Como fazer análise de dados bem-sucedida? Nós explicamos!

As empresas têm investido em melhorar as práticas de como fazer análise de dados, sendo esta um grande trunfo para as empresas, desde startups até organizações internacionais que se preocupam em fazer a melhor leitura de seus resultados e tomar decisões em cima disso.

A análise de dados é uma forma comprovada para organizações e empresas obterem as informações necessárias para tomar melhores decisões, atender seus clientes e aumentar a produtividade e a receita.

Os benefícios da análise de dados são numerosos demais para contar, e alguns dos benefícios mais gratificantes incluem obter as informações certas para sua empresa, obter mais valor dos departamentos de TI, criar campanhas de marketing mais eficazes e obter um melhor entendimento dos clientes.

Afinal, o que é análise de dados?

A análise de dados é um componente principal da mineração de dados e é fundamental para obter a percepção que impulsiona as decisões de negócios. Organizações e empresas analisam dados de várias origens usando soluções de gerenciamento de Big Data e soluções de gestão da experiência do cliente que utilizam análise de dados para transformar dados em insights acionáveis.

A análise de dados inclui todas as maneiras de decompor os dados, avaliar as tendências ao longo do tempo e comparar um setor ou medida com outro. Também pode incluir as várias maneiras pelas quais os dados são visualizados para tornar as tendências e os relacionamentos intuitivos de relance. Envolve fazer perguntas sobre o que aconteceu, o que está acontecendo e o que acontecerá (análise preditiva).

Como fazer uma conferência de dados com sucesso?

Os dados são tão bons quanto as perguntas que são definidas. Por mais avançada que seja sua infraestrutura de TI, seus dados não fornecerão uma solução pronta, a menos que se faça uma pergunta específica.

Os dados, geralmente, representam os processos de um negócio. Isso pode ser um usuário interagindo com um site de comércio eletrônico, um paciente em um hospital, um projeto sendo aprovado, software sendo comprado e faturado e assim por diante.

Todos eles são representados em milhares de bancos de dados em todo o mundo e todos eles são armazenados de maneira ligeiramente diferente com regras de negócios diferentes.

Para ajudar a transformar dados em decisões de negócios, deve-se começar a preparar os pontos de vista que deseja obter insights antes mesmo de iniciar o processo de coleta de dados.

Com base na estratégia, nas metas, no orçamento e nos clientes-alvo da empresa, deve-se preparar um conjunto de perguntas que orientarão com facilidade a análise de dados e o ajudará a chegar a insights relevantes.

Todos (ou, pelo menos, a maioria das empresas de dados maduros) têm uma fonte de dados de verdade. Mas, deve-se sair da mentalidade de fonte única de dados e pensar em como unir os dados quantitativos e qualitativos para provocar insights melhores. A integração de seus dados pode emprestar dados de ação do usuário do Google Analytics e combiná-los com dados de usuários no Marketo ou SalesForce, por exemplo.

O que é preciso para organizar questionamento?

Em toda análise de dados organizacionais ou de negócios, deve-se começar com as perguntas corretas. As perguntas devem ser mensuráveis, claras e concisas. O analista deve elaborar perguntas para qualificar ou desqualificar possíveis soluções para seu problema ou oportunidade específica.

Considere que tipo de dados você precisaria para responder à pergunta-chave. Ao responder a essa pergunta, você provavelmente precisará responder a muitas subquestões.

Finalmente, em sua decisão sobre o que medir, certifique-se de incluir quaisquer objeções razoáveis ​​que qualquer parte interessada possa ter.

Analistas de dados também precisam se concentrar no contexto que está por trás dos dados que estão analisando. Isso significa entender as necessidades dos outros departamentos que solicitaram o projeto, bem como compreender realmente os processos por trás dos dados que estão analisando.

Isso significa que os analistas de dados precisam entender essas regras de negócios e lógica! Caso contrário, eles não podem realizar uma boa análise, eles farão suposições ruins e, frequentemente, criarão dados sujos e duplicados.

Tudo porque eles não entendiam o contexto. O contexto permite que equipes focadas em dados tornem as suposições mais claras. Eles não são forçados a gastar muito tempo na fase de hipóteses em que estão testando todas as teorias possíveis. Em vez disso, eles podem utilizar o contexto para ajudar a acelerar o processo de análise.

O contexto em torno dos dados são como ouro para os cientistas de dados. Não está sempre lá, mas quando está, torna o trabalho muito mais fácil!

Como apresentar os dados coletados para a sua empresa?

A grande maioria das ocasiões em que os dados são apresentados (relatórios, painéis executivos, apresentações de conferências ou simplesmente uma coisa automática por email do Google Analytics) acabam sendo improdutivas, porque a maior parte da discussão ainda é sobre os dados.

E se você está em uma discussão estratégica, qualquer ocasião para agir sobre os dados, precisará obter respostas o mais rápido possível.

Uma excelente visualização de dados realça exatamente o que você deseja que o usuário perceba e os leva à ação antes mesmo que você possa mencioná-la. Renuncie às tabelas e aos scorecards métricos — é para isso que servem as exportações de dados! Use ferramentas interativas para contar uma história com dados e chamar a atenção das partes interessadas com o que você encontrar.

Confira algumas dicas que potencializarão sua apresentação:

  • não seja desleixado. Sua apresentação é sua marca;
  • traga o foco e simplifique;
  • determine a altitude de dados de forma otimizada;
  • elimine as distrações, utilize somente dados essenciais;
  • consolide os dados, seja o mais honesto possível.

A análise de dados valiosos solicita visualmente as ações a serem tomadas?

Muitas empresas são inundadas com relatórios com excessos de dados. Embora essa abordagem possa deter a maré de alguns interessados ​​com fome de dados, ela serve como um pontinho em um vasto oceano de dados.

Enquanto isso, uma ótima análise de dados pode realmente impactar a estratégia da empresa. Portanto, priorize análises que sejam críticas e que permitam a extração de algum resultado. Você nunca deve ter um ponto de análise que não responda à pergunta “o que posso fazer com esses dados?”

Procure sempre investir não somente em ferramentas de coleta, mas também nas de filtragem e análise.

Para saber mais sobre como fazer análise de dados confira o artigo Big Data: o que é, quais suas vantagens e como usar na sua empresa?

 

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