Sabemos que a análise de dados já se tornou vital no mundo moderno, desempenhando um papel central na tomada de decisões, análise de resultados e até em processos de contratação e gestão de colaboradores. Com um grande volume de informação sendo gerada, a análise de dados é pautada por uma metodologia mais consciente e direcionada que possibilita entender quais são as métricas que realmente importam.
Entenda neste artigo como essa análise de dados pode ser a base para decisões mais estratégicas considerando a sua aplicação nas empresas.
Entendendo o que é análise de dados, afinal
A análise de dados é um conjunto de métodos que ajudam as empresas a usar informações específicas de forma eficaz, transformando-as em insights valiosos que podem auxiliar em decisões estratégicas com maior probabilidade de sucesso.
Ao utilizar técnicas de análise de dados, os gestores podem compreender o comportamento do cliente, identificar tendências de mercado, melhorar processos internos e prever resultados futuros. Isso é fundamental para a criação de estratégias empresariais informadas e precisas.
Análise de dados nas empresas: como começar a aplicar?
Algo que pode ajudar a entender como aplicar a análise de dados na sua empresa é entender os diferentes tipos de metodologias que poderiam ser utilizadas.
Existem quatro tipos principais, cada um com suas próprias definições e aplicações: análise descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva. Cada uma delas pode ser mais indicada para um momento ou situação diferentes, ou podem ser combinadas para produzir um resultado mais qualificado.
Entenda melhor cada uma delas:
Análise de Dados Descritiva
É a análise que responde à pergunta “O que aconteceu?”.
Em geral, está focada em resumir um determinado histórico e buscar explicar uma situação que já aconteceu. Algumas das ferramentas tradicionais nessa análise são:
- relatórios;
- dashboards de resultados;
- debriefing de determinada situação;
- visualizações de dados para apresentar informações de maneira compreensível.
A análise descritiva é essencial para monitorar o desempenho de negócios e identificar padrões e tendências passadas.
Análise de Dados Diagnóstica
Responde à pergunta “Por que aconteceu?”.
Indo além da análise descritiva, a análise diagnóstica busca investigar quais foram as causas daquele acontecimento. Algumas das técnicas e processos que podem ser usados são:
- mineração de dados;
- análise de correlação;
- análise de causas-raiz para identificar fatores que influenciam os resultados.
A análise diagnóstica ajuda as empresas a compreenderem as razões por trás dos seus desempenhos e a identificar oportunidades de melhorias.
Análise de Dados Preditiva
“O que pode acontecer?” é a pergunta respondida nesse caso.
A análise preditiva utiliza técnicas estatísticas e também machine learning para mapear tendências futuras considerando dados históricos. Não se trata de prever o futuro, mas entender a partir do que já aconteceu qual a probabilidade de que determinado evento volte a acontecer em uma situação específica.
Por exemplo, empresas que trabalham com segurança de carga e logística podem entender quais são as rotas com maior roubo de carga e quais são as épocas do ano em que há maior risco. Um estudo recente mostrou, por exemplo, que 82% das ocorrências do país acontecem no Rio de Janeiro e São Paulo – o que significa que nesses estados estão concentradas as rotas de maior perigo.
Algumas ferramentas importantes aqui são:
- levantamento de dados históricos;
- análise de periodicidade e sazonalidade;
- mapas de incidência.
Modelos preditivos podem identificar tendências emergentes e comportamentos futuros, permitindo que as empresas se preparem proativamente para desafios e oportunidades.
Análise de Dados Prescritiva
Este tipo de análise responde à pergunta “O que deve ser feito?”.
A análise prescritiva sugere ações específicas com base no mapeamento feito pela análise preditiva. Ela utiliza algoritmos avançados e técnicas de otimização para recomendar decisões que possam melhorar os resultados empresariais. A análise prescritiva é especialmente útil para a elaboração de estratégias de marketing personalizadas, otimização de cadeias de suprimentos e planejamento de recursos.
No exemplo anterior sobre roubo de carga, a análise prescritiva poderia usar os dados para traçar rotas mais seguras buscando evitar a recorrência dos roubos de carga.
O papel crucial da análise de dados na tomada de decisão
Algo que confunde muitas empresas quando falamos sobre o uso de dados é a compreensão sobre quais são os indicadores que realmente devem ser acompanhados.
Em um artigo da Harvard Busines Review, pesquisadores da área de vendas explicam quando os dados analíticos devem ser usados para direcionar estratégias de venda e quando não devem.
Para tomar essa decisão sobre quais insights de dados seguir são propostas duas perguntas:
- Quão altos são os riscos de decisão?
- Quão confiável é o insight baseado em dados?
As decisões estratégicas, como a entrada em novos mercados, lançamentos de produtos e ajustes em estratégias de marketing, sempre podem ser aprimoradas por meio de análises detalhadas de dados.
Por exemplo, uma empresa que analisa dados de vendas e feedback de clientes pode identificar padrões de comportamento do consumidor e ajustar suas ofertas para melhor atender às necessidades do mercado.
Contudo, é fundamental ter consciência do risco da decisão, visto que os dados também não são uma resposta 100% exata, mas uma tendência – e a qualidade dessa tendência depende justamente da confiabilidade desses dados.
Por isso, os dados ocupam sim um papel crucial nas organizações, mas dependem de um conhecimento específico para serem aplicados de forma devida.
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]]>Com a quantidade de informações disponíveis, é essencial garantir a qualidade dos processos de organização, mapeamento e análise. Nesse contexto, a arquitetura de dados desempenha um papel importante ao estabelecer modelos e práticas para alcançar esse objetivo.
A seguir, entenda a arquitetura de dados e como ela pode ser aplicada nos negócios para obter melhores resultados.
O que é arquitetura de dados?
A arquitetura de dados faz referência a um conjunto de práticas e tecnologias que permitem o seu gerenciamento eficiente e seguro. Como os dados são organizados e estruturados em uma empresa, desde a coleta até o uso, impacta na eficiência das em diferentes áreas e processos de decisão.
Nas ações de arquitetura de dados estão incluídas a criação de modelos que definem a estrutura e os relacionamentos dos dados, a integração de informações de diversas fontes e a governança para garantir a qualidade e segurança dos dados.
Otimizando a arquitetura para obter melhores resultados nos negócios
A estruturação da arquitetura de dados é uma etapa essencial para ser criada, de fato, uma cultura data-driven nas empresas. Essa abordagem é essencial em todas as empresas e setores, visto que em qualquer cenário ou operação os dados podem auxiliar os processos empresariais.
Para começar a discussão sobre como realizar essa otimização, podemos mapear três componentes essenciais para uma arquitetura de dados otimizada: modelagem, integração e governança. Entenda melhor cada um deles:
Modelagem de dados
Modelagem de dados é o processo de criar um desenho visual que define como as informações são coletadas e gerenciadas em uma organização. O desenho em si ajuda a entender o fluxo da informação e relacionamentos dentro do sistema.
São criados modelos conceituais, lógicos e físicos para definir esse processo. Esse desenho ajuda a entender o andamento dos dados de forma consistente e clara. Isso facilita também caso seja necessário recuperar alguma informação – visto que basta refazer o caminho mapeado.
Existem muitas ferramentas criadas especificamente para essa ação, como ER/Studio, IBM InfoSphere e Microsoft Visio.
Integração de Dados
A integração de dados é o processo de combinar dados de diferentes fontes em um único local. É algo importante principalmente para empresas que utilizam vários sistemas em diferentes funções empresariais.
Uma técnica comum de combinação de dados é a ETL, sigla das palavras em inglês extract, transform e load – extrair, transformar e carregar. Esse processo funciona em três etapas:
- Coleta dos dados importantes do banco de dados original
- Ajuste dos dados para facilitar a análise
- Inserção dos dados no novo banco de dados
Há também a possibilidade de utilizar ferramentas middleware de integração para fazer esse processo. O Apache Nifi, Talend e Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) são exemplos de soluções que facilitam a integração de dados.
Governança de Dados
A governança de dados refere-se às políticas, processos e padrões que garantem a qualidade, integridade e segurança dos dados. Um programa bem estruturado é essencial para assegurar que os dados sejam confiáveis e estejam em conformidade com as regulações – como é o caso da LGPD no Brasil.
Isso significa que é importante definir quem é responsável por gerenciar os dados, garantir que eles sejam de boa qualidade e protegidos. Existem ferramentas como Collibra, Informatica e IBM Data Governance que podem ajudar nesse processo e tornar a governança de dados mais eficaz.
Comece mapeando as necessidades da sua arquitetura de dados
Uma arquitetura de dados eficaz permite que as empresas obtenham insights valiosos a partir dos seus dados, identificando tendências, otimizando operações e melhorando a experiência do cliente. Para começar, é importante entender quais são as necessidades naquele momento, isto é, qual a maturidade da sua gestão de dados.
No blog da AWS, plataforma de computação na nuvem da Amazon, foi publicado em 2022 um artigo sobre a redução de 30% nos custos e aumento na segurança da plataforma global de inteligência tributária C-One. Um dos pontos levantados no planejamento para a melhoria da infraestrutura da empresa foi a modernização da arquitetura de dados.
Uma forma de realizar essa modernização é contratando uma empresa parceira para auxiliar em cada etapa.
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]]>Empresas de diversos segmentos estão em busca de formas de melhorar seu desempenho e se destacar da concorrência. Uma das maneiras mais eficazes de alcançar esse objetivo é por meio da utilização de dados estruturados.
Os dados estruturados são definidos como uma forma mais eficiente de organizar informações de modo que possam ser facilmente acessadas por pessoas ou softwares na busca por algo específico.
Neste artigo, entenda melhor como os dados estruturados auxiliam na melhora do desempenho empresarial.
O que são dados estruturados?
Dados estruturados é um termo que se refere a forma de organizar e formatar dados para poderem ser facilmente compreendidos e acessados por seres humanos ou máquinas.
Essa estrutura geralmente envolve um modelo de dados bem definido, baseado em bases de dados e tabelas que facilitam a categorização das informações ali inseridas.
Como os dados estruturados melhoram o desempenho empresarial?
Quando os dados estão bem organizados, é mais fácil para as empresas acessarem e utilizarem essas informações de maneira eficaz. A Pesquisa Google, por exemplo, utiliza dados estruturados que encontra na Web para entender o conteúdo da página e melhorar o processo de entrega dos resultados.
A estratégia também se aplica a estruturas menores, como uma empresa de varejo que utiliza dados estruturados pode rastrear inventários com precisão. Essa organização auxilia a identificar produtos de baixo desempenho e ajustar suas estratégias de compra e marketing em tempo real.
Confira algumas situações práticas em que os dados estruturados são usados para melhorar o desempenho das empresas:
Automação de processos
Sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), por exemplo, utilizam dados estruturados para automatizar interações com clientes, enviar comunicações personalizadas e analisar padrões de comportamento do cliente.
Isso reduz a carga de trabalho manual dos funcionários, reduz as chances de erro humano ou atrasos por esquecimento e, por consequência, melhora a experiência do cliente.
Tomada de decisão informada
Com dados organizados, gestores podem acessar rapidamente as informações que precisam para tomar decisões estratégicas. Uma das vantagens é garantir maior robustez para a análise preditiva. Em sistemas mais avançados, com técnicas específicas e aplicação de machine learning, é possível fazer previsões de tendências para antecipar oportunidades e analisar desafios.
Uma empresa de segurança pode usar esse formato na análise de dados de segurança pública disponibilizados livremente para mapear as tendências de certas ocorrências – como em qual região determinado crime é mais comum?
Isso faz com que seja possível estabelecer estratégias mais confiantes que vão atacar problemas reais e gerar melhores resultados. Assim, as organizações são mais proativas em vez de reativas, adaptando suas estratégias com base em previsões precisas.
Desenvolvimento de estratégias de negócios
Com dados estruturados, as empresas podem analisar o mercado de forma detalhada, entender melhor o comportamento dos clientes e identificar áreas de crescimento. Isso permite levar mais informações para o planejamento de negócios de curto, médio e longo prazo.
Em ações mais avançadas, a criação de paineis de controle e relatórios de desempenho em tempo real elevam o nível desse sistema. Com dados em tempo real, os ajustes podem ser feitos mais rapidamente, tornando processos empresariais mais dinâmicos e alinhados ao que o mercado necessita.
Como iniciar a estruturação de dados na sua empresa?
Diversas metodologias e ferramentas podem ajudar as empresas a estruturar os dados. Uma das abordagens mais comuns é o uso de bancos de dados relacionais, que organizam dados em tabelas com linhas e colunas, permitindo consultas rápidas e eficientes.
Falando de forma mais técnica, existem os sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS) como MySQL, PostgreSQL e Microsoft SQL Server, amplamente utilizados para esse fim.
Existem ainda os softwares de integração de dados, que permitem a coleta, transformação e carregamento e dados de várias fontes em um formato estruturado. E, ainda, as tecnologias de big data, que ajudam no processamento de grandes volumes de dados estruturados.
Existem empresas que oferecem esse serviço de conexão entre negócios e novas soluções, criando estratégias personalizadas para melhorar o uso de dados de maneira gradual e eficaz.
Na DS3X conectamos a sua empresa com a tecnologia para maximizar os resultados a partir das necessidades da sua empresa. Entre em contato! Nossa equipe de especialistas está disponível para tirar qualquer dúvida e explicar como podemos elevar o seu uso de dados para melhorar o desempenho empresarial.