logo
Top

Data analytics: 5 passos para um projeto de sucesso

Já não é novidade dizer que empresas, independente do setor em que atuam, geram e armazenam uma quantidade impressionante de dados referentes a diferentes aspectos de suas operações, clientes e mercado – o tal do big data. Diante desta realidade, o grande crucial é: o que acontece com toda essa informação depois que é captada? Fica guardada nos repositórios e nunca mais é acessada ou é gerenciada e submetida a algum tipo de análise em busca de oportunidades de negócios e insights?

 

Afinal, dados podem conter informações valiosas sobre seus usuários, base de clientes e mercado de atuação. Quando combinados com tecnologia, em projetos de análise de dados, também chamados de Data Analytics, têm grande potencial de fornecer vantagem competitiva às empresas, ao gerarem informações relevantes para decisões mais assertivas e alinhadas às estratégias corporativas.

 

Com o aumento da disponibilidade, é cada vez mais importante inspecionar, limpar, transformar e modelar dados para encontrar informações úteis aos negócios. Pensando nisso, reunimos as cinco etapas essenciais de um processo de análise de dados de sucesso:

 

  1. Delimite a oportunidade/necessidade: a primeira definição consiste no entendimento da pergunta a ser respondida (ou das informações que precisam ser levantadas) de forma mais rápida ou mais assertiva para uma melhor tomada de decisão. É fundamental ter clareza sobre o propósito do que se deseja captar dentre as inúmeras possibilidades de informações que podem ser obtidas dos dados, estabelecendo um roteiro a ser seguido. Alguns exemplos: “Como otimizar os custos de produção sem comprometer a qualidade?”, “Em quais regiões tenho oportunidade para que meu negócio seja mais rentável?” ou “Minha marca é vista de maneira favorável por qual perfil de cliente?”.

 

  1. Selecione os dados: é fundamental ter atenção quanto à origem e à seleção de dados a serem trabalhados, além dos parâmetros a serem seguidos para a análise posterior. Essa etapa é importante porque a fonte de dados escolhida determinará a profundidade e qualidade da análise. Se, por acaso, a opção for pela análise de um dado ruim, resultará em uma informação de baixa qualidade que poderá gerar uma decisão de negócios equivocada. Portanto, vale avaliar bases internas, externas, disponíveis ou faltantes, oriundas de diferentes fontes, a fim de selecionar os recortes de melhor qualidade para a análise.

Feita a seleção de dados, é fundamental executar uma higienização e classificação desta base. Para gerar resultados precisos, os cientistas de dados devem identificar e eliminar dados duplicados, dados anômalos e outras inconsistências que poderiam distorcer a análise.

 

  1. Opte pela modelagem com maior aderência às necessidades: existem técnicas para escolher entre as diferentes possibilidades de modelagem disponíveis. Elas serão determinantes para analisar os relacionamentos entre vários objetos selecionados nos dados e definir a solução e/ou ferramenta a ser utilizada para gerar previsões, simular e otimizar ambientes de negócio, seguindo o que foi definido como oportunidade/necessidade no primeiro passo.

 

  1. Defina o seu ambiente de processamento: outro aspecto fundamental é determinar em qual arquitetura sua modelagem será processada. Algoritmos mais avançados aplicados a grandes conjuntos de dados podem levar dias ou semanas para concluírem seu processamento. Existem inúmeras soluções de processamentos paralelos que ajudam a ter melhor performance nestas situações; seja através de computadores trabalhando paralelamente, seja por meio de GPU (unidade gráfica de processamento), que vem ganhando destaque no processamento de cálculos em machine e deep learning na última década.

 

  1. Gere relatórios e dashboards completos a partir das análises: este tipo de informação incorpora as perspectivas técnicas levantadas e dá mais clareza quanto às oportunidades e otimizações mais viáveis ao negócio, contribuindo para melhor interpretação e uma tomada de decisão. Aqui, a interpretação e análise de dados devem validar os motivos pelos quais você iniciou o processo de análise de dados, gerando valor real das quatro etapas anteriores.

 

O que se observa em grande parte das empresas é que o problema não é a falta de dados disponíveis, mas a maneira como analisam e utilizam estas informações em prol do negócio, por isso é muito importante escolher o parceiro certo, que tenha experiência em obtenção de resultados e que possa ajudar a sua empresa nessa jornada de transformação digital. A UniSoma, com mais de 30 anos de experiência em Advanced Analytics e profissionais especialistas, já desenvolveu dezenas de projetos nos mais diversos segmentos de mercado. Entre em contato para conhecer as nossas soluções e entender como podemos contribuir para sua estratégia.