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Otimização de vários objetivos simultâneos

Todo mundo deveria fazer um curso introdutório de Otimização. Isso evitaria objetivos desprovidos de significado como “maximizar receita e minimizar custo”. Os cinco minutos iniciais da primeira aula de um curso de Otimização mostrariam que esse objetivo duplo não faz sentido.

O objetivo de um problema de otimização é encontrar pontos de mínimo ou de máximo de uma função real, ou seja, de uma função que devolve um número. Não dois, não três, não mais que um único número.

O motivo é simples: se uma intervenção move um número na direção desejada e o outro na direção indesejável, é preferível ao status quo? Se uma ação dos gestores aumenta receita mas também aumenta o custo, devo realizá-la?

Se temos mais de uma variável a otimizar, qual escolher?

Obviamente, a resposta correta é “devo realizar a ação se o aumento de receita for maior do que o aumento do custo”. Mas essa resposta só é possível porque sabemos que o objetivo é maximizar o lucro, que é igual a receita menos custo. Só sabemos o que fazer porque o real objetivo é maximizar uma única variável: lucro. Se quiséssemos maximizar mais de uma, não saberíamos o que fazer.

Então os gestores têm três opções:

  1. Escolher um número a otimizar;
  2. entender que, se queremos otimizar mais de um número, o gestor tem de explicitar uma prioridade;
  3. ou ignorar a realidade e continuar com a cabeça firmemente enterrada na areia.

Qual opção você escolhe?

Valor da Tomada de Decisões Baseada em Dados para o negócio

Saiu um novo livro, chamado “Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking”, que parece bem legal.

data-science-for-biz

Um parágrafo me chamou a atenção:

Os benefícios da tomada de decisões baseada em dados (TDBD) já foi demonstrada conclusivamente. O economista Erik Brynjolfsson e seus colegas do MIT e da Wharton School da Pennsylvania State University conduziram um estudo de como a TDBD afeta o desempenho das empresas (Brynjolfsson, Hitt, & Kim, 2011). Desenvolveram uma medida de TDBD que dá nota às empresas baseada em quão fortemente usam dados para tomar decisões na empresa. Mostraram que, estatisticamente, quão mais baseada em dados a empresa, mais produtiva — mesmo controlando a possível interferência uma ampla gama de fatores. Um desvio-padrão a mais na escala de TDBD é associado a um aumento de 4%-6% na produtividade. TDBD também se correlaciona com um maior retorno sobre os ativos, retorno sobre o patrimônio, utilização do ativo, e valor de mercado, e a relação parece ser de causação.

Claro que isso é pregar para os convertidos, pois quem não acredita em embasar suas decisões em dados vai ignorar solenemente esta informação… e o livro todo.

 

Embasar as decisões? Isso é para os frouxos!

A veneranda cadeia americana de lojas J.C.Penney está à beira do colapso graças à inacreditável arrogância do seu (agora ex) CEO, que achava que testes e pesquisas de mercado são para os frouxos. Veja a notícia no New York Times.

Em resposta aos que ponderavam que as suas ações iam contra os dados de mercado, Ronald Johnson respondia que “há dois tipos de pessoa: os que creem e os incrédulos; na Apple [onde Johnson trabalhou anteriormente], só há os que creem.”.

Ronald B. Johnson

“Sigam-me ou sejam tachados de incrédulos.”

Estudos de Viabilidade

Eis uma verdade verdadeira sobre os estudos de viabilidade. Uma pista sobre qual é: Sim.

Mr. Burns e Smithers

Este post é um reblog duma observação sobre um resumo de um livro. Será que esse nível de reciclagem de informação é o que chamam de computação verde?

Falando mais sério agora, isto é um dos problemas que fazem as pessoas terem desconfiança das decisões embasadas em fatos quantitativos. É uma pena, dado que a opção alternativa é pior.