Definição de Percentil
Percentil está vinculado ao % (por cento). Literalmente pegar uma distribuição e dividi-la em 100 partes cada uma representando 1%. Esse artigo é apenas uma brevíssima introdução sobre como podemos utilizar o percentis para olhar o nosso histórico de entregas e dar previsibilidade para prazo de entrega.
Exemplo de Percentil
Vamos imaginar que nós temos uma distribuição de 20 itens de trabalho que foram entregues. Apenas por motivos didáticos vamos imaginar que o Item A levou 1 dia para ser entregue (Customer Lead Time). O Item B levou 2 dias. O item C levou 3 dias e assim por diante. O Item T levou 20 dias para ser entregue.
| Item | Customer Lead Time (dias) |
| Item A | 1 |
| Item B | 2 |
| Item C | 3 |
| Item D | 4 |
| Item E | 5 |
| Item F | 6 |
| Item G | 7 |
| Item H | 8 |
| Item I | 9 |
| Item J | 10 |
| Item K | 11 |
| Item L | 12 |
| Item M | 13 |
| Item N | 14 |
| Item O | 15 |
| Item P | 16 |
| Item Q | 17 |
| Item R | 18 |
| Item S | 19 |
| Item T | 20 |
Olhando os percentis em um histograma
Podemos então dividir a nossa distribuição inteira nos seguintes percentis.
Nesse gráfico P5 = Percentil 5, P90 = Percentil 90. Quando eu olho para o Percentil 90, significa que 90% dos itens da nossa distribuição são iguais ou estão abaixo deste percentil.
Baseado nesses dados históricos, que ainda são muito pobres porque temos uma quantidade de itens (população) pequena, poderíamos dizer que há 85% de probabilidade de entregar um item em até 17 dias. Nós estamos nos permitindo ter 15% (100% – 85%) de probabilidade de estarmos errados.
Embora seja uma Distribuição Uniforme, a quantidade de dados é muito pequena para tomarmos uma decisão baseada nisso.
Passado algum tempo
Passado algum tempo, esse time entregou mais 10 itens conforme a tabela abaixo.
| Item | Customer Lead Time |
| Item V | 1 |
| Item X | 1 |
| Item W | 1 |
| Item Y | 1 |
| Item Z | 2 |
| Item A1 | 2 |
| Item A2 | 2 |
| Item A3 | 3 |
Agora o nosso Histograma do Customer Lead Time começará a empilhar alguns itens, pois temos 4 itens que terminaram em 1 dia além do Item A (5 no total). Depois temos 3 itens que terminaram em 2 dias além do Item B. O mesmo com o Item A3.
O que muda nos percentis.
Vamos olhar mais uma vez o Histograma do Customer Lead Time.
Perceba que houve um deslocamento dos percentis, pois agora temos muitos itens que terminaram em 1 dia.
Além disso, caso eu queira informar a probabilidade de entregar um item com 86% de certeza de estar certo, eu diria que este seria entregue em até 16 dias. Aumentamos 1% na confiança e diminuímos 1 dia.
Quanto mais informações eu possuir de histórico, mais confiança eu terei na minha distribuição e maior será a minha certeza de informar um prazo.
Em breve escreverei o detalhamento do Histograma do Customer Lead Time e lá falarei um pouco mais sobre a confiança da distribuição. Este foi apenas para falar do Percentil.
Espero que tenha gostado e seja útil.
Hasta la vista.
Perguntas frequentes
O que é percentil e como ele ajuda a prever prazos?
O percentil é uma medida estatística que divide uma distribuição de dados em 100 partes iguais, onde cada parte representa 1%. No contexto de entregas, ele permite analisar o histórico do Customer Lead Time para calcular a probabilidade e dar previsibilidade sobre em quantos dias um novo item será concluído.
O que significa o Percentil 90 em um gráfico de entregas?
O Percentil 90 indica que 90% dos itens da distribuição foram entregues em um tempo igual ou menor ao valor mostrado nesse ponto. Essa métrica indica que há 90% de chance de concluir um trabalho no prazo estipulado, aceitando uma margem de 10% de probabilidade de erro na estimativa.
Por que um histórico pequeno compromete a previsão de prazos?
Uma quantidade reduzida de dados históricos gera uma amostra populacional pequena para tomada de decisão. Embora seja possível identificar percentis e probabilidades iniciais em um histograma, um histórico limitado não oferece estabilidade estatística nem a confiabilidade necessária para respaldar com precisão os prazos informados ao cliente.
Como a chegada de novas entregas altera a estimativa de prazos?
Conforme novas entregas são realizadas, os dados acumulam no histograma de Customer Lead Time e provocam o deslocamento dos percentis. Quanto maior o volume de informações coletadas, maior é a confiança na distribuição dos dados, permitindo estipular prazos menores mantendo ou até aumentando o nível de certeza do cumprimento.
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