22 jan
Estratégia & Gestão

Por que sua empresa precisa de uma solução de inteligência de dados?

A inteligência de dados refere-se às ferramentas e aos métodos analíticos empregados pelas empresas para obter um melhor entendimento a respeito das informações coletadas. Ela visa maior interação com o conteúdo organizacional para promover uma tomada de decisão certeira.

Com o Big Data e o volume enorme de informações que precisam ser captadas para realizar diferentes tipos de investigação e análise, a inteligência de dados surge como uma alternativa para torná-las organizadas e acessíveis a todos.

Incorporando ferramentas de Inteligência Artificial e machine learning, oferece agilidade e confiabilidade na obtenção de dados relevantes. Permitindo, assim, conhecer a realidade do negócio e promover diversas melhorias no processo, bem como prever tendências, cenários, oportunidades e riscos de mercado.

Qual a importância da inteligência de dados para as empresas?

A era digital trouxe a possibilidade de obter uma quantidade enorme de informações em relação aos processos empresariais, tais como:

  • Vendas;
  • Marketing;
  • Histórico do cliente;
  • Estoque;
  • Atendimento;
  • Inovação.

Porém, essa diversidade trouxe junto um problema: quais dados são realmente relevantes?

É essa questão que a inteligência de dados veio solucionar. Afinal, ela é capaz de captar de diversas fontes, organizar, limpar e analisar as informações. Gerando, por fim, os insights que as empresas precisam para tomar suas decisões.

Como a inteligência de dados organiza as informações e as deixa mais claras, ela acelera os processos de análise. Logo, as empresas passam a ter capacidade de se adaptar mais rapidamente às tendências de mercado. Assim como reduzir ou estimular investimentos que sejam mais rentáveis para elas.

Inclusive, ela possibilita entender os investimentos da empresa e avaliar sua eficácia. Ao coletar dados que fornecem um contexto maior, é possível determinar se o que está sendo gasto oferece bons retornos ou se seria melhor alocar em outras áreas

Diferentemente de algumas ferramentas e soluções tecnológicas, a inteligência de dados se concentra no entendimento das informações. Descobrindo alternativas, resolvendo problemas e identificando tendências para tornar mais assertivas as decisões.

Para entender melhor a importância dessa solução nas empresas, conheça abaixo os seus principais benefícios.

4 motivos para adotar uma solução de inteligência de dados

1 – Adaptabilidade

O mundo digital está em constante evolução. O que significa que as empresas precisam se adaptar às mudanças a fim de não serem deixadas para trás.

As ferramentas e práticas da inteligência de dados têm a capacidade de transformar dados brutos em insights acionáveis, assim como detalhar dados valiosos do cliente.

Com isso, as empresas conseguem realizar melhorias contínuas de acordo com a realidade do negócio e seu ambiente. Logo, tornam-se adaptáveis, aumentando muito as chances de sucesso à longo prazo.

2 – Escalabilidade

O acesso à análise de dados mais inteligentes também garante à empresa adaptabilidade para responder melhor ao crescimento comercial. Isso facilita a evolução de suas práticas, processos e recursos ao longo dos anos.

3 – Conhecimento

No momento em que se adquire a capacidade de estruturar conjuntos de Big Data e aprofundar-se em áreas específicas do negócio, é possível conhecer a fundo sua realidade.

Portanto, a inteligência de dados permite otimizar estratégias internas e externas, assim como descobrir novas idéias inovadoras que podem alavancar os resultados comerciais.

4 – Visão

Se implementada com sabedoria, a análise de dados de inteligência pode oferecer uma visão preditiva incomparável – algo essencial no mercado exigente dos dias de hoje.

Como a solução oferece um meio de analisar tendências, padrões e mudanças específicas, ela viabiliza a criação de processos de negócios e estratégias de marketing, por exemplo. Melhorando, assim, a geração de leads e o entendimento sobre os consumidores-alvo, que chega a um nível mais aprofundado e significativo.

Como a consultoria da Abyt pode auxiliar na implementação da inteligência de dados?

Muitas empresas têm dificuldades em implementar uma solução de inteligência de dados. Seja pela falta de conhecimento sobre a importância de trabalhar com informações mais estratégicas ou pelo desafio de recrutar profissionais especializados na área.

Nesses e em outros tantos casos, a sugestão é contar com uma consultoria que tenha foco na alfabetização de dados. Ela nada mais é do que a habilidade de ler, trabalhar, analisar e argumentar com base em informações de qualidade. Serviço, este, que a Abyt Holder realiza há anos para empresas de diversos segmentos e portes no Brasil.

Com a consultoria especializada, é possível obter ferramentas modernas e apropriadas para o seu negócio. Assim como organizá-las de forma a conseguir as informações desejadas.

Confira alguns dos diferenciais do serviço disponibilizado pela Abyt Holder:

  1. Validação das estratégias de sua empresa e objetivos de seu negócio.
  2. Quality Assurance: a empresa avalia a ferramenta de Business Intelligence, desde a sua aplicação até os servidores. Elimina as funcionalidades desnecessárias e reorganiza o ambiente;
  3. Migração de servidores: caso a solução de BI esteja desatualizada ou defasada, realiza a migração dos dados de um servidor para outro. Tornando, assim, mais fácil e ágil o acesso às informações de interesse do negócio;
  4. QA de aplicação: avalia o desempenho da ferramenta, a fim de evitar lentidão e falhas que atrapalhem a obtenção dos dados;
  5. Arquitetura e modelagem: faz uma análise minuciosa do ambiente e, se necessário, cria uma nova arquitetura e modelagem de dados;
  6. Design de dashboards: sugere alternativas para melhorar a apresentação das informações, assim como torná-las mais acessíveis.

A Abyt Holder também oferece o serviço de mentoring. No caso, direciona um consultor dedicado a cuidar da forma com que os clientes fazem uso da aplicação de BI. O objetivo é garantir que todo o potencial da ferramenta de inteligência de dados será colocado em prática.

A inteligência de dados não é apenas mais uma palavra que está na moda no mundo dos negócios. Ela é considerada uma ferramenta essencial para trabalhar as informações de forma inteligente.

Com ela, é possível tirar conclusões precisas que ajudarão os colaboradores a obterem insights estratégicos e benéficos no presente e, principalmente, no futuro.

17 jan
Análise de Dados e Negócios

Métodos de análise avançada de dados

Mais do que captar e disponibilizar informações organizacionais, as empresas estão incorporando ferramentas que permitem realizar uma análise avançada de dados. Para, assim, conseguirem prever cenários antes mesmo de tomar as suas decisões.

Cada vez mais as organizações estão se dando conta da importância de gerenciar o negócio baseando-se em dados. São eles que demonstram a realidade da empresa e permitem promover melhorias no processo como um todo.

Se antes essas informações eram captadas de forma manual, hoje existem ferramentas que realizam o trabalho automaticamente. E, entre as soluções tecnológicas, há aquelas que, mais do que mostrar o cenário interno, prevêem tendências de mercado e evitam riscos.

Mas afinal, o que é e quais são os benefícios da análise avançada de dados? Abordaremos esse assunto a seguir, assim como mostraremos os principais métodos para realizar esse trabalho com eficiência.

O que é e qual a importância da análise avançada de dados para as empresas?

A análise avançada de dados consiste em um conjunto de técnicas, ferramentas e métodos analíticos que permitem prever tendências, padrões, comportamentos e eventos futuros. Com isso, as empresas podem conduzir mudanças baseando-se em fatos reais.

Conhecida como Advanced Analytics, ela leva a empresa além do Business Intelligence, pois trabalha com algoritmos e análises complexas que oferecem respostas detalhadas. Garantindo, assim, decisões mais assertivas.

Com a análise avançada de dados, é possível ter acesso às informações sobre mudanças de mercado antes ou conforme elas estão ocorrendo. Logo, as empresas passam a ser mais responsivas, evitando prejuízos.

Para o setor de Marketing, por exemplo, ela é essencial. Tendo em vista que parte do seu trabalho envolve a compreensão das preferências do consumidor e a descoberta de novas necessidades de mercado. Logo, auxilia no planejamento de estratégias e campanhas muito mais precisas.

Os profissionais que trabalham no estoque também podem se beneficiar da análise avançada de dados. Ao comparar a quantidade de produtos que saíram com as vendas, os pedidos anteriores e outros conjuntos de dados, é possível agilizar o processo de realização de novos pedidos para que não falte nada. Assim como reduzir o desperdício gerado pela compra de materiais que não serão vendidos a curto prazo.

Outras vantagens da análise avançada de dados são:

  • Suporte para decisões comerciais;
  • Agilidade no desenvolvimento de novos negócios;
  • Tomada de decisão oportuna e precisa;
  • Popularização e fácil acesso aos dados.

Além disso, os especialistas em ciência de dados podem se focar em projetos estratégicos, não precisando mais perder tempo com análises de informações e projeções de mercado.

Conheça, abaixo, os métodos mais utilizados para realizar uma análise avançada de dados.

Os principais métodos de análise avançada de dados

1 – Análise descritiva

Esse modelo de análise avançada de dados permite compreender eventos e processos em tempo real. Um exemplo de uso é nos casos de análise de crédito. Ele possibilita conferir informações do cliente e, através disso, avaliar riscos e definir taxas de juros.

A análise descritiva, porém, não julga valor. Ou seja, permite visualizar as informações do passado e entender o impacto naquele momento. Não relacionando, portanto, com ações futuras.

Com ela, é possível responder a perguntas como:

  • Quais produtos os clientes costumam comprar juntos?
  • Como foi o gráfico de vendas ao longo do ano?
  • Qual produto vendeu mais no primeiro semestre?

2 – Ciência de dados

Apesar de semelhante à análise descritiva, a ciência de dados é um método um pouco mais complexo. Ela permite peneirar dados para descobrir padrões e correlações desconhecidas.

Trata-se de um processo exploratório e aprofundado para entender o cenário e responder a perguntas que, à primeira vista, não seguem uma lógica.

3 – Mineração de dados

A mineração de dados é um processo de classificação que utiliza conjuntos grandes de informações para identificar padrões e estabelecer correlações ocultas. Um dos seus diferenciais é o fato de permitir que as empresas realizem previsões, as quais irão impactar o seu negócio no futuro.

Com isso, conseguem tomar as providências cabíveis, seja contendo seus investimentos ou adiantando lançamentos.

4 – Análise preditiva

Esse é um dos modelos mais conhecidos de análise avançada de dados. Ele estuda correlações ocultas entre fatores e resultados e, com base nessas informações, prevê cenários futuros. Com isso, permite tomar decisões mais precisas.

A análise preditiva utiliza diversos métodos para obter esse conteúdo, incluindo:

  • Dados estatísticos;
  • Histórico;
  • Mineração de dados;
  • Inteligência Artificial.

Com ela, é possível projetar comportamentos do público e do mercado, bem como prever tendências de consumo e flutuações da economia. Ela permite, por exemplo, ter uma ideia de quantos clientes irão procurar um comércio no próximo semestre ou estimar a elevação no faturamento, caso a temperatura atinja a marca de 40 graus.

5 – Simulação e otimização

A simulação imita a operação e as características de um processo, resumindo os resultados que serão obtidos. Já a otimização prioriza as opções de decisão com base em um índice de desempenho-chave.

É possível, por exemplo, projetar uma rota para as entregas de um restaurante. Para isso, é feita uma simulação dos processos de tráfego e pedidos para, depois, otimizar a rota e selecionar a opção que permite entregar mais produtos em um menor espaço de tempo.

Por que a sua empresa deve investir em uma ferramenta de análise avançada de dados?

A análise avançada de dados pode ser utilizada para impulsionar mudanças e melhorar as práticas do negócio.

Enquanto as ferramentas tradicionais examinam os dados históricos, a fim de conhecer a realidade da empresa, as opções avançadas permitem prever comportamentos futuros.

Logo, as empresas podem realizar análises hipotéticas para prever os efeitos que determinadas mudanças ou novos produtos poderiam gerar no mercado. E, com isso, tomar suas decisões de forma estratégica, visando resultados mais satisfatórios para o negócio.

15 jan
Business Intelligence - BI

O avanço da tecnologia como fator lucrativo

Cada vez mais, independentemente do tamanho e segmento no mercado, os dados são considerados o principal fator decisivo para embasar as decisões, eles fornecem informações que possibilitam os gestores tomarem nota sobre qualquer área, bem como se utilizam deles para avaliar resultados positivos ou negativos.

As organizações lidam atualmente com um acontecimento inédito: nunca houve uma quantidade tão massiva de dados e informações como nos dias de hoje. É um cenário positivo, porém preocupante, pois analisar dados deve ser uma ação precisa e efetiva para que os resultados sejam concretos e duradouros. Pouco a pouco os empreendedores têm voltado à devida atenção a essa evolução dentro das organizações, afinal, não é vantajoso apenas ter um grande fluxo de informações. Interpretar e analisar os dados minuciosamente é fundamental, pois essa é uma das formas mais eficazes de nutrir os direcionamentos, planejamentos e iniciativas de um negócio. A empresa ganha na visualização de indicativos e obtém materiais confiáveis com embasamento, na qual desenvolvem estratégias e tomam decisões assertivas.

Claro que nenhum empreendedor é obrigado a implementar as diretrizes da análise de dados. Isso se estende também a utilização das tecnologias. No entanto, conheça alguns dos riscos que o negócio corre ao não efetuar a análise correta das informações:

  • Perder prazos de entregas de produtos e serviços aos clientes;
  • Ter seus esforços depositados em serviços que não solucionam problemas, desperdiçando tempo e dinheiro;
  • Criar produtos e serviços que não estão de acordo com as necessidades do cliente;
  • Não aproveitar os “Gaps” do mercado;
  • Não ocupar um lugar de destaque no segmento atuante;
  • Fazer a rentabilidade da empresa ser limitada;

       
Independentemente de ser por meio de uma tecnologia aplicada ao negócio ou através de uma empresa terceirizada, é imprescindível para a saúde e sucesso das futuras estratégias aplicar a análise de dados a todas as iniciativas que porventura venham ser tomadas.
Os impactos positivos causados pela coleta de dados são inúmeros:

  • São gerados dados a respeito do mercado de atuação, suas tendências, novas demandas, possíveis crises etc;
  • Informações sobre potenciais clientes são fornecidas, jornada de compra, quais são seus desejos na hora de consumir, como se comportam, quais são suas necessidades, entre outros fatores;
  • A empresa passa a ter capacidade para desenvolver ações e estratégias para melhorar seus processos e reter talentos, pois dados sobre o desempenho, serviço de entrega, satisfação dos colaboradores, recrutamento, eficiência dos departamentos, clima organizacional, atendimento ao cliente, nível de produtividade, etc, são fornecidos;
  • Disponibiliza informações para que a empresa utilize da melhor forma seus recursos financeiros e assim, evite gastos desnecessários e negociações ineficazes, além de minimizar os riscos de falência;
  • Permite o desenvolvimento de novos produtos/serviços capazes de satisfazer as necessidades e expectativas do público-alvo;
  • Concede informações a respeito da concorrência para o aperfeiçoamento de estratégias, ações e soluções que garantam um melhor posicionamento à organização perante empresas do mesmo segmento;
  • Direciona o marketing da organização pois, através dos dados fornecidos, a mesma distingue em quais canais de comunicação deve estar presente, desenvolve estratégias de comunicação personalizadas, fortalece sua imagem e se torna mais visível.

Com o avanço da transformação digital, existem ferramentas capazes de coletar dados, estruturá-los, analisá-los e disponibilizá-los de forma a proporcionar as empresas mais visibilidade e poder com suas próprias informações. É essencial entender todas as etapas da Jornada de Dados, quando você explora toda a capacidade por trás de seus dados, além de análises avançadas, você obtém otimização de processos e integração entre as áreas.

10 jan
Análise de Dados e Negócios

Como incentivar a análise e interpretação de dados

Os processos de análise e interpretação de dados estão entre os mais importantes no cenário atual. Isso porque a quantidade de informações disponíveis é muito grande. E é preciso saber como, em meio a isso tudo, gerar conhecimento para a produção de insights acionáveis e tomada de decisões ágeis.

É comum as empresas contarem com diversas fontes de dados. Além disso, as informações são captadas nos mais variados formatos, desde arquivos fechados até planilhas de Excel. Sem análise e interpretação de dados, o conteúdo é visto somente como números, não ganhando a utilidade adequada para um negócio.

Sendo assim, é importante que todos os níveis de uma empresa tenham ciência da importância de contar com a análise e interpretação de dados. Desta forma, garante-se a obtenção de informações valiosas e que farão a diferença para o sucesso da organização.

Saiba o que, afinal, são os processos de análise e interpretação de dados e os benefícios que eles oferecem à empresa. Conheça também os principais métodos usados para colocar estas atividades em prática.

O que é análise e interpretação de dados?

A análise de dados costuma ser conectada aos objetivos e à natureza da empresa. Para que as informações ganhem ainda mais significado, é essencial realizar a sua interpretação. Esta consiste na realização de diversos processos com foco em obter insights e reconhecer padrões e comportamentos emergentes.

Logo, a análise e interpretação de dados refere-se à implementação de uma série de processos, na qual as informações são revisadas para se chegar a uma conclusão.

As etapas do gerenciamento de dados têm como objetivo ajudar as pessoas a entender os dados numéricos que foram coletados, organizados e disponibilizados. Com o resultado final, é possível melhorar processos, identificar dores e buscar o crescimento do negócio.

Mas afinal, por que é importante realizar a análise e interpretação de dados? Descubra:

Quais são os benefícios que a análise e interpretação de dados oferecem às empresas?

1 – Tomada de decisão informada

A tomada de decisões com base em dados analisados e interpretados aumenta suas chances de sucesso. Isso porque as informações transmitem com clareza o cenário atual, permitindo a criação de metas realistas.

Tal atividade tende a ser um processo cíclico. Ou seja, podem surgir novas questões e condições que precisam ser estudadas mais a fundo. Para, assim, dar o próximo passo.

2 – Identificação de tendências

As informações obtidas através da análise e interpretação de dados têm a capacidade de definir tendências. Analisando, por exemplo, as vendas dos seus produtos; a empresa consegue identificar lançamentos que poderão ter uma boa aceitação junto aos clientes.

Esse resultado não é benéfico apenas para o negócio que vende o produto. Mas também para os fornecedores, que saberão do aumento da demanda da matéria-prima.

3 – Eficiência de custos

A implementação adequada dos processos de análise e interpretação de dados pode fornecer às empresas maior eficiência de custos. Os resultados finais devem alertar sobre a necessidade de reduzir ou aumentar investimentos para uma saúde financeira positiva.

A análise pode, por exemplo, demonstrar que, ao invés de contar com profissionais para realizar diversos testes em um produto específico, é possível fazer um único teste mais aprofundado. Isso leva à otimização de recursos, o que poderia elevar ainda mais a escala de produção e, consequentemente, o faturamento.

4 – Previsão clara

As empresas que coletam e analisam seus dados obtêm maior conhecimento sobre si mesmas, seus processos e desempenho. Logo, conseguem identificar desafios e adotar rapidamente medidas para superá-los.

Os principais métodos de análise e interpretação de dados

Há dois principais métodos para as empresas realizarem a análise e interpretação de dados. São eles:

1 – Análise qualitativa

Na análise qualitativa, os dados não são descritos por valores ou padrões numéricos, mas através de contextos. Geralmente, as informações são coletadas por meio de diversas técnicas e facilitam a geração de insights.

Um dos diferenciais desse método é que as descobertas são agrupadas em tópicos e categorias. Desta forma, identifica frequências, médias e níveis de diferença entre os dados.

O relatório criado a partir de uma análise qualitativa tende a ser de mais fácil compreensão pelo usuário leigo.

2 – Análise quantitativa

Se a análise qualitativa pode ser resumida como “contextual”, a quantitativa é “numérica”. Ela consiste em uma série de processos que disponibilizam dados numéricos para serem analisados. Aqui, as empresas obtêm os insights através de:

  • Modelagem estatística;
  • Desvio padrão;
  • Média;
  • Mediana.

Esse método tem como objetivo identificar temas e padrões, e não gerar análise minuciosa sobre determinado assunto.

Como a Abyt Holder pode auxiliar na realização da análise e interpretação de dados?

Apesar de serem comprovados os benefícios dos processos de análise e interpretação de dados, nem todas as empresas estão aptas a realizá-los. Seja porque não possuem profissionais capacitados ou porque não contam com as ferramentas mais adequadas.

Nesse cenário, a consultoria da Abyt Holder surge como a melhor opção. A empresa pode auxiliar desde a escolha da ferramenta para a interpretação correta dos dados até o treinamento das equipes.

A capacitação do time atua com a chamada “alfabetização de dados”, que consiste na habilidade de ler, trabalhar, analisar e argumentar com base em informações. Ela é essencial,e a Abyt Holder pode incorporar essa cultura em todos os níveis empresariais.

Quanto à ferramenta, toda a parte de análise e interpretação de dados pode ir por água abaixo caso a tecnologia seja inadequada. Isso porque é importante que o processo seja eficiente do começo ao fim. Ou seja, caso a captação dos dados seja incompleta, não é possível interpretar o cenário integralmente, bem como gerar insights consistentes.

Logo, a consultoria da Abyt Holder auxilia as empresas a realizarem processos mais adequados e, com isso, terem chances maiores de obter vantagem competitiva.

08 jan
Business Intelligence - BI

Dados: todos são capazes de compreendê-los!

A democratização de dados nada mais é do que grande parte das pessoas dentro de uma empresa ou negócio tendo acesso aos dados coletados. Isso faz diferença?

Quando todos os dados coletados numa organização podem ser analisados por mais pessoas, as iniciativas e novas estratégias crescem em seu negócio. Assim, o consumidor ganha, pois ele tem suas expectativas atendidas, junto com a organização.

Não faz muito tempo os dados pertenciam apenas às equipes de TI, caso alguém de fora desse setor necessitasse acessar tais informações, era preciso passar por eles primeiro.

Mudanças aconteceram nos últimos tempos e devido a inovações no campo tecnológico, até os que não são especialistas em Tecnologia da Informação conseguem interpretar os resultados de análise de dados.

Por isso, muitos profissionais defendem o uso da democratização de dados, afinal ela pode mudar tudo para melhor.

Democratização de dados: o que é?

Há algum tempo, transformar dados em informações relevantes só era possível por intermédio do desenvolvimento de grandes soluções corporativas e por empresas que possuíam grande capacidade de investimento.

Todavia essa realidade já passa por constante transformação, e para cada tipo e tamanho de corporação, existem sistemas comercializados a custos competitivos. Com eles, é possível deter informações que antes eram inalcançáveis.

A democratização de dados possibilita a criação de uma maior colaboração entre diversas áreas de um negócio, com a eliminação dos silos, porém respeitando as devidas categorizações da informação no que tange segurança e propriedade. A parte gerencial deve alocar recursos, treinar e avaliar seu desempenho.

As equipes de vendas e de produtos podem assumir a melhor tática dos seus esforços e ajustar e priorizar em conformidade com a necessidade do mercado. Os executivos em geral expandem sua sensibilidade em relação à satisfação geral do cliente.

As vantagens que democratização de dados traz para sua empresa

A análise de dados está cada vez mais presente na rotina organizacional de qualquer empresa. Afinal, a transformação digital é uma revolução corrente nos dias de hoje. Está mais do que claro, a revolução de dados está mudando as empresas profunda e inexoravelmente.

Tomadas de decisão assertivas:

de maneira geral, o maior ganho da visualização de dados é embasada na melhoria da tomada de decisão. Essa tomada de decisão não é apenas feita mais rapidamente (e mais barata), como também se alicerça em precisão. Sendo assim, a ocorrência de quaisquer possíveis erros será reduzida.

Gestão assertiva:

quando a tomada de decisão melhora, a gestão também comete menos erros em sua atuação. Contudo atenção: a margem de erro reduz, mas não desaparece. Portanto, quanto melhor for à visualização dos dados, mais preparada estará à gestão para decidir sobre qualquer assunto.

Clientes satisfeitos:

o grande objetivo de qualquer empresa é atrair, converter e fidelizar todos os clientes. Todavia para que isso seja possível, faz-se necessário que os clientes estejam satisfeitos com os serviços prestados ou com o produto oferecido.

A democratização de dados garante satisfação do cliente, a partir do momento em que ele tem suas necessidades atendidas, tudo entra em harmonia. Focando na experiência do consumidor, a impressão positiva sobre a empresa é garantida.

Democratização de Dados e Data Literacy

Com a evolução de todas as tecnologias em geral, muitas empresas vêm negligenciando o principal ativo de qualquer negócio: o capital humano.

Mesmo que a análise de dados traga um diferencial significativo para a organização, não se deixa de lado o que opera por trás de tudo isso: as pessoas.

Mesmo que o negócio seja orientado a dados, a cultura organizacional é orientada por pessoas. Para tornar a inserção de novos softwares e recursos tecnológicos realmente produtivos, todos os colaboradores devem se sentir capazes e confiantes para utilizá-los da melhor maneira, reconhecendo seus benefícios e para serem promotores das iniciativas data-driven dentro da empresa.

Logo, a alfabetização de dados é primordial. Data Literacy é a capacidade de ler, entender, criar e comunicar dados como informação. Assim como a alfabetização como um conceito geral, a alfabetização em dados se concentra nas competências envolvidas no trabalho com dados.

É importante buscar incluir e envolver todos os setores na análise de dados, quebrando as barreiras e transpondo as questões técnicas para democratizar e desmistificar o acesso aos dados. Assim, a empresa se beneficia como um todo.

Preocupar-se em possuir uma cultura forte e saudável, preparando as pessoas para lidarem tranquila e eficientemente com decisões apoiadas sob essas informações são pontos estratégicos não só para erguer um ambiente corporativo agradável, mas também otimizar os resultados.

A Abyt Holder é sua principal parceira e tem como foco levar a transformação digital para aumentar e colaborar com o crescimento de sua empresa por meio dos dados. Estamos preparados para trazer à você o que há de melhor nesse campo!

03 jan
Gestão dos Dados

Como implementar a administração de dados

A quantidade de informações disponíveis nos meios digitais das empresas é cada vez maior. Para que sejam criadas novas oportunidades com esse conteúdo todo, porém, é imprescindível contar com uma estrutura de administração de dados.

A fim de conquistar uma grande influência nos novos métodos de gestão organizacional, a administração de dados requer a integração de estratégias e táticas efetivas. Bem como a de pessoas capacitadas e tecnologias apropriadas.

Conheça a importância que a administração de dados possui no ambiente corporativo. Saiba, ainda, o passo a passo para colocá-la em prática no seu negócio!

Por que é importante realizar a administração de dados?

Quando a administração de dados é tratada como um recurso estratégico, se torna muito mais fácil ter acesso às informações relevantes da empresa. É possível entender a sua realidade com mais clareza e, ao mesmo tempo, criar planos de ação para atingir os seus principais objetivos.

Com a administração de dados, é possível:

  • Conhecer a situação da empresa e a forma com que os departamentos utilizam os dados – considerando, sempre, o nível de acesso que cada um tem;
  • Modelar os dados corporativos;
  • Limpar os dados, eliminando falhas e duplicidades;
  • Disponibilizar as informações analisadas e qualificadas;
  • Auxiliar na construção de sistemas flexíveis, integrados, seguros e eficientes.

Nesse contexto, os negócios aproveitam os dados para obter vantagem competitiva, direcionar as ações de Marketing e Vendas e, ainda, promover otimizações nos processos.

Com as inovações em Business Intelligence e o uso de soluções de Big Data Analytics, a administração de dados também foi beneficiada. Isso porque a tecnologia oferece precisão, agilidade e confiabilidade na coleta. Assim como na organização e análise das informações, visto que extrai padrões e insights para monitorar as atividades com mais eficiência.

Antes de utilizá-los, é preciso implementar a administração de dados propriamente dita. Apresentaremos, a seguir, o passo a passo para alcançar bons resultados.

4 etapas para implementar um modelo de administração de dados eficiente

1 – Definição

É nessa etapa que as empresas fazem as perguntas necessárias para resolver os seus problemas. Com isso, são definidas quais informações realmente importam e de que forma elas podem ajudar no negócio. Afinal, nem todos os dados oferecem embasamento para a tomada de decisão.

Pergunte-se, por exemplo: como a administração de dados ajudará a entender o fato de que a empresa perdeu 10% dos seus clientes no último semestre?

Faça quantas perguntas você puder nessa hora. Foque no que é mais urgente, a fim de dedicar a maior parte do seu tempo em uma análise minuciosa.

É preciso, ainda, verificar onde esses dados podem ser encontrados. Se dentro da empresa ou também em bancos de dados externos. Neste último caso, será necessário identificar o grau de confiabilidade – já que não estarão sob o seu controle.

2 – Coleta

Antes de coletar os dados, é preciso avaliar as ferramentas que irão gerá-los. No caso, definir os algoritmos e tecnologias que irão proporcionar essa amostragem. Quando a escolha é correta, assim como a aplicação, é possível obter informações capazes de mudar até mesmo o posicionamento da sua marca.

Nesta etapa, é essencial observar a correlação de dados, que é um conceito vinculado ao Big Data. Através dele, pode-se avaliar:

  • Tendências;
  • Alterações no mercado;
  • Comportamento do consumidor;
  • Previsões com assertividade.

3 – Armazenamento

Com os parâmetros de coleta estipulados, chega o momento de determinar a forma com que esses dados serão armazenados.

Algumas empresas preferem utilizar a própria ferramenta de gestão de dados para realizar a armazenagem. Enquanto outras, optam por arquivar o conteúdo em um servidor único ou usar uma solução na nuvem.

Para que essa etapa seja produtiva, é interessante pensar em dois estágios: antes e após a análise. Isso porque a empresa deve verificar por quanto tempo os dados precisam ser guardados após o processo, ou como descartá-los, ou armazená-los de forma definitiva.

Desta forma, evita-se retrabalhos e mantém-se todo o trabalho de administração de dados organizado.

4 – Análise

Com as perguntas realizadas na primeira etapa da administração de dados, a fase de análise deixa de ser a mais complicada. Afinal, a empresa saberá as informações que deverão ser utilizadas em cada etapa do processo, bem como os mecanismos que serão úteis nessa hora.

Aqui, deverá ser aplicada a descoberta de informações acionáveis dentro de um conjunto grande de arquivos. Para, desta forma, detectar padrões e tendências neles. Conhecido como mineração de dados, esse filtro pode ser dividido nas seguintes etapas:

  1. Previsão: são realizadas as estimativas de vendas e é previsto o tempo de inatividade ou as cargas de servidor;
  2. Risco e probabilidade: permite determinar pontos de equilíbrio dentro de cenários de risco e ter mais clareza das probabilidades para resultados almejados;
  3. Recomendações: essa análise ajuda a encontrar os produtos com maior chance de serem vendidos juntos para, assim, gerar recomendações;
  4. Localização de sequências: em um carrinho de compras, é feita uma análise e seleção de clientes para que seja possível prever seus próximos passos;
  5. Agrupamento: nessa etapa, clientes ou eventos são separados dos itens relacionados, permitindo que sejam feitas análises e previstas afinidades.

Como a consultoria em Business Intelligence pode auxiliar a administração de dados?

Composto por diversos processos, teorias, metodologias, tecnologias e estruturas, o Business Intelligence é considerado uma das principais estratégias de análise de dados.

Isso porque ele coleta, organiza, analisa, compartilha e atualiza todos os dados de uma empresa. Para que, assim, uma grande quantidade de informações isoladas se transforme em conteúdos relevantes para o seu negócio.

Como nem sempre as empresas possuem a estrutura e o conhecimento adequado para acompanhar em todos esses processos, a consultoria em BI surge como uma ótima alternativa. Ela auxilia na escolha da ferramenta adequada, controla funcionalidades e, por fim, possibilita que as empresas tomem decisões baseadas em informações reais.