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.

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.

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.

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 IN 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. 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;
  2. 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;
  3. QA de aplicação: avalia o desempenho da ferramenta, a fim de evitar lentidão e falhas que atrapalhem a obtenção dos dados;
  4. Arquitetura e modelagem: faz uma análise minuciosa do ambiente e, se necessário, cria uma nova arquitetura e modelagem de dados;
  5. 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.