada ou estava sendo mal feito e fica um modelo
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  preditivo muito sofisticado, às vezes o problema não está nenhum
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  dado, está só na lógica. Então a gente pensando um pouco
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  melhor que o tipo de negócio ajusta algo pontual, traz um
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  resultado muito grande do que a gente pensando em tombar todo um
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  sistema e começar tudo do zero e fazer algo muito complexo,
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  trazer um Monte de tecnologia que vai a só complicar o seu dia
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  a dia, quem vai dar manutenção no futuro e você fica refém de
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  tudo aquilo lá. E o resultado, como eu falei as
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  vezes, é, geralmente é marginal. Então na prática, como a gente
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  pode fazer diferente? Começa.
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  Sempre pensando numa pergunta simples, qual a decisão?
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  Isso aqui vai ajudar a suportar ou alguém vai fazer algo
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  diferente com esse número? Sempre pensando nas provocações
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  antes em que problema que eu estou tentando resolver, depois
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  a gente vai reescrever esse problema, não com o foco na
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  descrição dele, é importante, mas a gente gera muito menos
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  valor quando a gente pensa na ação com alguém vai tomar.
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  Então não é só sobre analisar vendas, quanto eu vendi ontem
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  aqui, preço, margem, meu estoque.
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  Agora se a gente pensar onde eu posso aumentar minha margem sem
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  perder volume, isso aqui hoje em dia, no setor que eu trabalho,
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  que é pricing, read. A gente está sempre olhando ali
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  como que eu posso testar AA elasticidade do meu preço dentro
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  da de um cenário de mercado que eu não vou perder vendas que eu
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  vou continuar competitivo, eu vou estar capturando o valor,
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  vou estar ganhando chat de mercado.
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  Então são um Monte de coisa que a gente analisa pensando em
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  ações e não só em descrição de problemas, por exemplo, né?
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  Isso vai ajudar pro jornalista a tomar boas decisões.
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  O tipo de negócio quando, como eu falei, o foco é sempre é
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  gerar resultado financeiro na última linha.
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  A partir disso, a gente vai entender o que influencia nessa
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  tomada de decisão, modelo dado com uma regra clara, entregue o
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  mínimo necessário. Para responder não, o máximo que
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  você conseguir, isso é sempre importante.
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  A gente quer entregar muita coisa aqui no final, desconto
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  ninguém vai olhar quando a gente entrega o mínimo focado no que a
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  gente de fato precisa fazer, onde a gente gera muito
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  resultado. Por fim, a gente valida essa
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  solução com o time de negócio, porque se a pessoa não confiar
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  no que é o que a gente está fazendo, né, já vai nascer morto
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  a nossa solução. Se o pessoal vai olhar, poxa
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  vida, mas aquele minha planilha de Excel estava dando outro
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  número no seu horishburs, está dando outro no seu modelo, está
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  me entregando um cenário totalmente errado, ele falha
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  todo dia a gente esse esse processo, né?
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  Isso como qualquer desenvolvimento de.
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  Software de solução de dados, essa parte de validação,
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  homologação, deixar todo mundo não só na qualidade do que a
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  gente está entregando, mas Na Na narrativa, na que está ajudando
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  a pessoa a tomar a decisão. Ela que vai usar no dia a dia,
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  ela que vai vender o seu projeto.
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  Nossa hacker na analista me ajudou, aquela consultoria me
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  ajudou a tomar decisões melhores no meu dia a dia, então sempre
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  focar nessa parte. Como falei, trazer o time de
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  negócios para dentro do do projeto é muito importante.
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  No final do dia, nós somos um som boa, como eu falei, nem sei,
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  não é mais o complexo é aquela que alguém bate o olho e sabe
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  exatamente o que ela tem que fazer.
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  Vou dar um exemplo real que aconteceu comigo, por exemplo,
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  no setor de combustíveis, muitas vezes a gente quer saber, pô,
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  qual qual o preço melhor, o preço ideal para poder estar
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  vendendo determinado produto em determinada região?
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  Só que a gente mudasse, pensasse um pouco mais antes de começar o
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  projeto, antes de eu gerar um gráfico qualquer que vai mostrar
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  que eu venderia nos últimos dias, às 5 e 20, eu não perdi
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  volume, vão continuar vendendo às 5 e 20.
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  A pergunta de negócio deveria ser, até onde eu posso subir meu
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  preço sem perder volume, considerando a minha
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  concorrência local, o comportamento da demanda e o
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  momento de mercado? Percebo quando a gente está
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  olhando, pensando um pouco mais no problema.
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  Mas e como a gente pode solucionar ele, em que dados a
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  gente pode cruzar? A gente gera muito mais valor do
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  que eu só gerasse um gráfico, por exemplo, qual que é o meu
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  preço ideal? 5 e 20, e amanhã 5 e 22, talvez
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  com base em alguma coisa, isso só gerou um gráfico, uma pessoa
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  vai olhar, talvez não vai tomar nenhuma decisão.
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  Agora com você traz toda uma narrativa, um storytelling que
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  vai ajudar a pessoa ficar confortável na ação de preço que
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  ela está fazendo, aí você sim está mudando, como você está
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  olhando problemas no dia a dia e como você pode propor soluções,
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  aí sim faz sentido você fazer um cruzamento de dados, você vai
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  olhar o market share seu daquela região onde?
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  Que eu tenho esse dado, é um provedor externo, vou fazer uma
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  integração. Aí de fato você consegue o
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  budget para isso, porque você mostrou pro seu gerente, por
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  exemplo, que seria interessante você trazer toda essa miscelânea
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  de dados, cruzarem, fazer os tratamentos corretos, que vai
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  ajudar a gente calcular alguns indicadores, alguns dados
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  visuais com com dashboard que vai ajudar numa storytelli que
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  vai tomar uma decisão. Não só a gente ficou focado só
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  em gerar um gráfico rápido XX vezes y ali, porque no final das
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  contas, às vezes ninguém pediu só porque ele é muito bonito.
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  Vai mostrar que você tem muita habilidade técnica com o pai,
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  então em fazer grandes códigos, mas.
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  No final das contas, a pessoa. Todo não tá ali pra não é um
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  teste pra ver quem que é o melhor programador.
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  Ou melhor, analista, é um teste quem resolva o melhor problemas.
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  É assim que a gente consegue, começa a virar a chave do mundo
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  corporativo. A gente, com a nossa decisão, a
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  nossa proposição de valor, começa a ser querer ouvido em
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  outras rodas. Quanto maior e melhor a gente
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  vai solucionando essas decisões, o maior são os nossos problemas,
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  maior é o orçamento que a gente está sendo ajudado para
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  contribuir e isso daí vai ajudando a gente crescer na
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  nossa carreira. Então, a partir do momento que a
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  gente troca a nossa mentalidade para ser um solucionador de
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  problemas com dados, não um gerador de dados um.
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  Gerador de planilhas é onde o jogo começa a mudar e é é tudo
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  muito sutil, mas se a gente mudar a nossa mentalidade, as
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  pessoas começam AA destravar. Então eu deixo aqui um desafio,
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  na próxima sua demanda que chegar pra você, pra você fazer
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  na sua empresa, na sua consultoria, enfim, No No aonde
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  você for atuar, não começa pelo dashword ou pelo seu código de
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  Python, ou pensando em que estécnicos que você vai fazer
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  que integração, mas sim perguntando qual decisão a gente
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  quer tomar. A partir daí, o resultado que
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  você vai fazer, você vai começar sempre sendo orientado a gerar
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  resultado, tudo vai ser feito como posso gerar um resultado
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  melhor? Não só em fazer um, deixo
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  bonito. Bom para que eu tenha
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  contribuído aqui com vocês. Foi um grande prazer estar
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  compartilhando a minha experiência aqui.
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  Um pouco de como a gente pode gerar resultados no dia a dia,
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  crescer na carreira corporativa pra todo mundo aqui que trabalha
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  com dados. Forte abraço e até a próxima.