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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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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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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.