O filme Moneyball (2011), estrelado por Brad Pitt, é muito mais do que uma história sobre esportes. Trata-se de um case de sucesso de negócios usando o Big Data e análise de dados e que pode ser aplicado em muitas empresas, até mesmo naquelas com orçamento limitado. Mais do que olhar para os dados de forma inovadora, a história nos mostra como uma liderança corajosa e analítica pode mudar a cultura da organização e alcançar sucesso.
Baseado no livro de Michael Lewis, o filme mostra como o time de beisebol do Oakland Athletics mudou o jogo e abocanhou uma sequência de 20 vitórias, após uma série de derrotas. O longa é baseado em uma história real e gira em torno de Billy Beane, dirigente e ex-basebolista estadunidense que fez história nos esportes. Ele tinha o desafio de trabalhar para um dos times “mais pobres” do beisebol, com um orçamento anual de folha de pagamento que era cerca de 75% menor do que o orçamento de competidores da World Series, como o NY Yankees e o Boston Red Sox. Depois de perder para o time do Yankees, na pós-temporada de 2001, e com a iminente saída de seus principais jogadores, Billy busca alternativas para conseguir montar um time competitivo.
Em uma visita ao Cleveland Indians, Billy conhece o jovem economista Peter Brand, que defendia a teoria de uma discrepância entre o investimento realizado nos jogadores e as suas estatísticas de desempenho. Brand achava possível criar um modelo onde cada jogador pudesse trazer mais desempenho ao time por cada dólar investido. Billy resolve abraçar a ideia e apesar da resistência inicial do técnico do time e do descrédito total em seu trabalho, o gerente geral vai usar a inteligência de dados para levar o Oakland A. ao sucesso.
Estratégia de jogo em campo
Como funcionou a estratégia adotada por Beane no esporte? Antes de tudo, mudando a cultura organizacional. Ele começou tirando o controle da tomada de decisões em campo do gerente em campo, afinal, ele achou que como “CEO” do time, as decisões estratégicas eram dele. Ele também anulou todas as decisões de seu caçador de talentos, pois acreditava que ambos estavam impregnados pelo pensamento da “velha escola do beisebol”. Aqui, como em qualquer realidade empresarial, ele enfrenta resistência de seus colegas e até mesmo do técnico do time.
Como Billy dispunha de pouco dinheiro, ele precisava tirar uma vantagem competitiva usando dados para montar uma equipe capaz de ganhar. Ao olhar os dados, ele aprendeu que a porcentagem na base (não a média de rebatidas) era um indicador muito melhor para “comprar corridas e vitórias”. A teoria Moneyball buscou responder duas questões básicas: O jogador pode rebater? O jogador pode criar corridas? Se a resposta a uma ou ambas as perguntas fosse “sim”, era provável que Billy tivesse uma boa escolha em mãos – e uma que poderia atuar quando o dever chamasse.
Ao invés de competir por jogadores caros como, por exemplo, aqueles de ensino médio de alto potencial com altas médias de rebatidas e físicos perfeitos em termos de força e velocidade, o gerente do Oakland A. buscava jogadores de baixo custo com altas porcentagens de base.
Sua teoria era que os jogadores com uma porcentagem maior na base seriam mais valiosos do que aqueles com menor porcentagem na base, mesmo quando aqueles com a porcentagem menor acertassem mais home runs e fossem mais rápidos e ainda mais fortes.
Para Billy não importava a aparência física do rebatedor, desde que ele pudesse obter consistentemente na base, por meio de rebatidas ou caminhadas. Ele apostou em jogadores que talvez estivessem acima do peso, mais velhos ou saindo de uma lesão. Em todos os casos, o que poderia parecer imperfeição aos olhos dos outros, Billy transformou em joias acessíveis ao seu time com base em métricas, garantindo a vitória mesmo com um orçamento apertado.
Colhendo os louros da vitória
A grande sacada de Beane foi eliminar grande parte do “risco” do beisebol jogando com as probabilidades a seu favor. Todas suas escolhas se baseavam na grande quantidade de dados do beisebol, que estavam disponíveis e ninguém mais estava usando para tomar decisões de negócios neste “bom e velho clube de meninos”, chamado Major League Baseball. E não que os dados fossem novidades. A indústria do esporte utilizava dados há muito tempo, mas o que Billy fez foi reunir e olhar para esses dados de uma forma inovadora, adaptando-os com a realidade do seu time e com os objetivos finais da organização. Ele soube trazer inteligência aos dados e utilizou-os de forma consistente na tomada de decisões.
Apesar das restrições orçamentárias e da opinião dos pessimistas da mídia e da MLB dizendo que as estratégias de Beane nunca funcionariam, o Oakland Athletics desafiou as probabilidades e colocou em campo um time campeão. Entre 2000 e 2006, o Oakland A. teve uma média de 95 vitórias, conquistou quatro títulos da American League West e fez cinco aparições nos playoffs.
Como mostrado no filme, o Boston Red Sox fez uma oferta recusada por Billy de US$ 12,5 milhões, que o teria feito o mais bem pago gerente geral da história do baseball. Aos poucos, olheiros e gerentes passaram a reconhecer a validade da teoria de Beane. O Red Sox ganhou o campeonato de 2004 usando a estratégia criada por ele.
Ao longo dos anos, a teoria do moneyball teve um legado duradouro no beisebol, permitindo que times com orçamentos significativamente mais baixos escolhessem jogadores que lhes permitiriam competir com sucesso com times de grande mercado, como os Yankees. Isso mudou o cenário do beisebol americano e a forma de negociar talentos. Agora, não bastava apenas dinheiro para ter sucesso em campo, mas sim uma boa dose de inteligência de dados e decisões mais ajustadas.
Moneyball é importante, justamente, porque mostra a vantagem de tornar a ciência de dados parte do DNA de uma organização. O filme destaca como uma grande ideia sobre big data pode se traduzir em ganhos sérios para os negócios. Mais do que apenas um amontoado de estatísticas e predições, o que é realmente fundamental entender no filme é o peso do papel de liderança exercido por Billy Beane. O sucesso do time não é apenas por conta da análise de dados, mas por causa de Beane, o líder que entendeu o potencial da análise e mudou a organização para que pudesse entregar esse potencial e mudar a história do esporte.
– Ernesto Schlesinger
