{"id":22026,"date":"2021-11-25T10:30:28","date_gmt":"2021-11-25T13:30:28","guid":{"rendered":"https:\/\/feninjer.com.br\/?p=22026"},"modified":"2021-11-24T10:14:19","modified_gmt":"2021-11-24T13:14:19","slug":"tres-estrategias-escalaveis-para-transformar-dados-em-insights","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/feninjer.com.br\/?p=22026","title":{"rendered":"Tr\u00eas estrat\u00e9gias escal\u00e1veis para transformar dados em insights"},"content":{"rendered":"

Toda PME pode come\u00e7ar a trabalhar com dados visando a solu\u00e7\u00e3o de problemas no neg\u00f3cio<\/h4>\n
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Foto por: vectorjuice em freepik.com<\/figcaption><\/figure>\n

por Marta Clark<\/strong><\/p>\n

Qualquer pessoa pode se tornar um cidad\u00e3o cientista de dados. \u00c9 uma afirma\u00e7\u00e3o ousada, que muitos propriet\u00e1rios de pequenas empresas questionariam, mas que \u00e9 poss\u00edvel no atual ambiente digital. A capacidade de pegar dados e transform\u00e1-los em um insight para a solu\u00e7\u00e3o de problemas n\u00e3o est\u00e1 mais exclusivamente ao alcance daqueles profissionais com anos de experi\u00eancia ou um diploma universit\u00e1rio espec\u00edfico.<\/p>\n

Com a democratiza\u00e7\u00e3o da \u201ca\u00e7\u00e3o de convers\u00e3o de dados em insights\u201d, tamb\u00e9m vemos uma correla\u00e7\u00e3o com o tipo de problema que est\u00e1 sendo resolvido. Sem a necessidade de justificar o enorme sal\u00e1rio de um cientista de dados, os l\u00edderes de neg\u00f3cios podem se concentrar no que causa \u201cirrita\u00e7\u00e3o\u201d usando dados dispon\u00edveis para gerar insights e usar a equipe atual para expandir de forma incremental a partir da\u00ed. Tudo isso, combinado \u00e0s ferramentas e aos dados certos, possibilita os benef\u00edcios da ci\u00eancia de dados para qualquer pessoa que tenha um problema que queira resolver.<\/p>\n

No entanto, ainda vemos um grande desencontro na percep\u00e7\u00e3o, pois as pessoas acreditam que a ci\u00eancia de dados \u00e9 inating\u00edvel, mas extremamente valiosa. Assim, existem tr\u00eas \u00e1reas principais em qualquer projeto de dados, que podem ser facilmente ampliadas ou reduzidas, independentemente do tamanho da empresa ou do tamanho do desafio:<\/p>\n

1. Identifique os problemas certos para resolver<\/strong>
\nQualquer l\u00edder de neg\u00f3cios que come\u00e7a uma jornada de an\u00e1lise de dados sem d\u00favida ter\u00e1 um problema a resolver. Assim como a central telef\u00f4nica autom\u00e1tica foi inventada devido \u00e0 irrita\u00e7\u00e3o causada pelas liga\u00e7\u00f5es mal direcionadas, tamb\u00e9m sua empresa deve iniciar o processo de mudan\u00e7a perguntando: \u201co que mais nos irrita?\u201d.<\/p>\n

Esse problema em si pode n\u00e3o ter uma solu\u00e7\u00e3o imediata, mas com os dados e as ferramentas de an\u00e1lises certos ao seu dispor, a solu\u00e7\u00e3o se torna muito mais vi\u00e1vel. Um desafio pode ser algo t\u00e3o simples como inserir e-mails em um processo anal\u00edtico para descobrir quais endere\u00e7os provavelmente s\u00e3o spams e bloquear esses dom\u00ednios. No varejo, pode ser t\u00e3o simples quanto verificar os dados de vendas dos anos anteriores em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s tend\u00eancias sazonais e us\u00e1-los para orientar a equipe.<\/p>\n

\u00c9 importante considerar o resultado comercial espec\u00edfico que voc\u00ea deseja antes de trabalhar para alcan\u00e7\u00e1-lo. Como em qualquer jornada, os est\u00e1gios iniciais da an\u00e1lise de dados apresentam uma s\u00e9rie de etapas. O importante aqui \u00e9 come\u00e7ar com desafios pequenos e expandir para desafios maiores. O desenvolvimento dos processos, responsabilidades de fun\u00e7\u00e3o e padr\u00f5es b\u00e1sicos certos \u2013 as facetas principais da governan\u00e7a de dados \u2013 s\u00e3o a pr\u00f3xima etapa principal da expans\u00e3o desse processo para algo que ofere\u00e7a benef\u00edcios muito mais consistentes aos neg\u00f3cios.<\/p>\n

2. Avalie quais dados e ferramentas voc\u00ea possui e como deseja us\u00e1-los<\/strong>
\nUm desafio importante no est\u00e1gio inicial para qualquer empresa que est\u00e1 come\u00e7ando sua jornada de an\u00e1lise de dados \u00e9 descobrir quais dados e ferramentas elas j\u00e1 possuem. Todas as empresas, de uma forma ou de outra, t\u00eam dados que podem ser usados para gerar insights, que por sua vez, podem trazer impactos significativos nas decis\u00f5es de neg\u00f3cios.<\/p>\n

A maioria das empresas provavelmente j\u00e1 usa alguma forma de an\u00e1lise, mesmo que seja uma solu\u00e7\u00e3o simples, como a fun\u00e7\u00e3o PROCV (VLOOKUP, em ingl\u00eas) de uma planilha Excel.
\nAo iniciar a jornada de an\u00e1lise de dados, \u00e9 aconselh\u00e1vel come\u00e7ar com pequenos desafios e criar um banco de sucessos replic\u00e1veis. Alguns acreditam que, para obter insights \u00fateis, voc\u00ea precisa ter uma grande quantidade de dados para trabalhar; mas muitos projetos usam conjuntos de dados relativamente pequenos para entregar um alto valor. A principal considera\u00e7\u00e3o \u00e9 a qualidade dos dados, n\u00e3o a quantidade. \u00c0 medida que os insights necess\u00e1rios se tornam mais complexos, outros processos e ferramentas f\u00e1ceis de usar podem ser adotados para uma necessidade espec\u00edfica.<\/p>\n

\u00c9 importante lembrar que, nos primeiros est\u00e1gios de uma jornada de an\u00e1lise de dados, as metas que foram definidas antes de iniciar podem ser substitu\u00eddas por desafios menores, igualmente importantes. Isto \u00e9 normal.<\/p>\n

3. Use o sucesso como base para novos projetos<\/strong>
\nNos est\u00e1gios iniciais de qualquer projeto \u2013 seja voc\u00ea o propriet\u00e1rio da empresa ou um colaborador \u2013 atingir sucessos pequenos, facilmente replic\u00e1veis e escal\u00e1veis \u00e9 fundamental para continuar gerando benef\u00edcios. Com sucessos financeiramente vi\u00e1veis e facilmente replic\u00e1veis, podemos come\u00e7ar a gerar o capital pol\u00edtico e o apoio necess\u00e1rio para expandir ainda mais o projeto de dados.<\/p>\n

Com o trabalho de prova de conceito no est\u00e1gio inicial conclu\u00eddo com \u00eaxito, projetos mais complicados podem ser iniciados. Novamente, comece com uma pergunta simples \u2013 as empresas podem explorar quest\u00f5es de maior valor, por exemplo: Quem s\u00e3o os clientes mais valiosos? Qual \u00e9 o melhor momento para apresentar novos produtos?<\/p>\n

Por\u00e9m, o verdadeiro valor do trabalho de an\u00e1lise bem-sucedido vem da automa\u00e7\u00e3o desses insights, liberando o l\u00edder do projeto para se concentrar em projetos mais novos e de maior valor. Os usu\u00e1rios desses insights conhecem o processo de neg\u00f3cios envolvido e, portanto, inclu\u00ed-los \u00e9 essencial para a implementa\u00e7\u00e3o desses projetos. A capacidade de integrar novos pontos de dados em um processo anal\u00edtico para fornecer insights em tempo real e a capacidade de adapta\u00e7\u00e3o r\u00e1pida \u00e0s mudan\u00e7as nas demandas do mercado s\u00e3o caracter\u00edsticas que distinguem empresas nativas digitais, como Netflix e Amazon, de organiza\u00e7\u00f5es enterradas em d\u00edvidas t\u00e9cnicas.<\/p>\n

Assim que o processo de implementa\u00e7\u00f5es iniciais for conclu\u00eddo, basta implementar, expandir e replicar. Embora o caminho para atingir uma estrat\u00e9gia de an\u00e1lise de dados totalmente realizada seja longo e cheio de buracos, sa\u00eddas e curvas, o objetivo final \u00e9 uma forma muito mais eficaz e replic\u00e1vel de tomar decis\u00f5es de neg\u00f3cios acertadas e valiosas. Mesmo as irrita\u00e7\u00f5es mais simples \u2013 depois de corrigidas \u2013 podem trazer um benef\u00edcio significativo.<\/p>\n

*Marta Clark \u00e9 vice-presidente LATAM da Alteryx, executiva de marketing e vendas estrat\u00e9gicas globais com foco em empresas B2B, B2C. Conte\u00fado para E-Commerce Brasil.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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