A análise de dados é um dos passos mais importantes na gestão de qualquer empresa. Quanto mais complexos forem seus processos, mais importante é conseguir prever seus resultados de forma consistente. Para isso, é importante adotar o Information Value em suas análises.

Essa ferramenta contribui bastante para a confiabilidade das suas análises e conclusões. Algo que se aplica a diversos campos de conhecimento, como marketing, tecnologia da informação, finanças, entre outros.

Acompanhe e entenda o que é Information Value e como aplicá-la em suas análises.

O que é Information Value?

O Information Value é uma ferramenta que reflete o impacto de uma variável no resultado de um modelo preditivo. Ou seja, ela identifica o quão importante um determinado fator é para suas análises. Quanto maior for o IV de uma estatística, maior é o peso que ela possui em suas previsões.

Como calcular o Information Value?

O cálculo do Information Value não é difícil. Basta seguir um passo a passo e utilizar uma planilha para transformar esses dados em informação.

Definir variáveis

Vamos usar como exemplo uma equipe de atendimento com duas pessoas. Atendentes A e B realizam um número definido de atendimentos ao longo do dia de trabalho. Nosso objetivo é calcular seu impacto no sucesso do atendimento.

Coletar dados

Em seguida, devemos coletar duas estatísticas: os Bons Resultados e os Maus Resultados. No nosso exemplo, os Bons Resultados são os tickets abertos e resolvidos e os Maus Resultados são os não-resolvidos.

·       Atendente A: 30 resolvidos / 20 não-resolvidos;

·       Atendente B: 50 resolvidos / 40 não-resolvidos;

Proporção dos resultados

Em seguida, você deve calcular a proporção de Bons e Maus Resultados. Para isso, divida a variável pela soma de ambas. No nosso exemplo, temos os seguintes resultados:

·       Atendente A (Bons): 30/(30+20) = 0,6;

·       Atendente A (Maus): 20/(30+20) = 0,4;

·       Atendente B (Bons): 50/(50+40) = 0,55;

·       Atendente B (Maus): 40/(50+40) = 0,44;

Weight of Evidence (WoE)

O WoE é uma função que compara a proporção entre resultados Bons e Maus. A forma mais fácil de obter esse resultado é usando a função LN do Excell. Selecione a função e insira na fórmula a Proporção de Bons Resultados dividida pela Proporção de Maus Resultados obtidos no passo anterior. Assim, teremos o seguinte caso para cada atendente:

·       Atendente A: 0,405465;

·       Atendente B: 0,223144;

Note que, para o atendente C, o WoE é negativo. Ou seja, os resultados Ruins superam os Bons.

IV por indivíduo

Agora você deve calcular o Information Value para cada categoria. Nesse caso, para cada atendente. Basta multiplicar seu WoE pela diferença entre resultados Bons e Maus.

·       Atendente A: (0,6-0,4)x0,405465 = 0,081093;

·       Atendente B: (0,55-0,44)x0,223144 = 0,02454584.

IV total da equipe

Por fim, você soma o Information Value de todas as categorias para identificar o total da equipe. Nesse caso, seu total será 0,10563884.

Avaliação

Quando se trata de analisar os resultados, o IV pode cair em algumas categorias:

·       0,02 ou menor: não é relevante para prever resultados;

·       0,02 a 0,1: fraco, com pouco impacto;

·       0,1 a 0,3: médio, deve ser considerado;

·       0,3 a 0,5: forte, grande impacto nos resultados;

·       Acima de 0,5: muito alto, boas chances de haver algo errado em sua análise.

No nosso exemplo, vimos que o IV da equipe é médio.

Vantagens e desvantagens do Information Value

Utilizar o IV em suas análises te dá um embasamento melhor para tomar decisões. Ele traz seu foco para as métricas mais relevantes, deixando de lado aquelas com menor impacto.

Porém, a conclusão só é confiável se sua evidência também for. Falhas na segurança da informação, como manipulação de dados ou erros em sua coleta, podem te levar a uma conclusão incorreta. Por isso é importante medir várias vezes ao longo do tempo.

Aplicações do Information Value na análise de dados

A principal função do IV é guiar sua análise e suas previsões. Ele pode ser aplicado a praticamente todas as áreas da empresa, como finanças, marketing, atendimento, produção, entre outros.

O Information Value é uma excelente ferramenta para elaborar modelos preditivos em seu negócio. Assim, você consegue analisar o impacto de diferentes variáveis e elaborar um plano que leve em conta os cenários mais prováveis. Sendo assim, ele deve sempre ser levado em conta em suas estatísticas.

Quer se aprofundar nesse tema? Então veja aqui nosso artigo falando sobre a importância da análise da informação na tomada de decisões.

Leandro Guimarães
Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.

Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.

Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.