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Agente de Transformação

Qlik Sense ® é uma plataforma de análise de dados completa que define o benchmark para uma nova geração de análises. Com seu mecanismo de análise associativa único , IA sofisticada e plataforma de nuvem de alto desempenho.

 

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A Qlik Data Integration Platform (anteriormente Attunity)

Plataforma de DataOps

Automatiza o streaming, a catalogação e a publicação de dados em tempo real, para que você possa encontrar e liberar dados prontos para análise rapidamente - e agir sobre eles. O objetivo é alinhar os dois lados da equação de entrega de dados.

SAIBA MAIS

É uma metodologia que engloba a adoção de modernas tecnologias de integração, os processos que transformam dados do estado bruto para o estado pronto e as equipes que trabalham com dados.

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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!

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.

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.