Os dados brutos não têm valor intrínseco e nem representam algum tipo de vantagem, pois dificilmente você saberá o que fazer com eles.
É a análise desses dados que transforma números e registros em insights valiosos para as empresas. Apenas com o devido processamento é possível encontrar tendências, padrões, possíveis falhas e até fazer análises preditivas para ver os prováveis futuros da organização.
Então, as organizações precisam saber como transformar dados em insights, gerando as informações capazes de manter vantagem competitiva, melhorar a eficiência e aumentar a fidelização dos clientes. Vamos começar a transformar dados em insights?
A evolução do uso de dados nas empresas
O uso de dados nas empresas foi impulsionado por avanços tecnológicos crescentes. Desde os primeiros registros em papel até as análises preditivas de hoje, a forma como as empresas coletam, armazenam e utilizam dados transformou o mercado.
Hoje, a explosão de dados gerados por transações, mídias e dispositivos diversos deu origem ao conceito de Big Data. A adoção de soluções de armazenamento em nuvem permite o acesso a grandes volumes de dados a custos reduzidos, e as ferramentas de business intelligence se tornaram frequentes entre corporações.
Algoritmos de aprendizado de máquina começaram a ser aplicados para prever tendências, identificar padrões e automatizar processos, e a Inteligência Artificial começou a ser usada para análises ainda mais avançadas.
Com a Internet das Coisas (IoT), a proliferação de dispositivos gera uma quantidade incrível de dados em tempo real, que podem ser usados por empresas para otimizar operações.
A tomada de decisão baseada em dados tornou-se uma prática quase padrão, usada pelos mais variados profissionais diariamente. Com esse aumento, mais regulamentações surgiram para proteger a privacidade dessas informações, como a Lei Geral de Proteção de Dados.
A evolução da análise de dados foi tão grande que, atualmente, o cenário é representado por pesquisas como:
● O mercado global de análise de Big Data valendo US$ 307,52 bilhões.
● 91,9% das corporações alcançaram valor considerável com investimentos em análise no ano de 2023.
● 3 em cada 5 empresas utilizam análise de dados para impulsionar a inovação empresarial.
● Poderá haver até 1,4 milhão de novos empregos criados em ciência e análise de dados entre 2023 e 2027.
Como transformar dados em insights: 7 passos
Nas empresas de ponta, os dados não representam um ativo estratégico que, quando aproveitado de forma eficaz, pode impulsionar seu negócio a novos patamares.
Entretanto, o processo de transformar dados brutos em insights acionáveis envolve uma abordagem sistemática. Vamos nos aprofundar em cada etapa:
1. Defina os objetivos
Esse processo não é uma fórmula mágica, na qual você irá adicionar questões e obter respostas instantâneas. É preciso começar definindo claramente os objetivos de negócio, as questões que você deseja responder, as métricas que indicam os resultados esperados, os indicadores que a empresa quer monitorar e melhorar.
2. Coleta de dados
Defina quais fontes de dados a empresa usará para obter as respostas para as perguntas. Certifique-se de que os dados coletados sejam relevantes, precisos, completos, atualizados e de alta qualidade, a partir de múltiplas fontes.
Não subestime a velocidade das informações: dados antigos devem ser descartados, a não ser que você queira estudar históricos para fazer comparações.
3. Limpeza e preparação
Dados brutos geralmente contêm ruídos e inconsistências que precisam ser tratados, eliminando registros iguais ou suprindo as informações em falta. Remova registros incompletos e padronize formatos para garantir consistência.
4. Análise exploratória dos dados (EDA)
Realize uma análise exploratória para entender a natureza dos dados. Use gráficos,
tabelas, estatísticas e demais formas de visualização para facilitar a identificação de
padrões, tendências, médias e mais.
5. Modelagem dos dados
Com os dados preparados, o próximo passo é construir modelos que possam gerar insights, como modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina. Os modelos precisam ser avaliados para garantir a precisão.
6. Visualização e comunicação
Transforme os resultados da análise em visualizações claras e intuitivas. Crie dashboards interativos, elabore relatórios detalhados e mais. Essas ferramentas ajudam a explicar os insights para toda a equipe.
7. Tomada de decisões
Finalmente, utilize os insights gerados para orientar a tomada de decisões, definir planos de ação e estratégias. Permaneça monitorando as métricas para avaliar o andamento de tudo o que é implementado na empresa. Dessa forma, é possível continuar extraindo valor dos dados.
A transformação de dados deve ser feita com foco no cliente, para suprir as demandas, necessidades, dores, preferências e objeções do seu público-alvo.
Lembre-se ainda de preparar e capacitar a sua empresa com as ferramentas, os profissionais, processos e toda a tecnologia necessária para melhorar as operações e transformar dados em insights.
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