5 princípios básicos para a análise de dados 

Já vimos aqui nos artigos anteriores o quando a análise de dados pode ser um ponto extremamente estratégico para alavancar o seu negócio. Este é o primeiro passo para que você e os gestores da sua empresa tenham um olhar mais atento para as informações que já têm dentro de casa e tomar decisões mais acertadas.

Desde a correção de desvios de campanha, reajuste de metas, projeções de crescimento e inúmeros outros objetivos podem ser melhor orientados utilizando uma análise com foco em dados. De todo modo, nós sabemos que muito mais do que interpretar os números que estão em um relatório, esta tarefa pode e deve seguir alguns princípios-chaves para que você extraia da melhor maneira possível todos os insights que a empresa pode trazer para potencializar os seus próprios resultados.

Por isso, vou te mostrar 5 princípios básicos para uma análise de dados efetiva que aprendi durante a minha pós-graduação em DataScience com professor Dr. Aran Bey Tcholakian Morales.

1 – Atentar para o fato de que dados são um ativo estratégico

Tem um olhar orientado ao dados vai muito além de buscar as informações apenas no momento em que a necessidade surge. Sua empresa precisa estar preparada já realizando a coleta de todas as informações possíveis para que no momento da elaboração de um planejamento estratégico esteja tudo ao alcance da gestão.

Quando alguém te questiona as perguntas abaixo, qual é a sua resposta? Caso elas ou ao menos uma delas seja "não" acredito que a sua organização ainda não carrega e análise de dados como parte do seu DNA e precisa estar nessa busca.

– Usamos todo o recurso dos dados que estamos coletando e armazenando?

– Somos capazes de extrair informações significativas deles?

2 – Ter um processo sistemático de extração de informações e de conhecimento a partir dos dados:

Para que a sua análise de dados seja cada dia mais produtiva, é necessário que você e sua equipe estratégica tenham um processo, ou seja, uma metodologia, com etapas bem definidas e que possa facilitar a extração das oportunidades de melhoria.

Um ciclo com os passos abaixo, por exemplo, podem ser um bom norte:

– Definição do problema a ser analisado;

– Mapear o problema na sua ferramenta de machine learning;

– Realizar a preparação dos dados;

– Iniciar a análise exploratória dos dados;

– Modelagem e consolidação das informações extraídas;

– Avaliação das oportunidades de melhoria.

3 – Ter pessoas que conectem tecnologia, análises e negócios através dos dados:

Como já vimos no princípio 1, a análise de dados precisa ser parte do DNA da sua empresa. Invista em pessoas que estejam alinhadas com esta cultura e que entendam o valor desses dados para os seus negócios, passando pela tecnologia.

Fazer com que dados se transforme em insights e oportunidades de aumento dos seus resultados é um trabalho desafiador e que exige muita dedicação e criatividade.

4 – Incentivar a cultura analítica e de experimentação da organização:

A cultura analítica da organização é essencial para a transformação em uma organização orientada a dados. Isto é, a organização coleta e transforma dados, analisa tendências, relações e padrões entre os dados com o objetivo de apoiar os processos de gestão e decisão.

5 – Melhoria contínua

O fato de que a tecnologia evolui na velocidade da luz já é concreto, certo? Portanto, o que a sua empresa está fazendo para evoluir na medida do possível junto com as ferramentas de análise?

Para que você esteja um passo à frente, é necessário estar imerso em um processo de melhoria contínua.

Bom, espero que estas dicas tenham te ajudado. A lição principal aqui é entendermos que a análise de dados, conjuntamente com uma postura proativa da empresa, permite a adoção de posicionamentos estratégicos ainda mais voltados para o sucesso do seu negócio.