23 corridas, 21 países ao redor do mundo e velocidades de até 248 mph (400 kph). Embora a Fórmula 1 seja um esporte incomparável, muitas equipes enfrentam desafios semelhantes a qualquer outro negócio, sobretudo quando se trata de dados e análises. Conheça mais detalhes da estratégia analítica de P&D da McLaren Racing e veja dicas para aprimorar sua própria infraestrutura.
Como funciona o processo analítico na McLaren Racing?
O departamento de data science fornece ferramentas e recursos avançados para outros setores, permitindo que especialistas de domínio desenvolvam suas próprias análises. Engenheiros de corrida examinam os dados do piloto, técnicos em aerodinâmica avaliam a suspensão e os pneus, e estrategistas se aprofundam na teoria do esporte e na interação com outras equipes. É extremamente valioso ter um ambiente self-service para profissionais qualificados conseguirem acessar e explorar as informações. Isso ajuda a encontrar respostas de maneira fácil e rápida, permitindo que cientistas de dados se concentrem na próxima tecnologia de ponta que podemos desenvolver para maximizar o impacto.
Como a McLaren Racing executa a criação de modelos?
Construímos modelos de carros que passam por ensaios de tração e avaliações estruturais, a fim de resistir às condições de temperatura e forças. As simulações incluem a dinâmica dos fluidos computacional, aeroespacial e características de cada circuito. No entanto, tudo isso é virtual. Quando o carro é testado na pista, é possível observar algumas variações em relação ao esperado.
Descobrimos que modelos simplificados são geralmente mais poderosos do que modelos complexos. Eles contribuem para alcançar soluções mais adequadas, permitindo entender de forma clara como um modelo pode reagir em determinada situação.
Aperfeiçoamos nossos modelos estabelecendo conexões com especialistas de domínio, que utilizam esses algoritmos ou interpretam os resultados para identificar as ferramentas necessárias.
Quais foram as lições extraídas com o analytics?
Apesar de estarmos na F1, compartilhamos muitos dos desafios enfrentados por qualquer empresa, como manter uma cultura de dados sólida.
Constatamos que para obter benefícios no âmbito organizacional, todos precisam entender e reconhecer a importância e os possíveis impactos oferecidos por recursos de data scicence, analytics e machine learning.
No setor de P&D, também precisamos conciliar projetos imediatos com operações de longo prazo. Muitas iniciativas que testamos podem fracassar ou, se funcionarem, talvez não apresentem vantagens suficientes para avançarmos. Realizamos muitos programas experimentais antes de assumirmos o compromisso com projetos de maior duração, que podem envolver a criação de scripts ágeis, amostras de dados e reprodução de resultados. Possuímos uma equipe restrita de data scientists, por isso temos cautela sobre como aproveitamos esse recurso.
Além das corridas, quais outras áreas da McLaren são orientadas por dados?
Nosso CEO Zak Brown costuma dizer que a McLaren Racing é formada por três pilares: nossos fãs, parceiros e funcionários. Aplicamos a análise nesses três elementos.
O engajamento dos fãs é crucial porque sem eles, a Fórmula 1 jamais existiria. Sempre buscamos assegurar o envolvimento dos torcedores, além do acesso aos pilotos, às redes sociais e aos eventos. Também nos empenhamos para colaborar com nossos parceiros e garantir que nossa aliança possa beneficiar ambas as partes.
Dentro da nossa equipe, é importante que os funcionários se sintam valorizados. Utilizamos a análise para avaliar o estado de espírito interno. Compreender nossa própria equipe é tão importante quanto entender o carro de corrida. Sem o trabalho conjunto e colaborativo, seria impossível projetarmos uma máquina de alta velocidade.
Nos últimos anos, percebemos os reflexos positivos que a gestão desses três pilares tem causado no desempenho das corridas. Mesmo se ainda estivermos tentando melhorar a performance do motor, eles influenciam profundamente a atuação coletiva.