Ciclos de decisão

1) O que é um ciclo de decisão

• Pergunta → Dados → Análise/Insight → Solução → Ação → Medição de efeito → Treinamento → (nova) Questão.

• OODA - A velocidade do laço é mais importante que a «perfeição» do passo.
• PDCA (Plano-Do-Check-Act) - controle de qualidade e melhoria contínua.
• DIKW (Data-Informa-Knowledge-Wisdom) é o grau de abstração dos fatos para as regras.

O objetivo é reduzir o tempo do evento para a ação e melhorar a qualidade das soluções a um custo controlado.

2) Papéis, direitos e responsabilidades

O proprietário da solução (Decision Owner) é responsável por escolher alternativas e riscos.
Analista/Cientista de dados: formulando uma hipótese, escolhendo um método, considerando o efeito.
Detentor de métricas, definições de KPI fixadas, liminares de destino, guardrails.
Operações/Engenharia: fornece dados, ferramentas, SLO, automação.
Complacência/Risco: parâmetros de risco aceitável, privacidade e conformidade.

Práticas: RACI/RAPID, matriz de escalações, direitos de alteração de liminares/regras.

3) Tipologia de soluções e contornos

Operações (minutos/relógio): incidentes, alertas, limites, antifrode.
Táticas (dias/semanas): campanhas, pricing, alocação de orçamentos, experiências UX.
Estratégicos (trimestres/anos): carteira de produtos, mercados, princípios arquitetônicos.

Para cada tipo, defina o ritmo (cadence), as soluções SLA, os canais de escalação, o formato de relatórios.

4) Ciclo de referência (esqueleto de processo)

1. Pergunta e hipótese - formulação de problema, métricas alvo (primary/guardrail), MDE.
2. Dados e contexto - fontes, frescura, qualidade, definições semânticas.
3. Análise/simulação - stat/ML métodos, cenários, sensibilidade, riscos.
4. A solução são critérios de escolha, limites de risco, concordância.
5. Ação/implementação - bandeiras de fich, instruções, responsáveis, prazos.
6. Medição de efeito - design de experiência/observabilidade, intervalos de confiança.
7. Retrospectiva - aulas, atualização de padrões/liminares, documentação.

Artefatos: modelo one-pager, cartão de solução, runbook revezamento, registro de permissões.

5) Métricas de ciclo (Decision KPIs)

Decision Latency: Tempo desde a detecção do evento até a ação selecionada.
Time-to-Insight: da consulta ao insight correto.
Time-to-Action: do insight à execução (incluindo concordâncias).
Win-Rate soluções: proporção de decisões que tiveram um efeito positivo estatisticamente significativo.
Effect Size/Uplift: tamanho do impacto sobre o KPI primary (e espaçamento de confiança).
Costa-to-Decision: dinheiro/relógio para preparar e executar a decisão.
Coverage: proporção de processos fechados por ciclos formalizados (há owner, SLO, runbook).

Recomendado para inserir o Decision Scorecard no produto/processo.

6) Arquitetura de dados e ferramentas sob ciclo

Coleta/entrega: Estampa (Kafka/PubSub), CDC, ELT; contratos de circuito, testes de frescura.
Armazenamento/vitrine: Lake + DWH/OLAP; HTAP por necessidade; unidades/roll-ups.
Camada semântica: fórmulas KPI, versões, proprietários, RLS/CLS.
Entregas Insight: dashboards adaptáveis, alertas priorizadas, recomendações/NBA.
Experiências: Bandeiras Fiech, Orquestra A/B, Revista de Experiências, Calculadoras MDE.
Automação: regras/políticas (rule engine), orquestradores de ação, API para sistemas.
Observabilidade: logs, métricas, traçados; auditoria de soluções e exportações.

7) Design de soluções e controle de riscos

Guardrails: métricas de segurança (por exemplo, retenção, resistência a falhas, queixas).
Políticos de liminares: quem muda liminares, como se valida, como se reverte.
Confiança de dados: testes de qualidade, lineage, explicabilidade de modelos (SHAP).
Ética e privacidade: camuflagem PII, RLS/CLS, DSAR, localização de armazenamento.

8) Experimentos e causalidade

Randomização/estruturação, power-análise, CUPED/permutações, correção de múltiplas verificações.
Experiências Quasi (DiD, controle sintético) quando o RCT é impossível.
Decise-as-Code: Guarde hipóteses, métricas e critérios de sucesso no repositório.

9) Velocidade vs qualidade: compromissos

Fast path: ações pré-acordadas de runbook (auto-approve ↔ baixo risco).
Safe path: verificação completa e A/B (alto risco/custo de erro).
Dual track: soluções de teste rápidas em um conjunto paralelo de provas.

10) Automação de contornos (Decision Automation)

Rulas → ML → RL: de liminares e evristicos para modelos e banditos contextuais.
Human-in-the-Loop: Os operadores confirmam/ajustam as ofertas do sistema.
Explain & Override: explicação das razões da decisão, possibilidade de substituir temporariamente.
Versioning/reversão: número de versão de regras/modelo, política de rollback.

11) Pattern visuais e UX

A faixa de prioridade: alertas e soluções para o custo decrescente do atraso.
Cartão de solução: problema → alternativa → efeito esperado → risco → proprietário → deadline.
Drill-through: de KPI a eventos primários/malas de verificação de hipóteses.
Zero-click insights: curtas conclusões e acções prontas no cartão.

12) Catálogo de soluções e memória da organização

Repositório: modelos, malas passadas, efeitos, anti-pattern.
Pesquisa e tags: por métricas, domínios, riscos, proprietários.
Reutilização: «receitas» para situações repetitivas (incidentes, sazonalidade).

13) Antipattern

Soluções de correlação sem métodos experimentais/causais.
Os camaleões métricos são fórmulas KPI diferentes em relatórios diferentes.
Tempestade de Alert: Sem prioridade, dedução, snoose e runbook's.
Falta de owner 'a, irresponsabilidade coletiva, latência prolongada.
Feedback-loop quebrado: o efeito não é medido → a organização não aprende.
Complexas consultas em live para o OLTP: degradação de sistemas produtivos.

14) Mapa de trânsito de implementação

1. Discovery: mapa de soluções (JTBD), KPI crítico, riscos/restrições; atribuir owners.
2. Ciclo MVP: 2-3 malas prioritárias; modelo de cartão de decisão; alertas básicos; Infraestrutura A/B.
3. Scale: camada semântica KPI, biblioteca de receitas, priorização de alertas, Decise Scorecard.
4. Automation: regras/modelos para fast path, human-in-the-loop, auditoria, reversões.
5. Optimization: Orçamento-Guard (coca-to-decision), bandits/RL, treinamento de pessoal, retro regular.

15) Folha de cheque antes do lançamento

• Os donos de soluções e matriz de escaladas foram registrados.
• Definidos primary/guarrail métricas, liminares de destino e MDE.
• Camada semântica e testes de qualidade de dados estão incluídos na CI.
• Alertas com prioridade, dedução e snoose foram configurados.
• Há bandeiras fichas e um retrocesso seguro; registro de decisões e ações.
• Políticas de privacidade são descritas (RLS/CLS, camuflagem PII) e a auditoria está ativada.
• Experimentos e experiências quase documentadas; Há umas calculadoras.
• Decision Scorecard e rituais pintados no calendário.

16) Níveis de maturidade (maturidade)

L1 Adic-house: soluções pontuais, métricas são heterogéneas, os efeitos não são medidos.
L2 Processáveis: Há modelos e proprietários, mas a automação é fraca.
L3 Insight produto: camada semântica, A/B padrão, catálogo de soluções.
L4 Caminhos automatizados: fast path com regras/ML, human-in-the-loop.
L5 Sistema Auto-Aprendizado: RL/Bandits, Orçamento-Guard, Auditoria e Explainability.

17) Exemplos de modelos de solução (peças rápidas)

«Anomalia KPI X «: Se o delta> T e as métricas de guirrail estiverem normais → ativar o modo Y no Z do relógio; senão uma escalada.
«Realocação do orçamento»: compare os canais ROY uma vez por semana; Se o ROY _ A/ROY _ B> R → deslocar o Q%.
«Risco Charn»: com p (churn)> P e margem> M → oferecer off S; logar uplift.
«Incidente SLO»: a p95> S e o motivo é estreito N → iniciar o plano de reversão/cenário de volta.

Resultado: ciclos de decisão eficazes não são relatórios ou reuniões, mas um circuito de engenharia que conecta dados, pessoas, ferramentas e regras em um sistema repetitivo. Reduza a latência, aumente a proporção de efeitos confirmados, automatize «fast path» seguro, aprenda em cada ciclo - e sua inteligência de organização vai crescer previsivelmente e de forma gerencial.