Na Grande Atlanta, nos Estados Unidos, uma menina de 9 anos queria participar, com a família, de uma competição de raids de Pokémon GO, em que vence quem consegue coletar mais prêmios nas batalhas virtuais. Só que Alice é filha de Bryan Yockey, pesquisador-assistente do departamento de estatística e ciências analíticas da Kennesaw State University, da Geórgia, e este resolveu tratar a brincadeira como se fosse um PCV (problema de caixeiro-viajante), aquele no qual se tenta otimizar, em tempo e custo, a rota para um vendedor visitar diferentes clientes e retornar ao ponto de origem. O desafio dessas raids é considerável, seja pela limitação de tempo – os eventos, por exemplo, duram três horas –, seja porque é preciso vencer o chefe Pokémon local, a fim de capturá-lo, com ataques também em tempo limitado (de 300 segundos).

A família Yockey capturou dados previamente, utilizou aplicações SAS para analisá-los – Proc Optgraph para implementar o PCV e Viya para mapear tudo – e o time de Alice conseguiu aumentar o número de raids que conseguiria completar no período em 55%, de 22 para 34 ataques. Não só fez uma rota lógica como evitou os lugares que seriam escolhas óbvias para a maioria dos jogadores (por ter vários ginásios Pokémon onde buscar “armas”), porque estes a fariam perder tempo – de igrejas com cultos a parques com eventos.

Essa poderia ser só mais uma história de Pokémon GO, mas virou um paper, que Yockey escreveu com o professor Joe DeMaio e apresentou no SAS Global Forum de 2019. HSM Management assistiu à palestra e a escolheu para iniciar este texto porque ilustra com perfeição a virada de chave cultural no uso de dados prestes a acontecer nas empresas. Em vez de o analytics continuar a cargo apenas dos profissionais especializados, cientistas de dados e programadores, e de ser acionado exclusivamente nas decisões relevantes, ele está sendo “industrializado” – para que possa ser utilizado por todos que decidem alguma coisa e para quaisquer tipos de decisão.