12 fev
Estratégia & Gestão

Alfabetização de dados: por que sua implementação é necessária?

A obtenção de informações verdadeiras sobre a empresa permite tomar decisões mais assertivas, bem como prever riscos. Porém, mais importante do que ter à disposição números e gráficos, é decifrá-los e compreendê-los. O que nos leva ao termo conhecido como alfabetização de dados.

Também conhecida como Data Literacy, na prática, a alfabetização de dados é a capacidade que uma empresa tem de transformá-los em algo fácil de ser compreendido pelos usuários. É a habilidade de ver, entender, analisar, interpretar e comunicar o conteúdo existente, proporcionando uma melhor leitura do contexto empresarial.

Neste artigo, abordaremos mais sobre a alfabetização de dados, incluindo sua importância para o sucesso de um negócio.

O que é alfabetização de dados?

A alfabetização de dados é um conceito que pode ser resumido em aprender e entender o significado das informações. O seu principal objetivo é reunir conhecimento para que seja tomada a melhor decisão. Com dados precisos, é possível:

  • Modificar estratégias;
  • Melhorar processos;
  • Produzir novas soluções;
  • Otimizar vendas;
  • Reduzir custos.

Para que isso ocorra, porém, a alfabetização de dados deve ser expandida para todos os setores da empresa. Além dos especialistas em Tecnologia da Informação e Ciência de Dados, todos os níveis hierárquicos devem entender a sua importância e como analisá-los.

Afinal, quanto mais pessoas têm acesso às informações, maiores são as chances de serem realizados processos eficientes e benéficos para o negócio.

Qual a importância da alfabetização de dados nas empresas?

Na era digital, os dados são considerados os elementos mais importantes. Através deles, é possível realizar planejamentos mais precisos, definir táticas bem alinhadas e direcionar a estratégia empresarial adequadamente.

Porém, nem todo dado pode ser usado. Eles devem estar previamente qualificados – ou seja, captados, analisados, contextualizados e transformados em informação relevante.

Logo, a alfabetização de dados é essencial para qualquer empresa. Quanto mais profundo é o conhecimento a respeito das informações e maior a capacidade de interpretá-las, mais fácil se torna avaliar quais ações devem ou não ser feitas.

Apesar de ser clara a importância de incorporá-la no dia a dia, somente nos últimos anos os benefícios da alfabetização de dados foram percebidos.

Para você ter uma ideia, na década passada, eram raras as empresas que realizavam ações de marketing e mensuravam os seus resultados. A maioria se baseava nas vendas, deixando de lado outros números que também demonstravam a eficácia de uma campanha, como os acessos ao site.

Ainda hoje, é possível ver estabelecimentos utilizando dados de maneira rasa e os aplicando de forma pouco eficiente. Perdendo, assim, a oportunidade de aprimorar seus serviços, atendimentos, produtos e processos para obter resultados melhores.

Sendo assim, a alfabetização de dados deve ser tratada como prioridade. Somente com o conhecimento analítico, se pode compreender a realidade da empresa e implementar as ações necessárias para melhorar a satisfação do seu colaborador, obtendo sucesso.

Passo a passo para atingir a alfabetização de dados

O primeiro passo para inserir essa cultura na empresa é realizar uma conscientização. É preciso que todos saibam que, sem o uso adequado dos dados, é difícil competir com a concorrência. E, em alguns casos, até mesmo sobreviver no mercado atual. Logo, deve haver engajamento em todos os setores.

Em seguida, é essencial buscar um sistema que seja capaz de aplicar todos os processos relacionados aos dados. Ele deve:

  1. Captar dados de diversas fontes e em diferentes formatos;
  2. Analisar e limpar as informações, eliminando duplicidades;
  3. Organizar o conteúdo e torná-lo de mais fácil acesso.

Apesar de ser essencial o contato com um suporte tecnológico adequado, isso de nada irá adiantar se a empresa não pode interpretar as informações disponibilizadas. É aí que entra a importância de profissionais que tenham habilidade analítica e conhecimento profundo sobre Business Intelligence.

Por mais que os dados sejam disponibilizados para todos, é importante que alguns colaboradores fiquem responsáveis por desenvolver métricas e indicadores, norteando assim a estratégia organizacional.

Com esse processo sincronizado, o novo modelo de atuação centrado em dados deve ser instalado definitivamente. Ou seja: dessa forma, nenhuma decisão mais deve ser tomada sem ter base em fatos.

Como a Abyt Holder pode auxiliar no processo de alfabetização de dados?

Apesar de, aparentemente, ser fácil instalar a alfabetização de dados, algumas empresas têm dificuldade nessa etapa do processo. Principalmente, porque ainda é difícil encontrar profissionais especializados em Business Intelligence.

É nesse cenário que o serviço de consultoria da Abyt Holder se torna um grande aliado. Referência na aplicação da plataforma Qlik no mercado brasileiro, permite que negócios de diferentes tamanhos e segmentos apliquem o BI adequadamente. E, com isso, passem a utilizar os dados como diferencial competitivo.

A consultoria da Abyt Holder pode auxiliar as empresas de diversas formas, incluindo:

Quality Assurance

É feita uma revisão completa da ferramenta de BI, desde a sua aplicação até os servidores. Com isso, o que não é necessário é eliminado, reorganizando o ambiente.

Migração de servidores Qlik

Caso a ferramenta de BI esteja desatualizada, defasada ou não esteja atingindo o potencial desejado, a Abyt Holder faz a migração dos servidores. Tudo com segurança, garantindo a total integridade dos dados.

QA de aplicação

Para evitar lentidão e falhas, o desempenho da ferramenta é analisado e otimizado.

Arquitetura e modelagem

É feita uma análise do ambiente e desenvolvida uma nova arquitetura e modelagem dos dados, a fim de suprir as necessidades da empresa.

Design de dashboards

Caso a aplicação de BI esteja pronta e somente necessite de painéis responsivos para atender às necessidades dos usuários, a Abyt Holder sugere alternativas para melhorar a apresentação das informações.

Além disso, a Abyt Holder conta com o serviço de mentoring, disponibilizando um consultor dedicado para cuidar da aplicação BI dos usuários. A fim de garantir, com isso, que o potencial da ferramenta será aproveitado ao máximo – e que os dados estarão acessíveis a todos.

07 fev
Gestão dos Dados

5 quesitos para escolher a melhor ferramenta de visualização de dados

Uma ferramenta de visualização de dados é aquela que coleta, manipula e analisa dados brutos, transformando-os em tabelas ou outras figuras visuais. Ela estrutura graficamente as informações para que sejam facilmente compreendidas.

Com esses dados, é possível entender melhor a realidade da empresa, bem como traçar metas claras. Além disso, permite organizar os processos, direcionar o trabalho das equipes e, principalmente, tomar decisões assertivas.

Como a ferramenta de visualização de dados ajuda empresas?

Essa ferramenta possui diversas funcionalidades no ambiente corporativo. É útil para disponibilizar insights às equipes, permitindo uma interpretação mais ágil dos dados.

Isso ocorre porque os dados brutos nem sempre oferecem o entendimento adequado sobre o conteúdo. Em contrapartida, se analisados e posteriormente dispostos graficamente, eles podem ser vistos de forma mais eficaz.

A ferramenta de visualização de dados também é muito utilizada para identificar correlações e padrões de desempenho, garantindo uma panorama macro do negócio.

Além disso, através da interação de um conjunto grande e complexo de dados, é possível realizar uma análise preditiva da empresa. Ou seja: ter acesso a fatos atuais e históricos para, com isso, observar tendências e fazer previsões.

Como existe uma variedade de ferramentas que oferecem essa opção, é preciso ficar atento a alguns quesitos. São eles que demonstram a eficácia da tecnologia e, mais do que isso, a análise das informações.

5 fatores essenciais em uma ferramenta de visualização de dados

1 – Fonte de dados

Antes de escolher a ferramenta em si, as empresas precisam avaliar a melhor forma de armazenar os dados – se em um servidor próprio ou na nuvem. Atualmente, esta última opção é considerada a mais eficiente, pois não requer equipamentos próprios. E, em caso de problemas na empresa, os dados ficarão assegurados.

Após isso, é preciso fazer um levantamento das fontes principais de dados a serem analisados. Eles podem advir de sistemas próprios, mídias sociais, CRM, planilhas de Excel, entre outros. Inclusive, devem aceitar formatos como números, tabelas e gráficos.

Realizando esses levantamentos, basta escolher uma plataforma que seja compatível, suporte a conexão desejada e leia as diversas fontes de dados utilizadas.

2 – Transformação de dados

Nesse quesito, há três fatores a serem levados em consideração:

  1. Volume;
  2. Armazenamento;
  3. Tratamento.

É importante saber, por exemplo, a quantidade de dados a serem organizados e avaliar se o tratamento será feito na própria ferramenta – ou se já estarão devidamente estruturados. Necessitando, desta forma, apenas conectá-los e promover a visualização.

O ideal é contar com uma ferramenta que capture os dados, realize essa transformação e crie as visualizações rapidamente. Quando tudo é unificado, o processo se torna mais rápido e certeiro.

3 – Exploração e análise de dados

Para saber se uma ferramenta de visualização de dados é ideal, é preciso entender porque a empresa precisa de uma. Se é para explorar as informações a fundo e utilizá-las nas tomadas de decisão ou apenas para acompanhamento gerencial.

Isso pode eliminar algumas opções – devido aos diversos campos e funcionalidades que cada uma oferece.

Existem versões mais básicas, que permitem o acesso às informações em diversos formatos e uma análise breve sobre histórico e tendências. Outras favorecem uma compreensão maior sobre o conteúdo. Já as mais complexas, podem utilizar estatísticas e conhecimentos próprios para prever indicadores.

Mais um fator que deve ser levado em consideração é a quantidade e os tipos de gráficos disponibilizados. Escolha aquela que ofereça o formato mais apropriado para o entendimento do seu negócio.

4 – Facilidade de uso

É essencial que a ferramenta de visualização de dados escolhida conte com recursos fáceis de usar e uma interface amigável. Afinal, nem sempre os usuários são técnicos e especialistas em Tecnologia da Informação.

Portanto, se o objetivo é permitir o acesso de todos às informações, o recurso deve ser simples, intuitivo e pensado para pessoas com quaisquer níveis de habilidade.

5 – Design responsivo

O design da plataforma também deve ser avaliado. Isso porque a ferramenta pode ser acessada através de outros dispositivos que não sejam o computador. Portanto, ela deve se adequar a qualquer um, permitindo o fácil acesso aos dados.

Quais são os diferenciais da ferramenta Qlik?

A Qlik é considerada uma das melhores soluções de Business Intelligence. Uma plataforma flexível e completa, que possibilita criar análises personalizadas para a tomada de decisão.

Sua principal vantagem é o fato de entregar os dados prontos para a análise. Ela realiza o processo de extração, transformação e distribuição, independentemente da fonte. Logo, faz o trabalho de higienização, a fim de disponibilizar somente as informações relevantes.

Outros diferenciais da ferramenta de visualização de dados Qlik são:

Interface intuitiva

Um dos destaques da plataforma é a sua interface intuitiva. Mesmo quem não tem um conhecimento aprofundado da tecnologia, consegue realizar pesquisas e obter os dados desejados.

Pesquisa inteligente

Permite encontrar facilmente informações relevantes e, com isso, tomar as melhores decisões. Basta digitar a palavra-chave no Smart Search, e a plataforma enumera as associações possíveis.

Gerenciamento centralizado

Com ela, é possível administrar todos os dados e aplicações em um único local. Ou seja, o gerenciamento é centralizado, garantindo a segurança das informações e a escalabilidade em toda a organização.

Conectividade

A Qlik conta com um grande número de conectores. Ela aceita, por exemplo:

  1. ODBC;
  2. OLEDB;
  3. REST API.

Além disso, permite a conexão com diversas fontes, incluindo mídias sociais, sites, sistemas web e Big Data.

Personalização

Outro diferencial da ferramenta é a oportunidade de personalizar e estender suas aplicações. Nela, existem cerca de 500 opções gráficas e projetos que podem ser incorporados – todas elas desenvolvidas por uma comunidade open source. É possível, ainda, integrar a Qlik em páginas e criar painéis de visualização personalizados.

Segurança

A plataforma oferece segurança flexível para dados e demais conteúdos em todos os dispositivos. Além de contar com sistemas avançados de proteção, o backup é realizado periodicamente.

05 fev
Estratégia & Gestão

Melhore a gestão de desempenho de processos

Empresas que desejam aumentar a eficiência do seu negócio precisam de uma gestão de desempenho adequada. Para isso, devem contar com tecnologias e informações que possibilitem tomadas de decisão certeiras.

É nesse cenário que a tecnologia Business Intelligence vem se destacando. Também conhecida como BI, ela é considerada hoje uma das principais estratégias de análise de dados. Isso porque permite coletar, organizar, analisar, compartilhar e atualizar todas as informações armazenadas em uma empresa.

Com isso, é possível realizar uma plena gestão de desempenho e desenvolver um planejamento adequado às expectativas do mercado.

Neste artigo, você saberá o que é Business Intelligence e porque ele é um grande aliado da gestão empresarial. Vamos lá!

Afinal, o que é Business Intelligence?

Business Intelligence é um conjunto de estratégias desenvolvidas para o ambiente corporativo que gira em torno da análise de dados. Neste recurso, são utilizados diversos processos, teorias, metodologias, tecnologias e estruturas a fim de transformar uma grande quantidade de informações em conhecimento relevante para o negócio.

Seu objetivo principal é melhorar a gestão de desempenho, fornecendo informações mais detalhadas, precisas e atualizadas. Para, assim, permitir o monitoramento da realidade da empresa e a tomada de decisão eficiente.

Quando a análise de dados faz parte dos processos empresariais, ela promove melhorias externas e internas. Externamente, a ferramenta identifica tendências de mercado e melhora o planejamento de marketing e vendas. Internamente, facilita que os gestores encontrem falhas e pontos que a serem melhorados, a fim de que o fluxo de trabalho siga adequadamente.

Porém, é importante destacar que nem todas as informações são analisadas. Mas sim, aquelas que são úteis para aprimorar a gestão de desempenho da empresa.

Como BI impacta na gestão de desempenho?

Empresas que implementam Business Intelligence melhoram significativamente a qualidade na gestão. Isso porque fornece os dados necessários para que gestores tenham uma visão ampla do negócio. E, com isso, tomem melhores decisões.

Através das informações coletadas, é possível saber, por exemplo, quais recursos estão sendo desperdiçados. Inclusive, quais clientes são mais lucrativos, se existem ameaças reais ao negócio e de que forma é possível superá-las.

As rotinas também passam a ser avaliadas com clareza, possibilitando torná-las mais funcionais, inteligentes e flexíveis. Através dos dados, pode-se otimizar e integrar processos visando a alta performance, bem como alocar melhor os recursos.

Apesar da tecnologia ser utilizada principalmente por gestores e executivos, também é útil para colaboradores em geral. Isso porque, com as informações geradas, eles mesmos podem avaliar alternativas de otimização da sua produtividade.

Ou seja, pode-se dizer que essa estratégia melhora a gestão de desempenho porque impacta positivamente o processo de todos os setores. Consequentemente, promove um crescimento na qualidade dos serviços ou produtos disponibilizados. Assim, gerando um aumento nas vendas e na saúde financeira como um todo.

Abaixo, você verá exemplos práticos nos quais a BI otimiza os processos. Confira!

Benefícios da análise de dados nas principais etapas da gestão empresarial

Para entender, na prática, como BI impacta na gestão de desempenho, é importante avaliar os benefícios oferecidos nas etapas mais críticas do processo. São elas:

1. Planejamento

No momento em que os gestores têm acesso a informações precisas, eles antecipam possíveis problemas e oportunidades no seu segmento. Logo, são capazes de realizar um planejamento mais eficiente. De forma a reduzir ao máximo os riscos e aumentar as chances de atingir suas metas.

2. Produção e vendas

Coletar dados sobre os produtos mais vendidos, por exemplo, não é importante somente para fins de faturamento. Isto influencia diretamente na produção, pois determina o que é preciso ter em maior quantidade no estoque. Em contrapartida, informa o que tem menos saída para diminuir a sua produção ou buscar alternativas que elevem o escoamento.

3. Controle de gastos

Ainda há gestores que não controlam os gastos internos e, no final do mês, não conseguem determinar a causa do não atingimento de suas metas. Ao adotar estratégias de BI, é possível ter acesso a informações para, se necessário, promover essas mudanças internas.
Através dele, pode-se analisar dados como estoque, fluxo de caixa e investimentos. Com isso, permite uma visão mais completa sobre o uso de recursos e as reais demandas do negócio.

4. Tomada de decisão

Os algoritmos de BI cruzam os dados internos e externos da empresa e, dessa forma, geram informações mais completas. Logo, favorecem a uma tomada de decisão, com chances mais claras de sucesso.

5. Análise de desempenho

Outra funcionalidade do recurso é gerar informações para que os gestores confiram o desempenho das equipes. Assim, também contribui para uma melhor gestão de pessoas.

Como aplicar Business Intelligence na sua empresa?

Agora que você já sabe o que é BI e porque esta ferramenta é uma ótima aliada da gestão de desempenho, é hora de saber como colocá-la em prática.

Há três elementos essenciais para que ela se concretize em qualquer organização:

1. Coleta de dados

É importante contar com uma tecnologia que permita a coleta de dados estruturada. Como o ideal é que as informações sejam centralizadas, ela deve permitir a captação de dados das demais ferramentas utilizadas, independentemente do formato.

2. Organização e análise

Nesta etapa, o software de BI é responsável por organizar todas as informações em um banco de dados, analisá-los e disponibilizá-los de forma simples e clara.

3. Monitoramento

Este é considerado o fator-chave para uma boa gestão de desempenho. Afinal, de nada adianta possuir os dados, se as pessoas encarregadas não realizarem o trabalho de análise e tomarem suas decisões baseadas neles.

Para que a estratégia de BI funcione, é preciso que esses elementos conversem entre si. Caso um deles não esteja adequado, os dados não serão precisos. E, portanto, a análise de desempenho ficará comprometida.

Seja qual for o porte ou segmento da sua empresa, é essencial que se aplique Business Intelligence para melhorar os seus processos. E, consequentemente, ser capaz de tomar decisões mais certeiras, visando colher bons frutos em seu negócio.

31 jan
Business Intelligence - BI

Conheça as vantagens de terceirizar a implementação do BI

As ferramentas de BI têm conquistado um espaço cada vez mais importante no universo dos negócios. Mas, entre alguns gestores ainda existe a falta de priorização de projetos de BI. Seja em razão do custo, seja por causa do tempo estimado para começar a utilizar a solução.

Além disso, segundo pesquisa do Gartner, muitas organizações estão usando várias tecnologias de analytics e business intelligence (BI) de uma forma ineficiente.

Então, por que não terceirizar a implementação do seu BI com uma ferramenta como o Qlik Sense, garantindo tanto a expertise do fornecedor quanto os resultados e evitando erros que só causam dor de cabeça?

Erros que devem ser evitados numa implementação de BI

Mesmo quando a organização tem uma equipe de TI pronta para atender as demandas, implementar BI internamente pode ser um tiro no pé. Muitos problemas podem ser evitados quando se contrata uma empresa especializada. Isso sem falar do alto custo de desenvolvimento interno. Veja 5 erros a serem evitados:

1. FALTA DE PLANEJAMENTO NA IMPLEMENTAÇÃO

Implementar a ferramenta de BI não é apenas comprar um software e instalá-lo. Você precisa definir muito bem os objetivos da empresa ao fazer esse investimento e como a solução poderá contribuir para alcançar os resultados almejados.

Como o BI pressupõe a integração de uma série de outras ferramentas, você também deve ter uma visão sistêmica da empresa, compreendendo como cada recurso poderá contribuir e alimentar o Business Intelligence para maximizar o seu uso.

2. SUBUTILIZAÇÃO DO SISTEMA

Uma vez implementado, um dos erros cometidos é subutilizar o sistema. A equipe que não foi preparada para compreender a importância e o funcionamento da ferramenta mantém controles dispersos em planilhas e outros sistemas. Daí, no momento de alimentar o BI com informações relevantes, deixa campos em branco ou ainda preenche com dados inconsistentes.

Assim, quando for gerar relatórios que poderiam auxiliar na tomada de decisão, você tem um monte de dados que não correspondem à realidade do seu empreendimento. Isso conduz a conclusões equivocadas e que podem impactar negativamente o seu negócio.

Com a Qlik, você tem mais facilidade de gerar relatórios gráficos, graças ao seu motor cognitivo de inteligência aumentada. A própria solução é capaz de criar análises baseada em seus dados e auxiliar o usuário a maneira mais adequada de visualizar seus dados.

3. FALTA DE INTEGRAÇÃO DO BI A OUTRAS FERRAMENTAS

O BI é formado pelo conjunto de tecnologias que você utiliza para coletar, processar e analisar dados de uma série de fontes, como clientes, fornecedores, mercado, ERP, CRM, Automação de Marketing, Gestão de Projetos, entre outros.

Mas se você não integra todas essas ferramentas ao BI, não aumenta sua capacidade de confrontação de dados, tampouco de análise dessas informações. Portanto, no momento de implementar a solução na sua empresa, tenha certeza de que todas as soluções utilizadas podem e serão integradas ao Business Intelligence.

Ao implementar a ferramenta Qlik Sense, em vez de os registros ficarem espalhados pelos diversos setores, eles podem ser acessados para análise dentro de uma única plataforma. Com isso, são gerados relatórios a partir de dados coletados de todas as áreas da empresa.

4. AUSÊNCIA DE UM PROFISSIONAL QUALIFICADO

Alguns dos erros mais comuns na implementação doméstica da ferramenta de BI é a crença de que é possível adotar a solução sem o acompanhamento devido. Simplesmente cadastrar sua empresa em um BI na nuvem e começar a preencher os dados não garante o sucesso da sua iniciativa. É necessário ter um profissional qualificado que entenda o funcionamento da ferramenta e que auxilie no processo de integração das informações.

Nos primeiros meses de uso, é fundamental que haja um acompanhamento da implementação. É preciso verificar se as pessoas estão utilizando o BI da maneira correta e se a cultura de análise de dados está internalizada. Se não, veja se é necessário desenvolver treinamentos que facilitem e potencializem o uso da ferramenta para extrair os melhores resultados.

5. SEGURANÇA DAS INFORMAÇÕES

Outra questão a ser considerada é, sem dúvida, a segurança. Muitas empresas focam no desenvolvimento e ficam ansiosas em terem logo a solução. Com isso, acabam “esquecendo” do fator crítico para o sucesso do projeto: a segurança das informações.

Essa questão, por vezes vista como desnecessária, pode gerar uma enorme dor de cabeça futura aos gestores. Por isso, no planejamento, esse quesito sempre deverá ser considerado. Não levar isso em conta representa alto risco de desenvolvimento interno.

O Qlik Sense permite análises não hierárquicas de dados, ou seja, em que as consultas não foram construídas em uma ordem específica (como ano/trimestre/mês). Com isso, você deixa de ter intervenção humana, o que garante muito mais segurança aos dados, garantindo compliance na empresa.

O mais seguro é partir para a terceirização

Após todas as ameaças e problemas que uma implementação doméstica pode acarretar, o ideal é partir para uma solução pronta. Com a contratação de uma empresa especializada, a equipe de TI aparece como facilitadora do processo e responsável por aspectos internos. Mas sempre contando com a expertise de fornecedor, software e consultoria de uma empresa renomada.

De acordo com estudo feito pela consultoria Frost & Sullivan, no estudo Brazilian IT Outsourcing Market, Forecast to 2021, o segmento de terceirização de serviços de TI, que corresponde atualmente a 48,5% do setor, deve chegar a uma receita de US$ 7,96 bilhões até 2021. A pesquisa mostra os impactos das recentes inovações tecnológicas, cenário de negócios e economia que podem impulsionar ou restringir a adoção do modelo de terceirização.

De acordo com a consultoria, o cenário econômico brasileiro influenciou o desempenho do mercado de serviços e forçou as companhias a reduzir os gastos, focar na manutenção da operação e aumentar a eficiência. Como resultado, o negócio passou dos serviços de TI tradicionais para novas plataformas e tecnologias que oferecem uma implementação mais rápida a preços mais competitivos.

As interfaces de BI de autoatendimento geram resultados impressionantes

Um estudo do Gartner lança luz sobre a importância das interfaces de BI de autoatendimento. As ferramentas estão produzindo mais informações de análise que os cientistas de dados hoje. E revela que o BI ajuda as empresas a se diferenciarem no mercado e a criar uma cultura empresarial baseada em dados.

Uma solução de BI de autoatendimento simplifica a maneira de analisar e de correlacionar os dados indicadores de desempenho de forma colaborativa e inteligente. A implementação da solução proporciona mais rapidez e assertividade na gestão de um negócio, favorecendo seu posicionamento perante a concorrência.

Dotada de uma metodologia chamada Business Analytics, O Qlik Sense é mais intuitiva que as concorrentes e oferece mais usabilidade. Ela faz a integração de dados de diferentes sistemas de informação de sua empresa para criar aplicativos e painéis de análise interativos.

Sem precisar de ferramenta acessória, a Qlik faz o processamento de extrair, transformar e carregar (ETL, Extract, Transform and Load, na sigla em inglês) dados vindos de fontes diferentes.

Em vez de os registros ficarem espalhados pelos diversos setores, eles podem ser acessados para análise dentro de uma única plataforma. Com isso, são gerados relatórios a partir de dados coletados de todas as áreas da empresa.

Na era digital, a solução de BI self-service se destaca, com ganhos consideráveis em tempo e redução de custos. E as tendências futuras incluem novos desenvolvimentos e integrações. O que significa que não se pode perder tempo.

É hora de as organizações pensarem sobre como capitalizar essas tendências de business intelligence em suas organizações e ajustar suas operações de acordo.
As vantagens da terceirização da implementação de BI é apenas o começo. Está na hora de tomar decisões certeiras para fazer seu negócio crescer.

29 jan
Business Intelligence - BI

A importância da qualidade de dados em projetos de BI

A qualidade de dados é um fator-chave para obter sucesso na gestão de uma empresa. Afinal, grande parte das decisões importantes são tomadas de acordo com os dados que foram coletados e posteriormente analisados.

Se os dados são ruins, os relatórios e as decisões serão igualmente ruins e poderão prejudicar as análises da empresa. Entretanto, se eles forem limpos – termo utilizado quando há qualidade de dados -, as chances de sucesso são muito maiores. Isso porque eles são confiáveis e permitem uma análise muito mais precisa de todo o ambiente do negócio.

Abaixo, explicaremos o que é qualidade de dados e mostraremos algumas maneiras de autenticá-los. Abordaremos, ainda, sobre os problemas comuns que podem ser evitados no momento em que há preocupação efetiva com as informações que são registradas.

O que é qualidade de dados?

Qualidade de dados é o valor atribuído às informações que são disponibilizadas. Ela pode ser determinada pela forma com que foram elaboradas, inseridas, manipuladas e até armazenadas.

É essencial elevar as taxas de dados limpos em projetos de Business Intelligence (BI) porque são eles que norteiam as decisões e mudanças de processos. Por este motivo, as empresas precisam revisar e atualizar suas bases com frequência.

Quando há muitos dados incompletos, incorretos, imprecisos ou mesmo irrelevantes, pode ser necessário realizar um processo de limpeza ou lavagem de dados, que consiste em atualizar o que for possível e excluir aquilo que for irrelevante.

Apesar de dificilmente ser possível obter dados 100% limpos, esse processo de higienização ajuda a melhorar a qualidade das informações para torná-los o mais adequado possível para o uso.

Existem alguns fatores que autenticam a qualidade de dados, ou seja, que demonstram que se tratam de dados limpos. Falaremos sobre eles a seguir!

6 maneiras de metrificar a qualidade de dados

1. Completude

Um banco de dados com ausência de informações não é algo incomum. Porém, se o que está faltando é essencial, a integridade da qualidade de dados é questionável.

Por exemplo, ao cadastrar um cliente, o campo de nome é considerado de preenchimento obrigatório. Caso ele não conste, aquele registro se torna irrelevante. Entretanto, se for adicionado o nome, mas o cargo, que é opcional, for deixado em branco, o cadastro pode ser considerado completo e, portanto, limpo.

2. Conformidade

Os dados estão de acordo com os padrões estipulados como ideal? É importante manter uma conformidade de formato, estrutura e nomenclatura para facilitar o compartilhamento e gerenciamento interno.

3. Precisão

Esse é um dos fatores mais importantes na qualidade de dados. Isso porque informações incompletas, ortografia incorreta, dados desatualizados, entre outras falhas, podem desencadear em análises imprecisas.

Em projetos de Business Intelligence (BI), isso pode causar grandes prejuízos. Portanto, é importante ter precisão ao registrar os dados para que seja possível validar a sua qualidade.

4. Oportunidade

Quando dados estão limpos, significa que, além de corretos, estão atualizados. Isso pode gerar oportunidades de negócio e novas vendas. Por exemplo, ao manter o cadastro de um cliente sempre em dia, é possível saber quando e o que foi a sua última compra e, assim, procurá-lo após um período pré-determinado ou oferecer algo complementar.

5. Consistência

Quando uma empresa possui mais de um sistema, as informações que constam em todas devem ser as mesmas. Caso um dos bancos de dados demonstre que determinado cliente está ativo e em outra ferramenta ele aparecer como inativo, há inconsistência de informações e o processo deve ser reavaliado.

6. Integridade

Integridade consiste em possuir dados válidos, que podem ser rastreados e conectados entre si. Por exemplo, ao realizar uma venda, no cadastro devem constar as informações pessoais do cliente e da venda em si. Ou seja: o que ele adquiriu, quanto gastou, entre outros. Quando há somente as informações do cliente ou vice-versa, o registro não é considerado válido e pode, inclusive, gerar duplicidades posteriormente.

De que forma a má qualidade de dados pode prejudicar as empresas

Para serem considerados de qualidade, os dados devem estar adequados para serem utilizados em planejamentos, análises e tomadas de decisão. Portanto, precisam ser isentos de defeitos e de fácil interpretação.

Quando os dados não seguem essas regras, o futuro da empresa pode ser prejudicado. Imagine a seguinte cena: o CEO esteja analisando os números referentes ao faturamento para avaliar qual equipe está com melhor desempenho. Se os dados estão deturpados, o resultado não vai condizer com a realidade e uma equipe pode ser valorizada, ou o contrário, sem merecer.

As informações incorretas podem levar a gerência a definir novos investimentos, cortes de gastos e ampliações de forma equivocada.

A má qualidade de dados também pode causar danos à estratégia de marketing. Dependendo da ferramenta utilizada, o volume de informações é muito grande – mas nem sempre retrata aquilo que a empresa precisa. Será que todas as pessoas que acessam o website institucional, por exemplo, são potenciais consumidores?

Para evitar esses e outros problemas que podem afetar diretamente no negócio, o ideal é adotar algumas precauções simples, porém eficientes. Confira como fazer isso.

Como evitar os problemas na qualidade de dados

A má qualidade de dados pode ser evitada ao incorporar na empresa algumas ações simples. Uma delas é a chamada limpeza ou higienização de dados. Ela consiste em segmentar, organizar e limpar os dados que se encontram inadequados. Essa ação permite:

  1. Identificar e eliminar dados duplicados;
  2. Padronizar as informações;
  3. Validar dados;
  4. Eliminar espaços em branco, acentuações e outros erros a fim de facilitar a leitura e padronizar a formatação dos dados.

Além desse processo, existem outras dicas que podem ser úteis. São elas:

  • Estipule regras claras para o cadastramento de dados e treine todos os colaboradores, deixando claro a importância de ter dados limpos;
  • Configure a tecnologia para que não aceite o registro até que todos os campos essenciais estejam preenchidos;
  • Escolha um framework e uma metodologia de análise de dados adequados;
  • Faça testes A/B, a fim de comparar duas versões de um mesmo experimento e entender as diferenças existentes.

Contar com uma tecnologia moderna de categorização e integração de dados também é essencial e pode facilitar muito o processo de padronização para obter qualidade de dados.

24 jan
Estratégia & Gestão

Como criar uma modelagem de dados de forma eficaz

Em meio à grande quantidade de informações disponíveis, a modelagem de dados tem se tornado essencial. Isso porque ela possibilita que as empresas acessem aquilo que for realmente importante para a tomada de decisões mais certeiras.

A modelagem de dados é o processo em que as informações são armazenadas estruturalmente em um determinado formato e dispostos em um banco. Se realizada de forma adequada, minimiza os erros e facilita as análises e previsões de resultados.

Mas afinal, o que é modelagem de dados e quais os tipos existentes? E mais: como criar um recurso eficiente? Descubra essas informações, a seguir.

O que é modelagem de dados?

A modelagem de dados é parte essencial do planejamento para qualquer implantação de análise ou projeto de inteligência de negócios. Ela consiste em descrever a estrutura, as associações e restrições para os dados disponíveis. Em alguns casos, é possível criar até mesmo regras codificadas em um padrão reutilizável.

Esse processo inclui destacar os dados mais críticos do ponto de vista do usuário e, até mesmo, documentar com precisão as informações e os tipos existentes.

As suas formatações são geralmente gráficas e têm como objetivo oferecer não apenas clareza, mas portabilidade. Tanto que, após a modelagem de dados, as informações podem ser comunicadas para todos os níveis da organização – desde especialistas a usuários leigos e clientes.

Apesar de, aparentemente, o processo de modelagem de dados ser simples, requer um conhecimento aprofundado sobre a estrutura da empresa. Isso porque é preciso escolher uma solução que permita obter respostas comerciais com facilidade e rapidez. Ou seja: selecionar uma tecnologia que esteja alinhada com os objetivos finais do negócio.

A modelagem de dados pode ser obtida de 3 (três) maneiras principais. Continue a leitura e conheça cada uma delas.

Quais são os tipos de modelagem de dados?

1 – Modelo conceitual de dados

É considerado o modelo mais próximo da realidade do usuário. Ele é desenvolvido a partir dos requisitos do sistema, que são extraídos na fase de busca. Aqui, são selecionadas classes importantes dos dados e descritos relacionamentos semânticos entre eles.

Apesar das deliberações, geralmente, envolverem o trabalho de gerentes e cientistas de dados, qualquer pessoa deve ser capaz de entender o modelo resultante. Isso porque o foco está no entendimento comercial dos dados, enquanto os detalhes técnicos ficam restritos aos dois tipos de modelagem abaixo.

2 – Modelo de dados lógicos

O modelo conceitual pode ser transformado em um modelo de dados lógicos quando são realizadas mais especificações. Ele descreve como os dados devem ser armazenados no banco e suas relações.

Um único modelo conceitual pode resultar em vários modelos lógicos, dependendo da complexidade dos dados subjacentes e da sofisticação dos requisitos do negócio.

Aqui, os arquitetos de dados conduzem o processo – e é importante envolver engenheiros e cientistas de dados para uma análise aprofundada.

3 – Modelo de dados físico

Com as especificações em mãos, elas podem ser codificadas em modelos de dados físicos. Estes descrevem tabelas de banco individuais, colunas, tipos de componentes e detalhes. Ao mesmo tempo, contabilizam desempenho, acesso e alocação de recursos.

Nesse tipo de modelagem de dados, o processo atinge o nível mais alto de granularidade antes da implementação propriamente dita. Cabendo aos engenheiros e administradores, a partir de agora, extrair das informações o que for relevante para o negócio.

Como criar uma modelagem de dados?

Conheça as melhores práticas para criar uma modelagem de dados eficiente nas empresas:

1 – Abordagem como um processo holístico

É importante começar a modelagem de dados com uma perspectiva mais ampla – seja temporal ou transversal. Apesar dos três tipos de modelos terem uma ordem natural e propósito distintos, as especificações finais devem ser consideradas um documento único e, é claro, extremamente importante.

Para que a modelagem ocorra, pode ser necessário realizar uma reengenharia, integração de sistemas ou migração para a nuvem. Além disso, pessoas de diversas especialidades podem ter a necessidade de consultar as informações.

Logo, é essencial realizar um projeto flexível e modular, visando o futuro e um ecossistema amplo. Na prática, significa que é possível iniciar com um gráfico simples, comportando todas as fontes de dados da empresa – incluindo as externas. Com o tempo, você pode ir aprimorando isso, desde que o sistema seja pensado para esse upgrade.

2 – Visualização de dados

Olhar para diversas linhas e colunas repletas de números não costuma ser a forma mais eficiente para fazer uma análise precisa de dados. Grande parte dos usuários ficam à vontade olhando para representações gráficas, as quais permitem acessar, movimentar e associar rapidamente as informações.

Abordagens de visualização de dados como essa também ajudam a limpá-los. Permitindo torná-los completos, consistentes e livres de erros e redundâncias.

3 – Mapeamento de dados

Trata-se de uma etapa essencial, pois envolve a migração e integração de todos os dados gerenciais, garantindo que sejam analisados depois. Aqui, é possível descobrir e resolver problemas que poderiam inviabilizar grandes projetos e levar a decisões equivocadas.

4 – Organização de dados

É essencial organizar os dados corretamente, usando tabelas individuais para as questões mais relevantes do negócio. Com isso, é possível realizar análises rápidas e eficientes.

5 – Criação de uma referência detalhada

Nesse momento, a perspectiva abstrata e conceitual é deixada para trás, dando lugar a um conjunto de diretrizes técnicas. Com isso em mente, a modelagem passa a produzir um diagrama completo de objetos de dados e suas associações. E, ainda, um dicionário que vincula todos os componentes, criando um resumo com as informações mais relevantes.

Por se tratar de um processo altamente complexo, a modelagem de dados requer conhecimentos específicos e empresariais. Logo, uma alternativa é contar com a consultoria em Business Intelligence, que auxilia as empresas a modelar seus dados corretamente. Bem como selecionar e implementar a melhor ferramenta para a visualização de dados.