Você já se perguntou como transformar dados em insights? Essa prática pode te ajudar a superar várias dores de cabeça no dia a dia, guiando as suas escolhas nos momentos em que é difícil tomar decisões.
Imagine poder prever tendências, entender o comportamento dos seus clientes e otimizar operações nos mínimos detalhes... Tudo isso fica acessível se você adotar uma estratégia de dados eficiente.
Continue a leitura e confira o guia completo sobre as tendências de uma estratégia de dados eficiente para otimizar a sua abordagem!
O papel essencial da estratégia de dados
A estratégia de dados é sobre transformar dados brutos em insights acionáveis com automação, facilidade, segurança e precisão. Assim, a empresa pode gerar boas decisões de negócios.
Uma estratégia de dados bem elaborada é um grande diferencial competitivo - ajuda a otimizar recursos e maximizar o retorno sobre o investimento (ROI), identificar tendências e padrões que podem indicar riscos potenciais, tomar medidas preventivas e mais.
Com base nos dados, é possível personalizar a experiência que a empresa entrega ao cliente, com melhores ofertas, campanhas de marketing mais direcionadas, segmentação avançada, testes e monitoramento contínuo dos KPIs para evitar erros ou insatisfações.
Dados fornecem feedbacks sobre o desempenho das suas estratégias, permitindo a melhoria constante, a automatização, a identificação de oportunidades e até o estudo dos concorrentes. São muitas vantagens, certo? Confira as tendências que você não pode perder!
9 tendências de estratégias de dados
A estratégia de dados está em constante evolução, com aceleradas inovações tecnológicas, muita demanda por insights precisos e em tempo real. É a base para a inovação contínua.
Não à toa, modelos como o ChatGPT, capazes de processar grandes volumes de dados, estão cada vez mais falados.
Então, conheça as principais tendências na estratégia de dados para manter a sua empresa atualizada e gerar vantagens competitivas!
1. Inteligência Artificial e Machine Learning
A Inteligência Artificial, Machine Learning e Automatização de Processos são termos muito usados ultimamente, mesmo por empresas que não vendem dados.
Na realidade, várias empresas adotaram a utilização de algoritmos de IA e ML para automatizar a análise de dados e identificar padrões ocultos, já que representam a estratégica de dados mais importante da atualidade. Assim, reduzem o tempo de processamento de dados e aumentam a eficiência operacional, podem até mesmo prever tendências e antecipar comportamentos de consumidores e do mercado.
2. DataOps
DataOps reúne práticas e tecnologias para integrar e orientar os processos do uso dos dados na sua empresa. Assim, pode melhorar a qualidade dos insights e a colaboração da equipe.
O DataOps ajuda a acelerar o ciclo da análise de dados, desde a coleta até a aplicação, englobando operações padronizadas, feedbacks, automação, monitoramento e as interações constantes da equipe. Ele tem enfoque na automação e na melhoria contínua da qualidade, reduzindo erros e aumentando a confiabilidade.
3. Data Democratization
A democratização dos dados torna as informações acessíveis e utilizáveis por todos, gerando a quebra de silos.
Afinal, para que os dados de fato gerem melhores resultados, é preciso ter acesso amplo. Por isso, nos mais diferentes setores, existem diversas ferramentas para permitir que mais colaboradores acessem e analisem dados - sem depender exclusivamente de profissionais como analistas.
Essa cultura organizacional valoriza e incentiva o uso de dados em todos os níveis, com capacitação para aumentar a alfabetização de dados nas equipes.
4. Real-Time Data Analytics
A análise de dados acontece em tempo real para obter insights instantâneos e tomar decisões rápidas - em áreas como monitoramento de redes sociais, atendimento ao cliente, finanças e mais, com as tecnologias certas para um processamento tão rápido.
Possivelmente, o formato do ciclo de dados mudará para gerar mais agilidade. A estratégia tradicional é com dados coletados de diversas fontes para um único local, e depois limpos para criar uma única fonte - mas pode ser longo o tempo necessário para isso.
Para gerar eficiência, pode ser que as equipes precisem usar melhores softwares, definir as prioridades que precisam ser resolvidas incluindo todas as áreas do negócio, terceirizar, optar pela tecnologia em nuvem e reavaliar a sua estratégia periodicamente.
5. Data Virtualization
As empresas precisam cada vez mais dos sistemas que permitem acessar e manipular dados de múltiplas fontes sem precisar de variadas interfaces e burocracias. Assim, a distribuição é simplificada, a custos reduzidos, com agilidade, eficiência e segurança.
Com o Data Virtualization, é possível que os dados sejam acessados e gerenciados de forma unificada, mesmo que eles estejam em diferentes sistemas, reduzindo a complexidade. É como uma camada intermediária entre as fontes e os usuários.
6. Data Security
Estratégias de dados requerem tecnologias avançadas de segurança, como criptografia, auditorias, autenticação multifator e conformidade para proteger dados sensíveis, prevenir brechas e ataques cibernéticos.
As empresas devem apresentar controle rigoroso de acessos e permissões para garantir que apenas usuários autorizados possam acessar dados críticos, com monitoramento contínuo para detectar ameaças.
Afinal, além de maiores regulamentações, há uma tendência grande de conscientização do público sobre a proteção dos dados - além das sanções, as empresas que sofrem vazamentos prejudicam a sua reputação e danificam a confiança dos seus clientes.
7. Cloud Data Management
A boa estratégia de dados, para ser eficiente, pede a migração para a nuvem para aproveitar a escalabilidade e flexibilidade das soluções de cloud computing. Com tecnologias em nuvem, a empresa evita a construção de uma infraestrutura custosa, facilitando o acesso a dados de qualquer lugar, a colaboração e a segurança.
8. Augmented Analytics
Trata-se da utilização de IA e ML para automatizar a preparação de dados, descoberta de insights e geração de relatórios, reduzindo a complexidade desta jornada enquanto garante acessibilidade e facilita o uso por não-especialistas.
A tecnologia de análise aumentada usa os algoritmos de Machine Learning para identificar padrões nos dados coletados e, depois, aplica a Inteligência Artificial para gerar os insights acionáveis.
A análise aumentada potencializa a capacidade humana de interagir com os dados. Mesmo assim, a qualidade se mantém como centro, com precisão, integridade, consistência e validade para a geração de resultados confiáveis.
9. Edge Computing
A análise de dados é realizada próximo à fonte de geração dos dados (na "borda" da rede), com redução da latência e aumento da velocidade de processamento. Assim, há ganho da eficiência e suporte para aplicações de Internet das Coisas (IoT), por exemplo.
O Edge Computing fornece análise em tempo real, reduzindo os problemas de latência que podem afetar diferentes departamentos e gerar prejuízos. São muitos nomes e tecnologias, certo? Em meio a tantas opções, pode parecer complicado encontrar a ferramenta que pode democratizar o acesso aos dados na sua empresa.
O Zoho Analytics é o que você precisa. A ferramenta de business intelligence e análise de dados vai te ajudar a transformar grandes volumes de informações em insights de fato úteis para as operações diárias.
Conte com funcionalidades avançadas, grande capacidade de integração e segurança robusta. Desde criptografia a autenticação multifator e auditorias regulares, o Zoho Analytics segue os regulamentos nacionais e internacionais de proteção de dados.
Aproveite diversas fontes de dados, como aplicativos, serviços na nuvem, arquivos e mais - tudo sem complexidades, com as possíveis correções, remoções e transformações. Toda a sua equipe vai poder aproveitar os recursos, sem preocupações ou dificuldades.
Transforme dados brutos em gráficos, estatísticas, mapas de calor, tabelas e mais, combinando diferentes fontes para embasar decisões e evitar prejuízos.
O Zoho Analytics facilita a criação de relatórios e dashboards interativos, o que significa que a sua equipe poderá verificar as informações com poucos cliques. Os relatórios são personalizados e os dados podem ser compartilhados com parceiros ou clientes. Você terá a Zia, a assistente com IA que ajuda a descobrir insights ocultos nos dados, entrega recomendações, sugestões, atende a pedidos e mais.
Poderá antecipar tendências e comportamentos, colaborar em tempo real com a sua equipe e controlar permissões ou acessos em total segurança. O Zoho Analytics ainda vai te ajudar na automação de tarefas repetitivas para economia de tempo, como agendamentos, alertas, geração de relatórios, lembretes para monitorar indicadores e mais.
Saiba quando as vendas caem, quando o time bate aquela meta específica, quando as taxas correm como o esperado e outros indicadores. Com a automação, você será rapidamente atualizado sobre o que realmente importa.
Então, o que está esperando? Experimente o Zoho Analytics e construa uma estratégia de dados precisa, intuitiva e avançada!
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