Pular para o conteúdo
Hoje, a maioria das organizações prioriza os a análise de dados para orientar as decisões de negócios. E com razão. Mas os dados por si só não são o objetivo. Fatos e números não têm sentido se não há como obter insights valiosos que levem a ações mais informadas.
Em um mundo cada vez mais digital, a quantidade de dados gerados cresce exponencialmente. Segundo a Statista, a projeção é de que, até 2025, o volume de dados produzidos mundialmente alcance a marca de 181 zettabytes.
Dessa forma, a capacidade de transformar esses dados em insights acionáveis é o que separa as empresas que prosperam das que ficam para trás. E é nesse contexto que surge a abordagem data driven, que coloca a análise de dados no centro da tomada de decisões.
Assim, ao longo deste artigo, exploraremos as melhores práticas, ferramentas e técnicas utilizadas por profissionais de análise de dados, oferecendo orientações práticas e exemplos concretos para ajudá-lo a aproveitar ao máximo suas próprias análises.
Boa leitura!
Data Driven: entendendo o significado
Data driven é uma filosofia que utiliza dados para embasar decisões estratégicas e operacionais. Empresas que adotam essa cultura desfrutam de diversos benefícios, como:
- Maior assertividade nas decisões: com base em dados concretos, as empresas podem tomar decisões mais precisas e eficazes, reduzindo o risco de erros e impulsionando o crescimento;
- Redução de custos e otimização de recursos: a análise de dados permite identificar oportunidades para reduzir custos e otimizar o uso de recursos, aumentando a eficiência operacional;
- Melhoria na experiência do cliente: a análise de dados permite entender melhor as necessidades e expectativas dos clientes, possibilitando a criação de produtos e serviços personalizados e que proporcionam uma experiência superior;
- Aumento da competitividade: as empresas que tomam decisões baseadas em dados estão mais bem posicionadas para competir em um mercado cada vez mais dinâmico e competitivo.
A importância da análise de dados na tomada de decisões
A análise de dados desempenha um papel importantíssimo na tomada de decisões, pois fornece insights baseados em evidências que podem orientar líderes e gestores a fazer escolhas mais informadas e estratégicas.
Assim, em um ambiente de negócios, a análise de dados ajuda a identificar padrões, tendências e correlações que, de outra forma, poderiam passar despercebidos. Com essas informações, as empresas podem prever comportamentos futuros, otimizar processos, melhorar produtos e serviços e adaptar-se rapidamente a mudanças de mercado.
O uso da análise de dados também permite às empresas criar novas oportunidades de negócio, gerar mais valor e garantir um crescimento contínuo. Com insights detalhados sobre o mercado e o comportamento do consumidor, as organizações podem desenvolver estratégias de marketing mais eficazes, aprimorar a experiência do cliente e tomar decisões de investimento mais assertivas.
Por fim, a análise de dados fornece uma base sólida para a tomada de decisões, reduzindo a dependência de intuições e suposições e permitindo uma abordagem mais científica e precisa para a resolução de problemas e planejamento estratégico.
Utilizando dados de forma estratégica: o passo a passo
Coleta de Dados
A coleta de dados é a fundação de uma organização orientada por dados. Devem-se definir as fontes de dados apropriadas, sejam elas internas como sistemas de CRM e ERP, ou externas como mídias sociais e bases de dados públicas. Ferramentas de coleta de dados precisam ser implementadas para capturar informações de maneira sistemática e confiável.
Preparação dos dados
Após a coleta, os dados necessitam de preparação, que envolve limpeza e transformação. Nesta etapa, dados irrelevantes são descartados e dados brutos são convertidos em um formato adequado para análise. Este processo é crucial para garantir a qualidade e integridade dos dados, o que também é um aspecto central da governança de dados.
Análise dos dados
Com os dados devidamente preparados, segue-se para a análise, que pode variar desde técnicas estatísticas básicas até avançadas, como machine learning. Nesta fase, organizações utilizam ferramentas de análise de dados para identificar padrões, tendências e correlações. A análise de dados fornece o substrato para que decisões estratégicas sejam tomadas com base em evidências.
Interpretação de resultados
Finalmente, a interpretação dos resultados culmina no desenvolvimento de dashboards e relatórios que traduzem os dados analisados em insights acionáveis. A interpretação conecta a análise à estratégia de negócios, possibilitando que as organizações identifiquem oportunidades, aprimorem operações e desenvolvam um plano estratégico fundamentado em um enfoque orientado a dados.
Os principais tipos de análise de dados na cultura data driven
As soluções analíticas oferecem uma maneira conveniente de aproveitar os dados de negócios. Mas o número de soluções no mercado pode ser assustador – e cada uma abrange uma categoria diferente de análise.
Quais são cada uma dessas categorias? Elas estão relacionadas? Resumindo, todas são formas de análise de dados, mas cada uma usa os dados para responder a perguntas diferentes.
Assim, são quatro os tipos principais de análise de dados que sustentam a cultura data driven:
Análise descritiva
A análise descritiva analisa os dados estatisticamente para contar o que aconteceu no passado. Ela ajuda uma empresa a entender seu desempenho, fornecendo contexto para ajudar as partes interessadas a interpretar as informações. Isso pode ser na forma de visualização de dados, como gráficos, tabelas, relatórios e paineis.
Como a análise descritiva pode ajudar no mundo real? Em um ambiente de cuidados de saúde, por exemplo, digamos que um número invulgarmente elevado de pessoas é admitido no serviço de urgência em um curto período de tempo. A análise descritiva informa que isso está acontecendo e fornece dados em tempo real com todas as estatísticas correspondentes (data de ocorrência, volume, detalhes do paciente, etc.).
Análise diagnóstica
A análise diagnóstica leva os dados descritivos um passo adiante e fornece uma análise mais profunda para responder à pergunta: por que isso aconteceu? Frequentemente, a análise diagnóstica é chamada de análise de causa raiz. Isso inclui o uso de processos como descoberta de dados , mineração de dados e detalhamento.
No exemplo da saúde mencionado anteriormente, a análise diagnóstica exploraria os dados e faria correlações. Por exemplo, pode ajudar a determinar que todos os sintomas dos pacientes – febre alta, tosse seca e fadiga – apontam para o mesmo agente infeccioso. Agora você tem uma explicação para o aumento repentino de volume no pronto-socorro.
Análise preditiva
A análise preditiva pega dados históricos e os alimenta em um modelo de aprendizado de máquina que considera as principais tendências e padrões. O modelo é então aplicado aos dados atuais para prever o que acontecerá a seguir.
De volta ao nosso exemplo hospitalar, a análise preditiva pode prever um aumento no número de pacientes internados no pronto-socorro nas próximas semanas. Com base nos padrões dos dados, a doença está se espalhando rapidamente.
Análise prescritiva
A análise prescritiva leva os dados preditivos para o próximo nível. Agora que você tem uma ideia do que provavelmente acontecerá no futuro, o que deve fazer? Assim, ela sugere vários cursos de ação e descreve quais seriam as implicações potenciais para cada um deles.
Voltando ao nosso exemplo hospitalar: agora que você sabe que a doença está se espalhando, a ferramenta de análise prescritiva pode sugerir que você aumente o número de funcionários disponíveis para tratar adequadamente o fluxo de pacientes.
| Análise Descritiva | Análise Diagnóstica | Análise Preditiva | Análise Prescritiva | |
| Exemplos | – Média, mediana, moda, desvio padrão;- Distribuição de frequências;- Gráficos e tabelas. | – Testes de hipóteses;- Análise de regressão;- Modelagem de dados. | – Machine learning;- Mineração de dados;- Modelos de previsão. | – Otimização de processos;- Simulação de cenários;- Tomada de decisão baseada em dados. |
| Objetivo | Retratar o passado, fornecendo uma visão geral dos dados. | Investigar as causas por trás dos resultados observados. | Apresentar modelos para prever cenários futuros com base em dados históricos. | Recomendar ações para otimizar resultados futuros. |
Em resumo: tanto a análise descritiva quanto a análise diagnóstica olham para o passado para explicar o que aconteceu e porque aconteceu. A análise preditiva e a análise prescritiva usam dados históricos para prever o que acontecerá no futuro e quais ações você pode tomar para afetar esses resultados.
Organizações com visão de futuro utilizam uma variedade de análises em conjunto para tomar decisões inteligentes que ajudam o seu negócio ou, no caso do nosso exemplo hospitalar, a salvar vidas.
Agora que você já sabe as diferenças de mensuração de dados para cada momento, vamos a uma camada a mais na sua jornada de data driven.
Transformar dados em insights acionáveis é uma etapa crucial para tomar decisões informadas e melhorar os resultados de negócios. Requer a necessidade de compreender esses dados e interpretar adequadamente as informações que você adquiriu. Aqui está um guia passo a passo sobre como fazer isso:
1. Colete, limpe e prepare seus dados
Conforme discutido, os dados adquiridos precisam ser relevantes para os objetivos do negócio. Eles também precisam ser limpos para garantir que não prevaleçam duplicações, erros ou inconsistências.
2. Escolha as ferramentas de análise certas
Depois que os dados forem coletados, selecione as ferramentas e técnicas de análise de dados apropriadas e relevantes para seus dados e objetivos. Aqui você pode usar ferramentas como as da Skyone para ter acesso a um painel de monitoramento e configurar alertas de execução, falhas e timeouts, por exemplo.
3. Explore seus dados com EDA (Análise Exploratória de Dados)
Comece explorando os dados para identificar padrões, valores discrepantes e tendências. Com a ferramenta de sua preferência, você pode visualizar seus dados com tabelas e gráficos.
4. Teste sua hipótese
Formule sua hipótese com base em seus objetivos e nos padrões observados. Teste essas hipóteses usando testes estatísticos apropriados.
5. Analise seus dados com técnica avançada
Dependendo da complexidade dos seus dados, considere técnicas mais avançadas, como análise de regressão, clustering ou algoritmos de aprendizado de máquina para descobrir insights ocultos. Isso pode exigir um profissional especializado para ajudar a entender melhor os dados.
6. Visualize seus dados
Crie visualizações de dados significativas para tornar dados complexos mais compreensíveis. Recursos visuais como tabelas, gráficos e paineis podem ajudar a transmitir insights de maneira eficaz.
7. Identifique as principais informações
Resuma os insights mais importantes de sua análise. Eles devem ser acionáveis e vinculados diretamente aos seus objetivos.
8. Faça recomendações informadas para o seu negócio
Com base nos insights, faça recomendações claras e práticas para o seu negócio. Que medidas devem ser tomadas para capitalizar os insights?
9. Teste e valide suas recomendações
Se aplicável, teste as suas recomendações em ambientes controlados ou através de projetos piloto para validar a sua eficácia.
10. Implemente suas recomendações
Implemente os insights e recomendações em sua estratégia de negócios.
11. Monitore continuamente o impacto
Monitore o impacto das mudanças feitas em suas estratégias com base na análise contínua de dados. Os insights podem evoluir com o tempo.
12. Estabeleça um ciclo de feedback
Crie um ciclo de feedback que lhe permita aprender com os resultados de suas decisões e ajustar suas estratégias de acordo.
13. Garanta a governança de dados
Garantir que os dados sejam mantidos, protegidos e usados de forma ética, de acordo com os requisitos legais e regulamentares.
Cultura data driven: desafios comuns
A adoção de uma cultura data driven em uma organização traz consigo desafios relacionados à qualidade dos dados e ao engajamento das equipes. Essas questões são críticas para que a transformação baseada em dados seja eficaz e possa conduzir a uma tomada de decisão mais informada e estratégica.
Vejamos cada uma delas:
Qualidade e limpeza de dados
Garantir a qualidade e integridade dos dados é muitas vezes um desafio significativo. Os dados podem estar incompletos, imprecisos ou inconsistentes, tornando difícil confiar neles para a tomada de decisões. Assim, manter a qualidade dos dados requer processos contínuos de monitoramento, limpeza e validação.
Engajamento por parte da equipe
Compreender como traduzir insights baseados em dados em ações do mundo real pode ser um desafio. Isso requer comunicação e colaboração eficazes entre analistas de dados e tomadores de decisão dentro da empresa. Além disso, alinhar os insights com os objetivos de negócios e os recursos disponíveis é crucial. Por isso, esteja sempre comunicando sobre eles.
Outro passo importante é conectar insights de diferentes fontes de dados para obter uma imagem clara do que está acontecendo e expressá-lo verbalmente. Você pode usar paineis interativos para rastrear cada KPI e comunicar insights.
Além disso, comunicar com precisão o que você descobriu com os dados garante que todos na equipe estejam na mesma página e permite que as partes interessadas tomem decisões baseadas em dados. Portanto, quando as partes apropriadas recebem dados precisos, isso facilita a tomada de medidas que fortalecem a estratégia de negócios.
Aqui estão alguns fatores-chave para garantir que seus insights sejam comunicados de forma eficaz:
- Conheça seu público;
- Comece com o que é mais importante;
- Facilite a compreensão;
- Seja capaz de responder “como” e “por quê”.
O futuro da cultura data driven
A cultura data driven está em constante evolução, impulsionada por avanços tecnológicos e pela crescente importância dos dados na tomada de decisões. As empresas que desejam prosperar nesse cenário dinâmico precisam se adaptar e aprimorar continuamente suas práticas de análise de dados.
Confira, a seguir, algumas tendências que moldam o futuro da cultura data driven:
- Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML): automatização de tarefas repetitivas, geração de insights preditivos e otimização de processos;
- Big Data: análise de grandes conjuntos de dados para identificar padrões e tendências complexas;
- Cloud Computing: democratização do acesso a ferramentas de análise de dados e escalabilidade da infraestrutura;
- Data Literacy: capacitação dos profissionais para interpretar e utilizar dados de forma eficaz;
- Governança de Dados: implementação de políticas e procedimentos para garantir a qualidade, segurança e ética no uso dos dados.
Conte com a Skyone para transformar dados em insights valiosos
Com as nossas soluções em dados você tem infinitas possibilidades! Alinhada com a transformação de dados em insights acionáveis, a Skyone pode ajudar seu negócio oferecendo otimização de recursos, velocidade, escala, governança e inovação.
Juntos, o armazenamento e a catalogação de dados desempenham um papel crucial na gestão eficaz de informações. Nós simplificamos sua operação como nunca, possibilitando o armazenamento, gestão, organização, catalogação e disponibilização de dados, tudo em um só lugar!
Quer saber mais? Solicite uma demo.
Conclusão
Ao se preparar para o futuro da cultura data driven, as empresas podem aproveitar o poder dos dados para tomar decisões inteligentes, impulsionar a inovação e alcançar um crescimento sustentável. Dessa forma, priorizar os clientes em qualquer análise de dados é vital para o negócio.
No entanto, você precisa de uma solução integrada para análise e interpretação de dados e tomada de ações imediatas e automatizadas. Este processo o ajudará a tomar decisões informadas que melhoram a eficiência do negócio.
Cada estratégia descrita neste artigo pode ajudá-lo a ajustar seu plano de ação para transformar dados em insights acionáveis para o bem do seu negócio. Você deve experimentar algumas estratégias para encontrar uma que funcione para o seu negócio. Você também precisaria de uma ferramenta de BI para ajudá-lo a implementar uma cultura orientada a dados em toda a sua empresa e alinhar todos em uma única fonte de verdade .
Aproveite e leia também sobre o Skyone Autosky que te dá a oportunidade de ter todas as suas aplicações cliente-servidor em nuvem.
