A análise de dados se tornou a força que impulsiona ações antes não imaginadas nos negócios. Desde 2020 entendemos melhor a velocidade da transformação digital, a força do seu impacto nos negócios e a capacidade de alcance exponencial que isso pode trazer.  E, sem dúvida nenhuma, sabemos o quanto é desafiador entender o momento da nossa empresa nesse novo mundo, onde startups explodem em números promissores com suas soluções tecnológicas inovadoras, multinacionais se transformam cada vez mais voltadas ao consumidor, e negócios revisam suas estratégias quase que em tempo real junto ao mercado. Essa é a base da ‘nova economia’ atual e nos perguntamos constantemente (ou pelo menos deveríamos): Não sei por onde começar, qual é o caminho para estruturar a análise de dados no meu negócio?

Vamos juntos que no caminho te explico 🙂

O artigo de hoje traz a coletânea de 3 ferramentas para análise de dados para você começar a pensar e estruturar esse processo no seu negócio. 

FERRAMENTAS PARA ANÁLISE DE DADOS

1 – ANALYTICS MATURITY CANVAS

O Analytics Maturity Canvas é uma ferramenta de priorização para estratégias de dados. Dependendo da sua estratégia de dados, você terá muitas ideias de como utilizá-los. E essas estratégias vão se diferenciar de acordo com sua maturidade analítica:

Em tradução livre:

– A Análise Descritiva permite que os relatórios monitorem o que aconteceu. 

– A Análise do Diagnóstico é o pré-requisito para a exploração de dados para analisar por que algo aconteceu.

– A Análise Preditiva é usado para criar modelos de previsão para simular o que pode acontecer. 

– A análise prescritiva avalia as medidas de otimização para recomendar o que deve acontecer. 

– A análise de automação controla os processos de automação para decidir o que deve acontecer.

Aqui você consegue ter uma visão macro das aplicações, relatórios, descobertas, previsões, otimizações e automações.

Mais informações sobre o passo-a-passo da implementação da análise de dados no seu negócio, diretamente no site da empresa desenvolvedora dessa ferramenta: https://www.datentreiber.de

2 – DATA SCIENCE WORKFLOW CANVAS

A ideia dessa ferramente é ajudar a priorizar os objetivos e em seguida trabalha no sentido inverso para alcançá-los. O exemplo que a fonte traz é “Você pode pensar da seguinte maneira: em vez de seguir as etapas de uma receita para cozinhar uma refeição predeterminada, primeiro você visualiza a aparência e o sabor da refeição e, em seguida, começa a desenvolver uma receita.” Ou seja, determinar os resultados e as etapas para alcançá-los.

Em tradução livre:

Etapa 1: Identifique sua declaração de problema Que problema você está tentando resolver? E quais questões maiores esse problema aborda? Esta seção ajuda a abordar o “porquê” do seu projeto.

Etapa 2: declare seus resultados / previsões pretendidos Sim, você não saberá quais são seus resultados até depois de concluir seu projeto, mas você deve pelo menos ter uma ideia de como você acha que eles deveriam ser. Identifique possíveis variáveis ​​preditoras (X) e / ou alvo (y).

Etapa 3: determinar suas fontes de dados De onde você está obtendo seus dados? Existem dados suficientes? E você pode realmente trabalhar com isso? Às vezes, você pode ter acesso a conjuntos de dados prontos ou pode precisar copiar seus dados.

Etapa 4: Escolha seu (s) modelo (s) Escolha seu (s) modelo (s) dependendo de suas respostas a estas perguntas: seus resultados são discretos ou contínuos? Você tem conjuntos de dados rotulados ou não? Você está preocupado com outliers? Você deseja interpretar bem seus resultados? A lista de perguntas pode variar dependendo do seu projeto.

Etapa 5: Identificar as métricas de avaliação do modelo Identifique as métricas de avaliação do modelo correspondentes para interpretar seus resultados. Cada modelo terá seu próprio conjunto de métricas de avaliação.

Etapa 6: Crie um plano de preparação de dados O que você precisa fazer com seus dados para executar seu modelo e alcançar seus resultados? A preparação de dados inclui limpeza de dados, seleção de recursos, engenharia de recursos, análise exploratória de dados e assim por diante.

Para informações na íntegra consulte a fonte dessa ferramenta: https://towardsdatascience.com

3 – DATA OPPORTUNITY CANVAS

Aqui a ferramenta traz a possibilidade de ação com base em dados em suas operações diárias. É composto por seis segmentos que abordam a viabilidade tecnológica e econômica de uma ideia de como criar valor a partir de dados. Com a tela de oportunidade de dados, você poderá comparar diferentes oportunidades para tomar uma decisão informada sobre quais são as mais interessantes para sua empresa agir.

Em tradução livre:

• Service stakeholders (Partes interessadas no serviço)

Como o serviço envolve as partes interessadas? O objetivo aqui é definir o serviço atômico: um serviço que representa o nível de detalhe mais baixo, que cria valor para um beneficiário principal. 

• Data specs (Especificações de dados)

O que é necessário para transformar dados em serviços? O objetivo aqui é encontrar requisitos suficientes para uma solução tecnológica que suporte os serviços desejados. 

• System view (Visão do sistema)

Uma perspectiva útil de alto nível. O objetivo aqui é mostrar como o serviço conecta o beneficiário principal aos dados. 

• Benefits (Benefícios)

Benefícios para cada parte interessada relevante. O objetivo aqui é planejar o sucesso incremental, porque diferentes benefícios geralmente são obtidos em diferentes estágios. Os enredos são uma ótima maneira de se forçar a pensar sobre a dinâmica subjacente ao valor das partes interessadas.

• Costs (Custos)

Investimentos para construção e manutenção de serviços. O objetivo aqui é olhar além dos custos de desenvolvimento de sua solução tecnológica e se preparar para seu modo de operação. Para muitas oportunidades de dados, os custos não relacionados a pessoal são insignificantes.

• Risks (Riscos)

O que mais ameaça o sucesso? O objetivo aqui é expressar incerteza, o que deve ajudar a convencer os tomadores de decisão sobre se devem agir com base na oportunidade de dados. Alguns exemplos de dependência de fornecedores de tecnologia: uso de um algoritmo obscuro ou falta de recursos de exportação.

Mais informações diretamente na fonte desenvolvedora: https://seita.nl

Essas ferramentas podem parecer simples, e são, mas super interessantes para aquelas empresas ou times que estão ainda crus no assunto de análise de dados, pois cada frame, cada expressão, cada item abre infinitas possibilidades de aprendizado. A jornada é desafiadora e ao mesmo tempo interessante e traz crescimento e maturidade gerencial, pois é necessária uma visão global dos objetivos, processos, operações que só agrega ao negócio. Bons argumentos referentes a isso estão em nosso último artigo.

Aproveite a jornada, e nunca se esqueça que A ANÁLISE DE DADOS LIBERTA E EMPODERA.

See you soon.