A ideia de que só projetos super elaborados geram impacto não poderia estar mais equivocada. A simplicidade, em muitos casos, pode, sim, ser mais poderosa do que modelos complexos.
Vamos falar de como análises menos rebuscadas podem, sim, transformar decisões e gerar valor rapidamente.
Se você trabalha com dados ou quer melhorar a forma como analisa informações no seu time, esse conteúdo é pra você!
Conteúdo
A ilusão da complexidade na análise de dados
Muita gente ainda acredita que uma análise só tem valor se for super complexa.
Que precisa ter um dashboard cheio de páginas, gráficos sofisticados ou, no mínimo, um modelo preditivo com várias variáveis.
Mas a verdade é que complexidade não é sinônimo de inteligência. Nem sempre a análise mais elaborada é a mais útil.
Às vezes, a resposta que você precisa está num gráfico simples de barras com três métricas claras.
Na prática, o que as empresas mais precisam é agilidade na tomada de decisão. E isso só acontece quando os dados são apresentados de forma simples, visual e objetiva.
O exagero na modelagem pode gerar mais dúvidas do que respostas.
Análises simples podem resolver problemas complexos
É comum achar que quanto mais sofisticado o projeto, maior será o impacto. Mas nem sempre isso é verdade. Muitas análises transformadoras surgem de perguntas simples bem feitas.
Imagine um e-commerce que quer entender por que o faturamento caiu em determinado mês.
Em vez de rodar um modelo de previsão ou criar um dashboard com 20 filtros, um analista atento pode olhar a taxa de conversão, o ticket médio e o número de acessos ao site.
Pronto: com esses três dados, ele já pode levantar hipóteses concretas para ação.
Ao priorizar o essencial, o analista consegue entregar insights rápidos, acionáveis e alinhados ao negócio e é isso que gera valor.
Quando menos é mais: simplicidade como estratégia de valor
Nem toda análise de dados precisa ser complexa para ser valiosa. Às vezes, menos é mais e muito mais mesmo.
Foco no essencial
Evite o erro de querer mostrar tudo de uma vez. Comece pelos indicadores-chave, o famoso “o que de fato importa?”.
Dados como receita, churn, taxa de conversão ou custo por aquisição muitas vezes já dizem muito.
Benefícios dessa abordagem:
- Resultados mais rápidos;
- Facilidade de comunicação com as áreas de negócio;
- Redução de retrabalho e tempo desperdiçado.
Projetos incrementais: construindo valor em etapas
Um erro clássico é esperar que o projeto esteja “100% pronto” para começar a entregar.
Mas com uma abordagem incremental, você pode gerar valor antes mesmo do produto final estar completo.
Exemplo: em vez de construir um dashboard com 4 páginas de uma vez, comece com uma página inicial com 3 métricas que já ajudam o time comercial a agir.
E conforme o tempo passa, vá adicionando novos elementos de forma estratégica e com feedback dos usuários.
Agilidade e clareza: o que o negócio realmente quer
No final das contas, o que a liderança quer é resposta rápida e clareza nas decisões. Não adianta uma análise genial que ninguém entende ou que demora dois meses pra ficar pronta.
Soluções simples, bem comunicadas e entregues na hora certa têm muito mais poder de transformação. E isso, muitas vezes, é mais valioso do que qualquer modelo preditivo.
Além disso, quando a equipe de dados se posiciona como facilitadora e não como “complicadora”, ela ganha a confiança do negócio — e isso abre portas para projetos maiores no futuro.
Como aplicar esse conceito no seu dia a dia
Aqui vão algumas dicas para ajudar.
Comece pela pergunta de negócio
Antes de abrir o Power BI ou o SQL, pergunte: qual problema queremos resolver? Qual decisão será tomada a partir dessa análise?
Reduza o excesso
Corte tudo o que não for essencial. Evite métricas duplicadas, gráficos decorativos e filtros que ninguém vai usar.
Entregue rápido e ajuste com o tempo
Prefira entregar uma análise parcial útil hoje, do que um projeto perfeito daqui a dois meses.
Use linguagem acessível
Na visualização dos dados, explique como se fosse para alguém de fora da área. Isso facilita a compreensão e acelera a ação.
Conclusão: valor não está só na complexidade, está na utilidade
Nem toda análise de dados precisa ser complexa para gerar valor e isso precisa ser repetido como um mantra nas empresas.
Seja você analista, engenheiro ou gestor, buscar a simplicidade é um caminho inteligente para entregar valor com dados.
Isso não significa abrir mão da técnica, mas sim usá-la com foco, empatia e propósito.
Portanto, da próxima vez que estiver desenhando um projeto de dados, pense: o que posso simplificar aqui para ser mais útil? Essa simples pergunta pode mudar tudo.
