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Análise de Dados Data Driven

Agilidade Analítica: como sua empresa pode desenvolvê-la?

Diante de um cenário de mudanças extremas e imprevisíveis como o que estamos vivendo atualmente com a COVID-19, torna-se essencial que as empresas se adaptem rapidamente para se garantirem no mercado. E esse desafio só é possível se as organizações se esforçarem para desenvolver agilidade analítica.

Mas como desenvolver agilidade analítica?

Através dos Dados!

Há ainda quem resista em transformar sua empresa em orientada a dados pelo custo de sua aquisição. Porém, em contrapartida, mais caro mesmo é não tê-los na direção.

Dados são ativos que auxiliam na tomada de decisões, previsão de resultados futuros e detecção de problemas. Sendo assim, sem esses ativos é muito difícil se destacar e competir no mercado.

Um exemplo do auxílio dos dados nas organizações está em como houve a necessidade de se reinventarem durante a pandemia. Uma vez que tudo acontecia remotamente, foi preciso analisar o comportamento de cada usuário, como preferências, horários, dispositivo de acesso e etc, para que se pudesse continuar atendendo os clientes sem perdê-los para outras organizações já orientada a dados.

A agilidade analítica nesse caso foi fundamental para que se pudesse coletar os dados rapidamente e então agir. Houve uma situação inesperada (pandemia), porém, com os dados, houve uma ação rápida.

Saber se posicionar diante de um cenário imprevisível requer conhecimento, preparo e uma equipe com entendimento de negócio. Isso fará com que organizações orientadas a dados se destaquem futuramente com agilidade analítica.

Quais os benefícios dessa agilidade?

Quando uma organização possui os dados como um ativo, seus líderes possuem mais informações que os auxiliam na tomada de decisões. Com isso, se consegue agir rapidamente em momentos de ruptura, ganhando vantagem competitiva no mercado.

Para isso ocorrer de fato, além de ter os dados na cultura da empresa, é preciso que as equipes estejam unidas e compreendam a importância desse ativo, assim é possível analisar e interpretar os dados de forma correta.

Uma organização sem dados é uma organização sem direção e uma organização sem direção não consegue agir no momento certo.

Conte com a IN10 e com nossas diferentes ofertas analíticas para te auxiliar nessa mudança.

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Data Driven

Como se tornar uma empresa orientada por dados?

Diante de tantas mudanças que ocorrem frequentemente no mundo, torna-se inviável que uma empresa esteja preparada para todas elas. Porém, com uma cultura orientada por dados, as organizações podem começar a obter todos os sinais sobre o que está ocorrendo e, portanto, posicionar-se para reagir.

Qual a importância de tornar-se orientado por dados?

As organizações precisam mudar a maneira de operar e pensar, pois, empresas orientadas por dados tomam decisões estratégicas com base em
dados. Essas decisões podem ser sobre como reduzir custos, sobre como encontrar novas oportunidades e áreas para explorar, por exemplo.

Uma base de dados consistente começa com um
armazenamento de dados de baixo custo, confiável, altamente
durável e escalável.

Para ganhar a agilidade necessária para responder ao inesperado, você precisa de uma base de dados que permita capturar, limpar e selecionar os dados de toda a empresa para compartilhá-los e reutilizá-los na tomada de decisão diária. Depois, você precisa pensar na segurança e na governança.

Quando as empresas querem se tornar mais orientadas por dados, elas também precisam ensinar as pessoas a se tornar mais orientadas por dados. Isso requer capacitação e treinamento. Entretanto, também é preciso colocar os dados nas mãos de todos para que toda a organização possa experimentar e interagir com eles.

É necessário pensar na modernização e nos dados estrategicamente, preparando-se para o futuro.

Quais são os desafios encontrados na transição para uma empresa orientada por dados?

O primeiro passo para conseguir transformar uma empresa, é transformar a mentalidade de quem a lidera. Normalmente há uma certa resistência em aceitar novos caminhos e em encarar novos desafios.

À medida que as empresas migram de sistemas herdados para
outros mais modernos, elas podem aproveitar as melhores
ferramentas a qualquer momento sem precisar fazer migrações
caras ou redefinir as plataformas. Isso permite que elas façam
com os dados coisas novas que antes elas não podiam.

Quanto mais rápido as organizações entenderem a importância de uma cultura guiada por dados, mais sucesso ela terá.

Conte com a IN10 para te auxiliar nessa transformação.

Fontes: AWS

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Análise de Dados Data Driven Reputação de Dados

Como Funciona a Governança de Dados na Atualidade

A governança de dados é o resultado de estudos de governança, gerenciamento e TI. Ela se dá entre a estratégia e o gerenciamento diário das operações, sendo a ponte que traduz uma visão estratégica.

Essa visão reconhece a importância dos dados para a organização e os codifica em práticas e diretrizes que apoiam as operações, garantindo a entrega de produtos e serviços aos clientes.

Muitas organizações ainda estão se esforçando para se tornarem orientadas por dados, pois acreditam que, para gerar valor por meio destes, é necessário ter muitos dados em mãos. Esse é um erro comum e que mantém essas organizações na posição de busca pela cultura Data Driven.

Gerar valor exige o uso de dados corretos, concentrando-se na qualidade e não na quantidade.

A governança de dados, se usada como uma ponte no design organizacional, apoia a execução da estratégia e permite a inovação. Ela fornece as proteções necessárias para garantir a segurança e a confidencialidade das informações processadas pela organização ou de propriedade dela.

Uma boa governança requer equilíbrio e ajuste e, quando bem feita, pode estimular a inovação digital sem comprometer a segurança.

Veja quatro ações simples para ajudar a governar os dados em uma organização de acordo com o Guia Executivo da AWS, nossa parceira.

Comece pelos líderes:

Para governar os dados, os líderes precisam reconhecer a relevância estratégica que oferecem. Assim, permitindo que eles incorporem os dados como parte de sua estratégia.

Pense além para apoiar a inovação baseada em dados:

Garantir que a cultura de dados contribua para a inovação é muito importante para controlar os dados na organização .

Crie e assegure a governança de dados com frequência por meio de estruturas de trabalho:

O aprofundamento nos detalhes dos mecanismos de governança de dados é uma tarefa intimidante. Porém, projetar e declarar de que forma os dados devem ser governados em uma organização se torna mais flexível e menos complicado. 

Não foque apenas nos dados em repouso:

Os dados em fluxo são importantes para a governança de dados nas organizações na atualidade. Embora os serviços consistam em software, eles devem ser criados e testados para cumprir as diretrizes e práticas de governança de dados da organização.

A governança de dados exige bastante esforço e dedicação, pois, ela ajuda a organização a proteger um ativo estratégico valioso e, ao mesmo tempo, apoiar a inovação digital.

Gostou desse conteúdo? Vamos falar sobre governança de dados?

Referências:

Guia Executivo AWS

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Análise de Dados Reputação de Dados

Data Management: Nosso serviço de gestão inteligente de dados

Data Management, ou Gerenciamento de Dados, é o serviço ideal para empresas que buscam vantagem competitiva no mercado e mais eficiência operacional de seus processos.

Nossos serviços de análise e dados são orientados por design e baseados em demandas de negócios, o que reduz o tempo de entrega e melhora a precisão e o impacto dos resultados.

Mesmo que você tenha as melhores ferramentas analíticas e as mentes mais afiadas, elas não serão suficientes. Para isso, seus dados precisam ser gerenciados adequadamente. Isso começa com sua arquitetura de dados subjacente, mas também inclui como você os projeta para uso em outros aplicativos.

O que é o Data Management?

Data Management é o nosso serviço que trata do armazenamento, organização e manutenção dos dados. Este processo inclui uma combinação de diferentes funções que têm como objetivo garantir que os dados nos sistemas corporativos sejam precisos, disponíveis e acessíveis.

Por que o Gerenciamento de Dados é importante?

Os dados são cada vez mais vistos como um ativo corporativo que pode ser usado para tomar decisões mais assertivas, melhorar as campanhas de marketing, otimizar as operações de negócios e reduzir custos. Porém a falta de um gerenciamento adequado pode sobrecarregar sua empresa com problemas de qualidade de dados, limitando sua capacidade de executar o Business Intelligence (BI) e processos analíticos.

Uma estratégia de gerenciamento de dados bem executada pode ajudar sua empresa a obter vantagens competitivas potenciais sobre seus rivais de negócios, melhorando a eficácia operacional e permitindo uma melhor tomada de decisão. Empresas com dados bem gerenciados também se tornam mais ágeis, possibilitando identificar tendências de mercado e se mover para aproveitar novas oportunidades de negócios com mais rapidez.

Um serviço eficaz contribui para uma não violação de dados e problemas de privacidade que podem prejudicar sua reputação e infringir a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

Por isso, conte com nosso time de experts para gerenciar de forma eficaz os dados da sua empresa.

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Data Driven

Nike e Burger King: o que essas duas empresas têm em comum?

Nike e Burger King são empresas de atuação em áreas distintas, mas com um desafio em comum: a cultura guiada por Dados.

No artigo anterior te explicamos um pouco sobre o I Know. Nesse artigo vamos te explicar melhor como as demandas do mesmo podem ajudar na interpretação de dados da sua empresa. Para isso, vamos usar como exemplo uma empresa muito conhecida: Burger King.

Apesar de ser uma rede de fast food, o BK também se utiliza da leitura de dados para compreender melhor seus clientes e assim conseguir tomar decisões mais assertivas.

Um exemplo da interpretação de dados utilizada pela empresa é o programa de fidelidade Clube BK. Com esse programa os clientes acumulam pontos e trocam por produtos ou descontos. Dessa forma a rede consegue mais informações sobre os clientes e suas preferências, e com isso aumentam as vendas, entregando informações relevantes para cada usuário em específico, como promoções e descontos.

Essas informações coletadas sobre usuários são fornecidas por plataformas como o I Know, com o objetivo de melhorar a previsão de resultados e auxiliar na tomada de decisões.

Uma outra empresa, da área esportiva, que também utiliza a análise de dados é a Nike. Em 2019 a marca lançou o app Nike Fit, que, através de inteligência artificial e coleta de dados, auxilia os usuários na escolha do calçado certo de acordo com as medidas do pé. Temos então mais um exemplo de demanda de dados que pode ser solucionada com o I Know.

Agora que já mostramos exemplos de empresas, como a Nike e Burger King, que se beneficiam dos dados para seu crescimento, você deve estar se perguntando sobre o investimento necessário para, de fato, levar essa transformação para o seu negócio.

Os investimentos necessários seriam softwares, hardwares, profissionais capacitados e, em alguns casos, o treinamentos desses profissionais. Porém com o I Know seus custos reduzem em mais da metade de uma contratação convencional. Com o I Know você não precisa de todos esses itens, pois a plataforma já é completa. Você só precisa saber quais são seus desafios com Dados e o demais é realizado pela IN10.

Viu como é simples transformar sua empresa, analisar dados e se manter à frente no mercado conhecendo melhor seus clientes? Faça um diagnóstico gratuito conosco clicando aqui e comece já uma cultura guiada por dados.

Fontes:

https://exame.com/negocios/burger-king-a-empresa-de-tecnologia-que-olha-dados-e-vende-hamburgueres/

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Data Driven

I Know: Nossa plataforma Data as a Service.

O propósito do I-Know é otimizar o tempo e recursos financeiros da sua empresa na obtenção, tratamento, visualização e exploração de Dados. Com esta oferta, integramos serviços com tecnologia e profundo conhecimento nas áreas de negócios. O cliente não precisa obter software, hardware e contratar e treinar profissionais capacitados em dados para o seu projeto.

Algumas áreas que tendem a ser beneficiadas com a melhor compreensão de dados, dentre outras, são:

  • Comercial;
  • Controladoria;
  • Suprimentos;
  • Produção;
  • Financeiro;
  • Recursos Humanos.

Para obter resultado com o I Know, é preciso trabalhar com métricas.

Para assinar o serviço do I Know, o cliente precisa saber quais são as métricas desejadas para cada setor ou podemos ajudá-lo no entendimento e mapeamento destas.

Assim é possível tomar decisões com velocidade e qualidade, analisando dados em tempo real, transformando o desempenho da empresa como um todo, acelerando os processos de cada negócio.

Alguns exemplos de métricas são:

  • Comercial: Avaliação de Crédito, Carteira de Vendas, Cotas de Vendas, Devolução de Vendas, Faturamento, Vendas e etc.
  • Controladoria: Indicadores Gerenciais como Fornecedores, Giro do Ativo, Grau de Endividamento, Imposto sobre Vendas e etc.
  • Financeiro: Contas a Pagar com métricas em PMP Realizado, Prazo de Pagamento, Valor dos Juros Pagos e etc. E em Contas a Receber com métricas em PMR Realizado, PMR Previsto e etc.
  • Suprimentos: Compras, Suprimentos, Estoque Diário, Estoque Mensal e etc.
  • Produção: Análise de Custo por Centro de Custo, Custo Padrão por Item, GGF de Carteira, GGF Realizado e etc.
  • Recursos Humanos: Banco de Horas, Folha de Pagamento, Recrutamento e etc.

Você pode conhecer mais sobre as métricas de gestão no nosso e-book clicando aqui.

Transformação Digital

Uma das vertentes da transformação digital é, sem dúvidas, a capacidade de transformar a cultura e os processos da empresa para que ela se torne mais orientada por Dados. Trazendo assim melhoria em pesquisa e desenvolvimento, eficiência operacional e lucro.

Os dados alimentam a ciência de dados e o aprendizado de máquina, que nos permitem melhorar a previsão de resultados, para colher os benefícios desses insights analíticos.

Mas, para isso, a maior barreira a ser transposta hoje é projetar a entrega de dados a um número crescente de equipes de análise. Com dados espalhados e sistemas de aplicação diversificados, os dados corporativos estão mudando o tempo todo, quebrando pipelines de dados e provocando insights equivocados.

A oferta do I-Know é um conjunto de práticas destinadas a permitir ciclos mais curtos de desenvolvimento e agilidade na conclusão do projeto.

Desta forma seguimos as seguintes etapas de implantação:

  • Frequência de implantação;
  • Metadados e controle de versão consistentes;
  • Monitoramento;
  • Colaboração entre todas as partes interessadas;
  • Maior colaboração entre os principais papéis envolvidos na entrega de pipelines de dados.

A IN10 apoia a transformação da sua empresa na busca de uma cultura orientada a Dados.

Para conhecer mais sobre o serviço de I Know, faça seu diagnóstico gratuito clicando aqui.

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Reputação de Dados

Reputação de dados: o que isso significa para sua empresa?

Reputação é a opinião pública acerca de algo ou alguém e constitui-se num fator importante para muitos campos, como negócios e status social. Sendo assim, a base para se estabelecer uma relação de confiança está na reputação.

No caso de uma empresa, a mesma é determinada por seus parceiros, suas ações, seus clientes e pelas estratégias de marketing. Também torna-se responsável por ela os seus líderes e representantes, pois a ética adotada pelos gestores influencia diretamente na reputação.

Portanto, se a reputação é tão relevante para a construção de relações mais sólidas e confiáveis, a reputação de dados não fica de fora do assunto.

Segundo Luciano Floridi, que foi pioneiro no debate sobre a reputação de dados, a “ética dos dados é um novo ramo da ética que estuda e avalia problemas morais relacionados a dados, algoritmos e práticas relacionadas, em busca de formular e suportar soluções corretas moralmente”.

Quais são os desafios da ética de dados?

A ciência de dados oferece uma enorme oportunidade de melhoria da vida privada e também da vida pública. Porém, essas oportunidades apresentam grandes desafios éticos.

A começar pela necessidade cada vez maior do uso de dados e a dependência de algoritmos para analisá-los, afim de moldar escolhas e tomar decisões (machine learning, por exemplo).

A redução do processo humano e o aumento do processo automático também colocam questões de responsabilidade e de direitos humanos em evidência. Por outro lado, são desafios a serem enfrentados com sucesso.

Vemos então que as relações são construídas sobre dados, e os mesmos determinam comportamentos. Portanto a ética aplicada ao seu tratamento impacta diretamente na sua reputação e relação de confiança. Temos então a reputação de dados.

Como podemos resolver essa questão da reputação de dados?

A ética dos dados se concentra em problemas causados pela análise da grande quantidade de dados. Também envolvem questões que incluem o uso do Big Data para pesquisas de ciências sociais, por exemplo.

Nesse sentido, a transparência se torna um tópico importante na reputação dos dados. Com a mais recente regulamentação, a privacy transparency (transparência de privacidade) passa a ser exigida, garantindo a ampliação dos direitos humanos para os dados. 

Portanto, com a fusão da tecnologia e controles sociais, as informações pessoais passam a ser utilizadas com regras e cuidados, se tornando determinantes para definir estratégias futuras. Sendo assim, as relações de confiança se tornam mais fortes e cada vez mais evidentes, garantindo a segurança de que informações pessoais e confidenciais permanecerão seguras.

Nós da IN10 garantimos nossa reputação e temos responsabilidade com as informações que chegam até nós. Conte conosco para transformar sua empresa de maneira segura e confiável.

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Data Driven

Data-Driven: Sua empresa está pronta para essa transformação?

Sabemos da importância dos dados. Basta notar que as empresas que mais cresceram nos últimos anos tem no seu core esse compromisso de ser data-driven. E existe uma enorme oportunidade para muitas outras chegarem aos estágios mais avançados dessa transformação.

Para explicar a importância em ser data-driven nos dias atuais, vamos usar uma analogia:

Só percebemos o quanto dependemos de nossos smartphones, quando somos privados de seu uso. Imagine ficar um dia, uma semana ou até mesmo um mês sem seu celular. Para muitos, isso pode parecer impossível, não é?! Pois o mesmo se aplica quando falamos sobre negar aos seus funcionários informações diárias e essenciais para tomar decisões.

Uma cultura guiada por dados não pode ser fabricada ou comprada.

Ela deve ser cultivada e desenvolvida rotineiramente em todos os processos. E isso pode ser frustrante para muitos executivos, que esperam que a tecnologia por si só seja capaz de fazer com que os números mudem num “passe de mágica”.

Dados são uma riqueza ainda tão pouco exploradas. Isso porque, talvez, não sejam considerados formalmente nas análises de valor das empresas. É como se avaliássemos o solo, mas ignorássemos o potencial escondido no subsolo. No entanto, é apenas uma questão de tempo até o valor da massa de dados de um negócio começar a fazer parte do balanço das empresas, assim como o goodwill (patrimônio de marca) já faz hoje.

Nos últimos dois anos foram produzidos 90% de todos os dados disponíveis no mundo. Portanto, nos próximos dois, produziremos um volume equivalente a todo o conhecimento gerado pela humanidade até hoje.

Essas informações capturadas todos os dias, precisam ser refinadas e transformadas em inteligência capaz de gerar riqueza para as empresas. Porque não adianta ter centenas de milhões de terabytes de dados se eles não forem acionáveis.

E como podemos acumular dados e extrair valor deles, colocando o consumidor no centro e criando vantagens competitivas para as empresas?

O primeiro passo é começar a reunir esses dados agora mesmo. Tudo bem se você ainda não tiver uma estratégia definida do que fazer com eles. A verdade é que está ficando cada vez mais fácil usar as informações coletadas de forma inteligente. Não é a toa que vemos uma grande quantidade de empresas e universidades desenvolvendo e patenteando algoritmos no momento.

Fonte: Gartner, 100 Data and Analytics Predictions Through 2021, 20 de junho de 2017

Um bom exemplo é a chinesa Alibaba.com. Com três plataformas de e-commerce, meio de pagamento mobile, navegador, empresa de vídeos e site de notícias próprios, eles se consolidaram como a 12ª empresa em market cap em 2017. Mas de onde eles extraem esse valor? Se você disse “dos dados”, acertou.

A Alibaba usa seus algoritmos de recomendação de produtos para extrair valor de toda informação que coleta. Pois a importância desses algoritmos para as vendas da empresa é tanta que, no ano passado, uma simples mudança neles acelerou o crescimento da receita de e-commerce em mais de 20 pontos percentuais.

Além disso, eles também aplicam essa inteligência na personalização de anúncios para os parceiros do seu marketplace, incrementando ainda mais o volume de vendas da companhia.

Fonte: Alibaba.com

Ok, isso tudo é extremamente interessante, mas como uma empresa se torna data-driven? Entendemos que esta jornada percorre 4 pontos de transformação para que a cultura guiada por dados se estabeleça com eficiência e eficácia em uma organização.

Como uma empresa se torna Data-Driven? 

1º Mude o MINDSET:

Mas o que é mindset, afinal de contas? É a forma como o coletivo, ou seja, todos os funcionários e colaboradores da empresa, lidam com os dados. Para tanto, é necessário ter zelo e paciência para guiar o time em uma nova direção. As seguintes áreas de foco podem ajudar com isso:

  • Engajamento das lideranças: Se seus gestores não acreditam nos dados, seus colaboradores não adotarão uma mentalidade data-driven. Um dos métodos mais eficientes e poderosos para se construir uma cultura orientada por dados é o exemplo do líder.
  • Benefícios a curto prazo: A cultura data-driven pode, muitas vezes, produzir ganhos de forma mais rápida. E essa é uma das melhores e mais eficazes táticas de gerenciamento de mudanças. Quando suas equipes experimentam as vantagens tangíveis em ser data-driven, é mais difícil resistir à necessidade de mudança. As dinâmicas impulsionadas por dados tendem a aumentar a cada vitória do time.
  • Experimentação (testes e aprendizados): Empresas orientadas por dados, como a gigante Amazon, não têm medo de testar novas ideias, cometer erros, interagir interna e externamente. Quando tudo é testado, é possível incutir a disciplina de confiar nos números para aprimorar as tomadas de decisões e inovar mais rapidamente.

2º Fortaleça o SKILL SET:

O skill set (conjunto de habilidades) da sua equipe deve ser bem específico quando falamos de dados. Os conhecimentos e competências em data são indispensáveis a todo o time. Assim sendo, é possível impulsionar o know-how dos seus funcionários focando nas seguintes áreas:

  • Alfabetização em dados: Para quem não sabe ler, não importa o quão esplêndida seja uma biblioteca. Dessa forma, é de extrema importância garantir que seus funcionários recebam um treinamento básico sobre como ler e compreender os dados. Afinal, eles precisam ser consumidos e usados regularmente em suas rotinas de trabalho.
  • Data storytelling: Após o período de alfabetização, é necessário que os colaboradores consigam comunicar as informações importantes que encontram nos dados entre si. Ou seja, combinar dados, narrativas e recursos visuais de forma eficiente para certificar que os insights sejam facilmente compreendidos, impulsionando a ação.
  • Analistas de dados: Muitas empresas acabam não contratando um número adequado de especialistas em data-driven. Assim, a organização acaba ficando sem técnicos suficientes para ensinar aos seus colegas a se tornarem experts em dados.

3º Afie o TOOLSET:

Ao longo do tempo, as empresas tendem a acumular uma variedade de sistemas e ferramentas que gerenciam os dados, o toolset. Entretanto, em vez de facilitar o desenvolvimento de uma cultura guiada por dados, dificultam amplamente seu progresso. Para se ter uma base tecnológica sólida, que pode garantir que essa cultura seja estabelecida, foque nas seguintes áreas:

  • Um mesmo “idioma”: Independentemente de quantos sistemas de dados sua organização utiliza, é necessário estabelecer uma linguagem de dados comum entre eles. É preciso ter uma visão única das métricas operacionais que todos os times adotam como números reais e confiáveis.
  • Modelo de autoatendimento: O acesso ao conhecimento, aos dados, é crucial. Portanto, quanto mais democratizar as informações para seus usuários corporativos, melhor será para a empresa. Assim, os analistas e cientistas de dados ganham tempo para se concentrarem em projetos mais estratégicos. Além disso, os funcionários serão capacitados a aproveitar os dados com mais regularidade.
  • Automação: Atualmente, diversas tarefas de análise que tomam muito tempo, como limpeza de dados e relatórios, podem ser automatizadas. Quando e onde isso fizer sentido, é possível colocar uma boa “carga de trabalho” nas máquinas. Dessa forma, seus funcionários ganham tempo para agregar valor à sua organização de forma mais produtiva.
  • Integração de processos: As ferramentas de análise que sua empresa já utiliza podem se tornar ainda mais relevantes se interligadas aos processos ou sistemas existentes.

4º Solidifique o DATASET:

O dados podem ser vistos como um meio para um fim. Sua relevância e qualidade determinarão se serão adotados ou não pelos funcionários da empresa. O foco nas seguintes áreas garantirão que seus dados sejam elementares, confiáveis e protegidos:

  • Alinhamento de estratégia: A maioria das organizações não são capazes de definir e comunicar quais são suas prioridades. E aí mora o segredo! Seus dados só serão úteis se estiverem intimamente ligados à avaliação do desempenho da sua marca. Portanto, é imperativo que suas ferramentas de análise permaneçam estreitamente alinhadas com sua estratégia de negócios ao longo do tempo. Caso contrário, o processamento dos dados será cada vez menos útil.
  • Administração de dados: Se para você os dados podem ser vistos como um ativo comercial, proteja e mantenha sua qualidade. Entretanto, é de grande valia que haja equilíbrio entre supervisão e acessibilidade. Assim, os desejos de conformidade não ofuscam a capacidade das pessoas de criar valor com os dados.
  • Privacidade e segurança de dados: É possível reduzir o risco potencial ao garantir que a privacidade dos dados seja respeitada e que eles sejam usados com segurança. Os usuários corporativos devem ser totalmente treinados sobre as consequências geradas quando os dados não são protegidos adequadamente. Parte da constituição de uma cultura guiada por dados é perceber que os times são protagonistas na proteção desses ativos digitais.

É importante salientar também que mais importante que ter ferramentas, é como você faz o tratamento anterior ao dado. Ou seja, não adianta inserir o dado em um software e esperar por uma resposta milagrosa. Afinal, “a estratégia sem tática é o caminho mais lento para a vitória. Tática sem estratégia é o ruído antes da derrota” (Sun Tzu).

Conte com a IN10 para poder lhe apoiar em suas iniciativas com DADOS!

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Análise de Dados

Dados: Como sua análise pode ser eficaz e qual sua influência.

A atividade de interpretação de dados é chamada Data Science ou, em tradução livre, Ciência de Dados. Os estudos do Data Science baseiam-se em disciplinas como matemática, estatísticas, computação e conhecimento do negócio a ser analisado.

Essa ciência consiste em coletar dados e informações de diferentes fontes sobre um determinado assunto. Portanto, sua função é analisar e auxiliar na tomada de decisões em grandes quantidades, gerando melhores resultados.

Nesse artigo você vai entender como o processo de análise de dados pode ser eficaz. E qual a influência dessa tecnologia nos processos modernos.

Como ser eficaz no processo de análise de dados?

Para que haja eficiência no processo de análise de dados, é fundamental conhecer quais desafios você possui com eles. Depois, qual seu objetivo com a exploração dessas informações.

Um direcionamento feito com maior precisão é fruto de longas pesquisas. Sendo assim, envolvem conversas com líderes, metas a longo prazo, identificação de demandas e conhecimento de problemas já existentes. Como resultado, evita-se o desperdício e têm-se um melhor aproveitamento dos recursos.

Então, quando for definir sua análise, separe por objetivos. Por isso, considere as seguintes formas de interpretação:

  • Análise Descritiva ou Exploratória: Aqui procura-se entender e descrever a atual situação das informações. Dessa forma, analisa-se dados históricos e demonstra-se o que está acontecendo. Por exemplo: Volume de vendas, produtos, estoques, etc.
  • Análise Diagnóstica: Aqui o olhar é voltado para a compreensão do que causou tal evento. Por isso, precisa-se analisar o impacto e alcance de determinada ação, respondendo perguntas como “Quem?”, “Quando?”, “Onde?”.
  • Análise Preditiva: Aqui a apreciação é focada na previsão de cenários. Então tem como base modelos estatísticos, mineração de dados e aprendizado de máquina (machine learning).
  • Análise Prescritiva: Aqui verificam-se as consequências das ações tomadas, prevenindo então decisões erradas. Essa análise possui alto valor agregado, pois, há a necessidade do elemento humano no processo.

Qual a influência da tecnologia ao analisar dados?

Primeiramente, os meios tecnológicos têm oferecido um excelente suporte a essa análise. Isso ocorre devido a existência de softwares preparados para interpretar a grande quantidade de dados por meio da sua mineração.

A mineração de dados é a ação de identificação de padrões ou divergências. Sendo assim, entramos com a tecnologia do Big Data, uma das principais soluções de TI.

A tecnologia do Big Data surgiu nos últimos anos, apoiada com a computação na nuvem. Ela permite que computadores processem um grande número de registros de forma segura e rápida, à partir dos seguintes princípios:

  • Volume: geram-se as informações em grande quantidade. Não raramente passando da casa dos terabytes;
  • Velocidade: analisa-se os dados com alta velocidade. Em especial nos cenários em que criam-se os registros em tempo real;
  • Variedade: a análise do Big Data conta com informações estruturadas ou não. Por exemplo: vídeos, tweets, posts em redes sociais, dados de pesquisas e até mesmo planilhas internas;
  • Veracidade: é necessário filtrar a informação, para garantir que usem apenas registros realmente úteis e confiáveis no processo de análise;
  • Valor: toda análise de dados tem como foco agregar aos negócios e aos seus serviços.

O uso de registros para fins corporativos atingiu sua maior marca. O que só foi possível pela utilização de smartphones, redes sociais e internet das coisas. Por esse motivo é preciso adotar soluções capazes de lidar com esse novo volume de dados. E precisa ser de uma maneira inteligente e segura, fazendo com que o Big Data se torne crucial para uma análise capaz.

Além do Big Data temos também seu apoio, o Aprendizado de Máquina ou Machine Learning. Essa tecnologia identifica padrões do usuário. Sua finalidade é definir regras de funcionamento de softwares e sistemas, automaticamente. Dessa forma as aplicações se tornam mais inteligentes e eficazes.

Como funcionam essas duas tecnologias juntas?

Um exemplo dessas duas tecnologias juntas está na ferramenta Netflix. A plataforma utiliza filtros de conteúdo para os usuários, avaliando o comportamento de milhões de pessoas simultaneamente (com o Big Data). Como resultado, o software tem mais facilidade para identificar os padrões de uso, aplicar e avaliar as mudanças (usa-se Machine Learning). Conforme as respostas obtidas, o serviço pode ser otimizado e criar valor automaticamente.

Além disso, a tecnologia também ajuda a facilitar o armazenamento estruturado de arquivos, criando grandes bancos de dados. Estes ficam responsáveis por melhorar e permitir maior eficiência em análises ou pesquisas. Os bancos modernos se utilizam da computação na nuvem para ganhar mais escalabilidade e segurança.

O Cloud Computing fornece o ambiente ideal para o seu negócio salvar arquivos em grandes quantidades. E o melhor, sem comprometer a sua segurança ou desempenho.

Sua infraestrutura é mais escalável, o que impede a existência de gargalos ao inserir novas informações. E o gerenciamento de segurança é feito de modo centralizado, facilitando a busca por brechas e vulnerabilidades.

Os trabalhos com dados devem seguir ciclos de objetivos e evoluções. Dessa forma, ocorrem na medida em que se tem uma melhor compreensão deles ao final de cada etapa.

Finalmente, combinar pessoas, processos e tecnologias, com aderência aos objetivos do projeto, lhe trará bons frutos.

Possui um desafio em sua jornada com dados? A IN10 apoia a transformação da sua empresa, combinando dados, tecnologias emergentes e tendências do mercado.