Definindo sucesso

Desmistificando Decision Science

Akshay Swaminathan

PD Soros Fellow at Stanford University School of Medicine

Sucesso em Decision Science

Grandes modelos não bastam sem impacto

  • Análises sofisticadas só têm valor se forem usadas e gerarem ação

Sucesso indefinido gera retrabalho

  • Sem metas compartilhadas, insights podem ser ignorados, mal interpretados ou não usados

É preciso alinhar o que é sucesso

  • Alinhe com a pessoa interessada ou cliente como é um "resultado bem-sucedido" — antes do trabalho começar

Ícone de sucesso

Desmistificando Decision Science

Entenda como seu cliente define sucesso

Seja focado no cliente

  • Foque nos problemas que ele precisa resolver
  • Deixe claro quais resultados seriam uma vitória

 

Ícone de clientes

Sucesso não é só acurácia

  • O valor real está em como o modelo apoia decisões melhores
  • Uma rede de restaurantes pode priorizar reduzir desperdício e direcionar marketing mais do que a precisão do modelo
Desmistificando Decision Science

Medidas de sucesso

  • Desempenho: Acurácia, precisão, recall do modelo ou outros indicadores técnicos
  • Tempo: Se o projeto foi entregue quando necessário
  • Custo: Se você ficou dentro do orçamento
  • Qualidade: Clareza do código, documentação e reprodutibilidade
  • Satisfação das partes interessadas: O trabalho foi bem comunicado e útil para o público?
  • Impacto no negócio: O projeto contribuiu para metas estratégicas ou melhorias mensuráveis?

Ícone de métricas

Desmistificando Decision Science

Minimum Viable Product (MVP)

Comece simples

  • O MVP é a versão mais simples que entrega o valor central
  • Responda uma pergunta-chave e esteja pronto para implementar

Use MVPs para ganhar tração e confiança

  • Combine métricas de sucesso desde o início
  • Comunique, acompanhe e relate o progresso
  • Mostre vitórias iniciais e conquiste apoio

Ícone de MVP

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Vamos praticar!

Desmistificando Decision Science

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