Como estabelecer estratégias de analytics para modelos de decisão e risk management

Estabelecer estratégias de analytics para modelos de decisão e gestão de riscos é um processo fundamental para organizações que desejam tomar decisões mais eficazes.

Analytics refere-se à aplicação de técnicas e ferramentas analíticas para extrair insights e informações valiosas a partir de dados, com o objetivo de embasar a tomada de decisão.

Uma estratégia de analytics bem estabelecida para modelos de decisão e gestão de riscos envolve várias etapas e considerações importantes. Vamos explorar algumas delas:

Definição de objetivos nas estratégias de analytics:

A definição de objetivos é uma etapa fundamental na estratégia de analytics para modelos de decisão e gestão de riscos. Ao estabelecer objetivos claros, a organização define a direção e o propósito de seus esforços analíticos, proporcionando um ponto de referência para todas as atividades subsequentes.

Essa definição deve ser específica, mensurável, alcançável, relevante e temporalmente definida, seguindo a abordagem SMART (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound). Vamos explorar cada componente dessa abordagem:

1. Específico (Specific): Os objetivos devem ser claramente definidos e orientados para resultados tangíveis. Em vez de estabelecer um objetivo amplo, como “melhorar a eficácia da tomada de decisão”, é preferível definir um objetivo específico, como “aumentar a taxa de precisão das previsões em 10%”.

2. Mensurável (Measurable): É importante que os objetivos possam ser medidos e quantificados. Isso permite que a organização avalie o progresso e determine se os objetivos foram alcançados. Por exemplo, um objetivo mensurável pode ser “reduzir o risco de fraude em transações em 20%”.

3. Alcançável (Achievable): Os objetivos devem ser desafiadores, mas ao mesmo tempo realistas e alcançáveis. É necessário considerar os recursos disponíveis, as restrições e as capacidades da organização. Estabelecer metas inatingíveis pode levar à desmotivação e à falta de confiança nos esforços analíticos.

4. Relevante (Relevant): Os objetivos devem estar alinhados com a missão, visão e estratégia global da organização. Eles devem abordar desafios e necessidades reais do negócio, proporcionando benefícios significativos. Os objetivos devem ser relevantes para o contexto específico dos modelos de decisão e gestão de riscos.

5. Temporalmente definido (Time-bound): Os objetivos devem ter prazos estabelecidos para sua realização. Isso cria um senso de urgência e ajuda a impulsionar a implementação e o monitoramento dos modelos de analytics. Por exemplo, um objetivo temporalmente definido pode ser “aumentar a taxa de precisão das previsões em 10% até o final do próximo trimestre”.

Ao definir objetivos claros e seguir a abordagem SMART, a organização cria um caminho claro para a aplicação de analytics em modelos de decisão e gestão de riscos. Esses objetivos fornecem uma base sólida para as etapas subsequentes, como identificação de fontes de dados, seleção de técnicas analíticas e implementação dos modelos. Além disso, eles permitem que a organização avalie o sucesso de suas iniciativas analíticas e faça ajustes quando necessário.

Identificação de fontes de dados relevantes:

A identificação de fontes de dados relevantes é um passo crucial na estratégia de analytics para modelos de decisão e gestão de riscos. A qualidade e a adequação dos dados utilizados influenciam diretamente a precisão e a eficácia dos modelos analíticos. Portanto, é essencial identificar as fontes de dados que são pertinentes e têm o potencial de fornecer insights valiosos para a tomada de decisão.

A identificação das fontes de dados relevantes envolve os seguintes aspectos:

1. Objetivos e requisitos do modelo: É importante compreender quais são os objetivos específicos do modelo de decisão e gestão de riscos. Quais tipos de informações são necessárias para tomar decisões informadas? Quais são os requisitos de dados para o modelo? Isso ajudará a direcionar a busca por fontes de dados relevantes.

2. Dados internos da organização: Os dados internos são aqueles que a organização já possui em seus sistemas e bancos de dados. Eles podem incluir histórico de transações, dados operacionais, registros de clientes, entre outros. É importante explorar esses dados em busca de informações que possam ser úteis para os modelos analíticos.

3. Dados externos: Além dos dados internos, é possível que existam fontes externas de dados que sejam relevantes para os modelos de decisão e gestão de riscos. Isso pode incluir dados de mercado, indicadores econômicos, dados demográficos, informações geográficas, dados climáticos, dados públicos, entre outros. Esses dados podem fornecer insights adicionais e enriquecer a análise.

4. Parcerias e provedores de dados: Em alguns casos, pode ser necessário buscar parcerias com outras organizações ou provedores de dados para acessar informações específicas. Isso pode envolver a compra de conjuntos de dados ou o estabelecimento de acordos de compartilhamento de informações. É importante identificar as fontes externas confiáveis e estabelecer os mecanismos necessários para obter acesso a esses dados.

5. Dados em tempo real: Dependendo dos requisitos do modelo e da natureza das decisões a serem tomadas, pode ser necessário considerar a disponibilidade de dados em tempo real. Isso significa buscar fontes de dados que forneçam informações atualizadas e em tempo real, permitindo uma tomada de decisão mais ágil e responsiva.

Após identificar as fontes de dados relevantes, é importante avaliar a qualidade, a integridade e a disponibilidade desses dados. A preparação e a limpeza dos dados são etapas essenciais para garantir que eles sejam adequados para análise. Além disso, é necessário considerar questões de privacidade, segurança e conformidade ao lidar com dados sensíveis.

Preparação e limpeza de dados:

A preparação e limpeza de dados, também conhecidas como data preparation ou data preprocessing, são etapas essenciais na estratégia de analytics para modelos de decisão e gestão de riscos. Essas etapas visam garantir que os dados utilizados sejam de alta qualidade, consistentes, livres de erros e prontos para análise.

A seguir estão algumas das principais atividades envolvidas na preparação e limpeza de dados:

1. Remoção de dados ausentes: É comum que os conjuntos de dados contenham valores ausentes ou faltantes. Nesse caso, é necessário tomar decisões sobre como lidar com esses valores, seja removendo as linhas de dados ausentes, substituindo-os por valores médios ou estimados, ou utilizando técnicas mais avançadas, como imputação de dados.

2. Tratamento de outliers: Outliers são valores extremos que diferem significativamente do restante dos dados. Eles podem distorcer a análise e prejudicar os resultados dos modelos. Portanto, é importante identificar e tratar os outliers de forma apropriada, seja removendo-os, substituindo-os por valores mais representativos ou aplicando técnicas de transformação.

3. Normalização e padronização: Em alguns casos, é necessário normalizar ou padronizar os dados para que eles estejam na mesma escala. Isso é especialmente relevante quando diferentes variáveis possuem unidades ou escalas diferentes. A normalização e padronização ajudam a evitar o viés introduzido por essas diferenças e permitem que os modelos analisem as variáveis de forma equilibrada.

4. Remoção de duplicatas: Duplicatas nos dados podem ocorrer devido a erros de entrada, integração de fontes de dados ou outros motivos. É importante identificar e remover duplicatas, garantindo que cada instância de dados seja única e represente apenas uma observação.

5. Correção de erros e inconsistências: Os dados podem conter erros de digitação, erros de formato ou outras inconsistências. Nessa etapa, é necessário revisar os dados em busca de erros e corrigi-los de acordo. Isso pode envolver a padronização de formatos, a correção de erros óbvios e a reconciliação de informações inconsistentes.

6. Seleção de recursos (feature selection): Dependendo do conjunto de dados e dos objetivos do modelo, pode ser necessário selecionar apenas os recursos (variáveis) mais relevantes. Isso ajuda a reduzir a complexidade do modelo, melhorar a eficiência computacional e evitar problemas de sobreajuste (overfitting).

7. Criação de recursos derivados: Em alguns casos, pode ser benéfico criar novos recursos derivados dos dados originais. Isso pode envolver a combinação de variáveis existentes, a criação de variáveis categóricas a partir de variáveis numéricas ou a extração de características específicas dos dados. Esses recursos derivados podem fornecer informações adicionais e melhorar a capacidade preditiva dos modelos.

Ressalto que a preparação e limpeza de dados são etapas iterativas e interativas. À medida que os dados são explorados e os modelos são desenvolvidos, podem surgir novas necessidades de preparação e limpeza. Portanto, é recomendável revisitar essas etapas regular

Escolha das técnicas analíticas:

A escolha das técnicas analíticas é muito importante no seu processo de estratégia de analytics para modelos de decisão e gestão de riscos. Tem diversas técnicas e algoritmos disponíveis, cada um com suas características e aplicabilidades. A escolha adequada das técnicas analíticas depende dos objetivos do modelo, dos tipos de dados disponíveis, do contexto do problema e das restrições do negócio.

Vejamos algumas das técnicas analíticas comumente usadas na construção de modelos de decisão e gestão de riscos:

1. Regressão: A análise de regressão é utilizada para modelar e prever a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. É útil quando se deseja entender como as variáveis influenciam o resultado e fazer previsões baseadas nessas relações.

2. Classificação: A classificação é usada para atribuir objetos ou instâncias a classes ou categorias pré-definidas. É útil quando o objetivo é classificar dados em diferentes grupos com base em características e rótulos conhecidos.

3. Árvores de Decisão: As árvores de decisão são modelos gráficos que representam decisões e suas possíveis consequências. São úteis para tomar decisões com base em uma sequência de perguntas ou condições.

4. Redes Neurais: As redes neurais são algoritmos inspirados no funcionamento do cérebro humano, com camadas de neurônios interconectados. Elas são usadas para identificar padrões complexos e realizar tarefas de classificação e previsão.

5. Análise de Séries Temporais: A análise de séries temporais é aplicada quando os dados estão organizados em sequência temporal. É útil para prever tendências e padrões ao longo do tempo, bem como para modelar a dependência de eventos passados.

6. Análise de Cluster: A análise de cluster é usada para agrupar objetos ou instâncias em clusters ou grupos semelhantes. É útil para identificar padrões e segmentar dados com base em características semelhantes.

7. Análise de Associação: A análise de associação é usada para descobrir relações entre itens ou variáveis em grandes conjuntos de dados. É útil para identificar padrões de coocorrência e regras de associação.

8. Análise de Sentimento: A análise de sentimento é aplicada para determinar a atitude ou emoção expressa em textos, opiniões ou comentários. É útil para avaliar a opinião dos clientes, monitorar a reputação da marca e tomar decisões com base no sentimento expresso.

Lembrando que a escolha da técnica analítica mais adequada dependerá do contexto e dos requisitos do modelo. É importante considerar a natureza dos dados, o tipo de problema, os recursos computacionais disponíveis, a interpretabilidade dos resultados e a experiência prévia da organização com técnicas específicas. Em alguns casos, pode ser necessário aplicar uma combinação de técnicas para obter melhores resultados.

Desenvolvimento e validação dos modelos:

Vejamos agora os principais aspectos a serem considerados durante o desenvolvimento e a validação dos modelos:

1. Seleção e divisão dos dados: Os dados disponíveis devem ser divididos em conjuntos de treinamento e teste. O conjunto de treinamento é usado para desenvolver e ajustar o modelo, enquanto o conjunto de teste é usado para avaliar o desempenho e a capacidade de generalização do modelo. Em alguns casos, pode ser necessário usar um terceiro conjunto, chamado de conjunto de validação, para ajustar os hiperparâmetros do modelo.

2. Construção do modelo: Com base na escolha das técnicas analíticas, o modelo é construído utilizando-se os dados de treinamento. Isso envolve a definição da arquitetura/modelo, a seleção dos hiperparâmetros e a aplicação do algoritmo escolhido. Dependendo da complexidade do modelo, podem ser necessárias iterações e ajustes para otimizar seu desempenho.

3. Treinamento e ajuste: O modelo é treinado usando os dados de treinamento para aprender padrões, relações e parâmetros apropriados. Durante o treinamento, os parâmetros do modelo são ajustados para minimizar o erro e maximizar a eficiência em relação aos objetivos definidos. Técnicas como validação cruzada e otimização de hiperparâmetros podem ser usadas para melhorar o desempenho do modelo.

4. Avaliação do desempenho: Após o treinamento, o modelo é avaliado usando os dados de teste ou validação. Métricas apropriadas são calculadas para medir o desempenho do modelo, como acurácia, precisão, recall, F1-score, área sob a curva (AUC), entre outras. Essas métricas ajudam a avaliar o quão bem o modelo está realizando suas previsões ou classificações.

5. Validação externa: Em alguns casos, pode ser necessário realizar uma validação externa, onde o modelo é testado em dados totalmente independentes, que não foram usados durante o desenvolvimento ou treinamento. Isso ajuda a verificar a capacidade de generalização do modelo em um ambiente real.

6. Ajustes e melhorias: Com base nos resultados da validação, podem ser necessários ajustes adicionais no modelo. Isso pode incluir a seleção de diferentes recursos, ajustes nos hiperparâmetros, alterações na arquitetura/modelo ou a escolha de uma abordagem analítica diferente. O processo iterativo de ajuste e melhoria continua até que o modelo atinja um desempenho aceitável.

7. Documentação e monitoramento: Durante o desenvolvimento e a validação dos modelos, é fundamental documentar todas as etapas, incluindo as escolhas feitas, os resultados obtidos e as métricas de desempenho. Além disso, é importante estabelecer um sistema de monitoramento contínuo para acompanhar o desempenho do modelo ao longo do tempo e garantir que ele esteja atualizado e adequado às mudanças nas condições do negócio e nos dados.

Após o desenvolvimento, os modelos devem ser implementados no ambiente operacional da organização. Além disso, é essencial monitorar continuamente o desempenho dos modelos e realizar ajustes conforme necessário. O ambiente de negócios está em constante evolução, e os modelos devem ser atualizados para refletir as mudanças nas condições e nos requisitos.

Os insights obtidos por meio dos modelos de analytics devem ser comunicados de forma clara e compreensível para os tomadores de decisão. A interpretação dos resultados e a capacidade de transformar dados complexos em informações acionáveis são habilidades importantes nesse processo.

É importante ressaltar que a estratégia de analytics para modelos de decisão e gestão de riscos é um processo iterativo. À medida que a organização adquire mais dados e experiência, é possível refinar e aprimorar os modelos, garantindo uma tomada de decisão mais robusta e informada.