Um dos maiores desafios na implementação da análise de dados ou de uma célula de Inteligência de Dados numa empresa, indiscutivelmente, é a altíssima taxa de retrabalho nos projetos. Um outro desafio são projetos que tem início mas não tem fim, ou melhor dizendo, que morrem cedo. Muitas empresas amargam verdadeiro fracasso em suas ações de análise de dados. Segundo a consultoria Gartner, em 2020 mais de 60% dos projetos de Analytics e Big Data fracassam. A Deloitte informa que 21% dos projetos nunca são utilizados, (ou seja, são engavetados), 46% dos projetos excedem o orçamento e pela Deloitte 63% fracassam e 71% dos projetos perdem o prazo.

O processo de implementação de análise de dados se divide em 2 macro etapas: São elas i) a Coleta de Dados e ii) a Análise de Dados, segundo Marconi Medeiros da Be Analytics, e os pontos a serem observados são:

1) Integridade dos Dados

Aqui se refere à qualidade dos dados que serão envolvidos na implementação da Análise de Dados. O entendimento da composição das fontes de dados é considerado fator de Sucesso em um projeto de Analytics.

Pois, toda a estrutura de análise vai partir dessa base que deve ser confiável.

Entender a Aplicação, o Design, a Transformação e realizar seu monitoramento ajuda nesse momento da implementação.

2) Automação dos Processos

Com a imensa e crescente disposição de dados ao nosso alcance nas empresas, cresce por obviedade o tempo dispendido dos profissionais buscando informações. Para isso existem algumas plataformas que automatizam, como Web Scraping, Ferramentas de ETL, Plataformas de Coleta, Programação, etc.

3) Frameworks escaláveis e flexíveis

Assim como os negócios evoluem sua dinâmica, a implementação deve pensar no crescimento do negócio, e construir uma infraestrutura que comporte essa possibilidade.

4) Otimização das Ferramentas de Infraestrutura

O custo das ferramentas é bastante expressivo num projeto de analytics, nesse ponto é aconselhável a escolha de ferramentas open-source e on-demand. O detalhe aqui é entender o que cada uma oferece, além da operacionalização, mas sua capacidade de suporte, manutenção, e outros aspectos relevantes que não impactem negativamente a sustentabilidade do projeto. Atenção aqui também para entender o que é crucial e imprescindível ao projeto. Procurar não superestimar a infraestrutura e nível intelectual do time, de acordo com a fase e maturidade do negócio bem como sua implementação da análise de dados.

5) Projetos orientados a negócios

Ter como objetivo maior a resolução do problema base para a organização, para determinado setor ou como um todo refletido naquele departamento.

Muitas vezes a preocupação acaba sendo enviesada para a formação de um grande time de Inteligência, com ferramentas tecnológicas robustas, mas que após sua implementação, se constata que no excel se resolvia mais problemas do que com esse custo agregado de agora. Na maioria dos casos menos é mais. Entendendo qual problema se vai resolver, definem-se os requisitos para a busca dos resultados efetivos.

Em empresas que se encontram em um maior grau de maturidade de gestão é imprescindível a Governança de Dados e Boas práticas de Segurança de Dados. 

Um ponto importante para trazer luz aqui referente a Sucesso de Projetos de Data Analytics é a Gestão do Projeto em si e alinhamento de expectativas. É comum que a implementação da Análise de Dados seja robusta e que as primeiras análises demorem um pouco, na visão do cliente final, para serem possíveis de verificar. O primeiro ponto descrito aqui nesse artigo trata do entendimento da fonte de dados e sua integridade. Tudo começa por aí. E estar bem alinhado nesse sentido juntamente com uma expertise em Gerenciamento de Projetos faz total diferença na jornada. Acrescente aqui todo seu potencial de comunicação e deixe seu lado mais curioso aflorar.

A ALFABETIZAÇÃO EM DADOS

Já comentamos em outro artigo como é importante se alfabetizar em dados e seu conceito envolve a capacidade de ler, trabalhar com dados, analisá-los e questioná-los. São 4 skills importantíssimas para os novos tempos.

– A capacidade de Ler os dados, faz com que compreendamos para a tomada de decisão inteligente. Essa é a chamada The Key Skill.

– A capacidade de trabalhar com os dados, significa se sentir à vontade com a informação quando ela aparecer para você.

– Analisar os dados, chegar ao porquê, vai além da observação e chega no conhecimento

– Questionar os dados, pergunte e tenha a habilidade de formar uma opinião e defendê-la usando informações embasadas em fatos e dados.

E você, se considera já alfabetizado em dados? O que falta para seguir na sua evolução e dos seus negócios? Deixando aqui para lembrar que a  A ANÁLISE DE DADOS LIBERTA E EMPODERA.

See you soon.