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6 dicas para planejar uma estratégia de análise de dados

26 de dezembro de 2019 por Jorge Ignacio Gómez banner

Quando se trata de tomar decisões inteligentes, pensamos imediatamente sobre quais dados temos ou precisamos. Claro, é melhor perseguir uma meta baseada em informações do que em suposições.

 

Uma empresa orientada para dados é aquela que planeja a estratégia do seu negócio de acordo com o conhecimento que ela obtém de várias fontes de informação.  Estamos nos referindo, é claro, ao conjunto de dados estruturados e não estruturados que podem ser coletados, cruzados e interpretados por insights valiosos que criam valor comercial.

 

É por isso que a transformação digital traz consigo a necessidade de estabelecer uma estratégia de análise de dados. Ter um plano facilita a otimização de custos, aumenta a competitividade e permite o uso eficiente das informações.

 

Neste artigo, daremos algumas dicas para criar uma estratégia de análise de dados em seu negócio.

 

  1. Use metas de negócios para orientar a tomada de decisões

Um dos problemas comuns nas empresas é concluir sem contexto. Quando você olha para um relatório de dados, os analistas geralmente nos apresentam gráficos impressionantes, bem desenhados e cheios de figuras e cores. Quem toma as decisões as vezes se encanta com esses resultados sem relacioná-los com o passado ou com os objetivos estratégicos do negócio.

 

É por isso que qualquer estratégia de análise de dados precisa ser guiada por objetivos de negócios e as métricas são definidas a partir deles. Dessa forma, você saberá quais perguntas fazer e quais respostas procurar, porque não são os gráficos que orientam a análise. São as perguntas de negócios que o ajudarão a encontrar as respostas nos dados.

 

 

  1. Não basta ser guiado pela intuição

 

Organizações com uma estratégia robusta de análise de dados evitam depender muito da intuição. Isso não significa que você tem que ignorar sua experiência ou deixar de lado seu conhecimento anterior, mas você deve validar o que você sabe com o que algoritmos ou modelos matemáticos lhe dizem.

 

O uso de dados e análises quantitativas para apoiar uma decisão ajuda a evitar ambiguidades e melhora a precisão dos resultados. Sem dúvida, é mais provável que uma iniciativa chegue a um bom resultado quando o rigor do método científico for combinado com percepções imediatas.

 

Nesse sentido, a análise não é apenas outra maneira de resolver um problema, mas a capacidade organizacional de medir e melhorar um processo com base em fatos em vez de suposições.

 

  1. Padronizar a medição dos objetivos

Em uma organização que tem um plano de análise de dados, cada departamento, cada equipe ou cada unidade de negócios opera com base em critérios unificados.

 

A primeira coisa que você precisa fazer para alcançar isso é definir metas e métricas gerais. Em seguida, atribua metas específicas a cada área e departamento da empresa para alcançar, com base no impacto de suas atividades nos objetivos gerais do negócio. Faça o mesmo em todos os níveis da organização até alcançar todos os indivíduos.

 

No final deste processo, todos os envolvidos não só seguirão diretamente o seu objetivo específico. Além de fazer isso, eles estarão simultaneamente contribuindo para o sucesso da empresa.

 

  1. Levantar as informações da sua empresa

Cada estratégia de análise de dados deve ter seu próprio banco de dados.  Quando você está começando, esqueça as fontes externas. Concentre-se primeiro no ponto de contato do seu cliente com sua marca:

 

  • Visitas ao site da sua empresa.
  • Métricas de mídia social.
  • Informações de marketing.
  • Histórico de compras, devoluções e trocas.
  • Interações via telefone, seja através de redes sociais, bate-papos ou formulários de contato.

 

Geralmente, essas fontes de dados são gerenciadas por diferentes equipes ou unidades de negócios. No entanto, para que sua organização maximize o potencial dos dados, os dados devem ser unificados para criar um contexto mais abrangente para a tomada de decisões eficazes.

 

Imagine, por exemplo, que você quer lançar um novo produto. Antes de tirar fotos no ar e levá-lo para o mercado, primeiro use o perfil e o histórico de compra de seus clientes atuais para criar modelos preditivos. Ao mesmo tempo, você pode fazer análise de sentimento de comentários de mídia social para avaliar a percepção do seu usuário sobre os produtos que você oferece atualmente.

 

Assim, através dessas informações, você usa dados passados para estimar o que pode acontecer no futuro, neste caso, vender um produto para um segmento de clientes mais propensos a comprar. Este é um caso simples, mas pode ser aplicado a muitos cenários.

 

  1. Treinar toda a organização

 

Não são apenas os analistas que precisam de treinamento para analisar os dados. Diretores, equipe de vendas ou tomadores de decisão também devem ter conhecimento básico de análise.

 

Portanto, uma estratégia abrangente de análise de dados abrange o treinamento de equipes em vários campos: design experimental, pensamento crítico, relatórios, ferramentas de análise estatística, etc.

 

Isso não quer dizer que um diretor ou vendedor deve ser especialista em coletar tecnicamente, filtrar, processar ou adicionar dados, mas eles devem ter uma compreensão básica da terminologia, métricas e até mesmo interpretações ou implicações para objetivos de negócios.

 

Obviamente, nem todas as organizações têm os recursos para criar um programa de treinamento em larga escala. No entanto, existem ferramentas gratuitas que ajudam neste processo: EdX, Coursera, Udacity, Khan Academy e outras plataformas que oferecem cursos on-line para treinar em vários tópicos, desde a introdução até a análise de dados até modelos de aprendizado de máquina.

 

Escolha um desses cursos com base no perfil de seus funcionários e crie um plano de treinamento que envolva toda a empresa. A chave é começar com os conhecimentos fudamentais e, em seguida, escala de acordo com suas necessidades de negócios. O que importa é desenvolver habilidades analíticas e fazer com que as pessoas se sintam confortáveis trabalhando com dados, ferramentas e análises.

 

  1. Escolha estrategicamente suas ferramentas

 

Um erro comum em uma estratégia de análise de dados é investir em ferramentas que a empresa não precisa.

 

Algumas empresas se concentram em recursos de computação e armazenamento, mas não consideram soluções elásticas e flexíveis, como as oferecidas na nuvem. Com a computação em nuvem, você pode interagir em um ambiente multi-cloud que se conecta com outros universos de informações.

 

O Thunder por exemplo, é uma solução de Cloud com a qual você tem controle, flexibilidade e escalabilidade que requer uma estratégia de análise de dados. Além disso, você pode integrá-lo em outras nuvens para concluir a estratégia de análise de dados que seu negócio precisa.

 

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