Em um mundo cada vez mais digital e conectado, é fundamental as empresas se atualizarem e se modernizarem, com estratégias inovadoras e novas tecnologias. Neste sentido, o data analytics é um requisito essencial, já que é responsável pela coleta, mensuração e análise de dados referentes aos processos e operações de negócios.
Provavelmente, você já ouviu a expressão de que ‘os dados são o novo petróleo’ e isto é mais do que verdadeiro. Afinal, para obter melhorias e aprimoramentos nas empresas, os gestores precisam ter em mãos informações sólidas e confiáveis sobre tudo o que acontece internamente a fim de tomar decisões embasadas, indo além de achismos e opiniões sem fundamento.
Como já dizia Peter Drucker, considerado o pai da administração e gestão moderna: “Tudo o que pode ser medido pode ser melhorado”. Em outras palavras, o data analytics ajuda a medir todos os aspectos que os gestores e líderes quiserem mapear. Assim, com as informações geradas, é possível implementar otimizações.
Por isso, o data analytics é uma ferramenta que deve ser tão valorizada dentro das organizações. Até porque ele pode impactar nas decisões presentes, no planejamento estratégico e nos resultados futuros.
O que é o data analytics?
Antes de entrar a fundo neste assunto, vamos entender na prática o que é e como funciona o data analytics. Trata-se de uma ação para analisar grandes quantidades de dados coletados nos processos das empresas, seja na gestão financeira, vendas, estoque, clientes, pessoas, entre outros.
A partir daí, são implementados métodos estatísticos e ferramentas para fazer com o que esses dados mostrem cenários, situações e panoramas de negócios. Dessa maneira, se torna possível tirar conclusões.
Quais os benefícios do data analytics para as empresas?
Fica clara a importância da análise de dados no cenário atual para ajudar as empresas a tomar melhores decisões, evoluir, otimizar processos e apoiar o crescimento do negócio. Inclusive, essa percepção já é uma realidade no mercado.
São muitas as finalidades e vantagens de utilizar os dados nas empresas, como por exemplo:
- Aumento na capacidade de tomar decisões estratégicas;
- Identificação de gargalos internos e potenciais melhorias nos processos;
- Monitoramento dos gastos, identificando despesas desnecessárias e gerando economia;
- Observação de indicadores econômicos para obter maior lucratividade nas operações;
- Verificação de novas oportunidades de negócios, com análise interna, da concorrência e do mercado;
- Análise da satisfação dos clientes para melhorar sua experiência e gerar mais vendas;
- Avaliação dos indicadores de produtividade e performance da equipe para o desenvolvimento de talentos;
- Antecipar tendências.
Mas, para atingir todos esses resultados, é preciso aproveitar o máximo potencial dos dados e contar com informações de credibilidade e qualidade. No entanto, muitas empresas ainda sofrem com a ineficiência dos processos relacionados a dados.
Como gerar insights de negócios a partir do data analytics
Certamente, após conhecer todos os benefícios que podem ser alcançados com essa estratégia, você está ansioso para saber como usar o data analytics para obter insights valiosos de negócios.
Para isso, separamos um passo a passo com dicas essenciais. Veja:
1. Definição de objetivos
Não adianta apenas coletar os dados, colocar na mesa dos gestores e esperar ter a solução dos problemas e desafios da empresa. Se os dados não vierem acompanhados de objetivos, você não vai conseguir extrair o melhor deles e nem terá maior precisão nas respostas para suas necessidades.
Então, a depender do segmento de atuação, seja um varejo, e-commerce, instituição financeira, seguros, educação, saúde, entre outros, você precisa entender suas demandas para fazer as perguntas certas aos dados, de acordo com sua meta e estratégia de negócios.
Com isso, será possível obter informações que façam sentido e ajudem. Mas o processo de transformar os dados em insights não para por aí. Vamos ao próximo passo.
2. Estruturação dos recursos para análise de dados
Além de ter os objetivos e entendimento das necessidades, as empresas devem estabelecer como será feita a análise de dados. Isso depende da união de pessoas, processos, tecnologias e dados. Entenda como cada uma dessas partes contribui para o data analytics:
Pessoas: com o conhecimento de profissionais especializados na análise de dados, é possível definir estratégias, objetivos e processos para atingir os resultados.
Processos: são muitas operações que envolvem os dados, desde a coleta e o armazenamento até o processamento e a análise. Todos eles precisam estar bem estruturados, protegidos e em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados.
Tecnologias: com o grande volume de dados, somente ferramentas adequadas podem processar, analisar e gerar informações de valor dentro desse amplo acervo. Neste sentido, as soluções de analytics em nuvem são cada vez mais usadas, já que geram maior eficiência, redução de custos e maior retorno sobre o investimento.
Dados: é preciso superar problemas como o armazenamento de dados em diferentes sistemas. A unificação deles permite obter uma melhor visibilidade para as análises. Então, é importante contar com ferramentas de integração para converter os dados de diversas origens e formatos.
3. Criação de planejamentos e roteiros
Neste ponto, as empresas devem desenvolver roteiros para as iniciativas de data analytics. Assim, é possível determinar os objetivos, os responsáveis, as ferramentas usadas, os tipos de dados mapeados, onde serão coletados e armazenados, a disponibilização e a divulgação de informações, seja em formato de relatórios ou outros, como será o acesso a eles, entre outros detalhes.
Dessa forma, você terá uma ação bem estruturada, realizável e com potencial de geração de valor para a empresa. Como consequência, pode-se obter análises sólidas e garantir a continuidade do processo de monitoramento de dados.
4. Operação em prática
Os responsáveis pela estratégia de data analytics devem colocar a operação em prática para que a ação gere os insights esperados pelos líderes. Aqui é importante realizar uma série de processos para garantir a efetividade e qualidade de todo o planejamento anterior.
- Definição de indicadores a serem mapeados para avaliação dos resultados;
- Testagem, mensuração e ajustes dos processos de análise;
- Envolvimento das equipes dos diversos setores da empresa para ter maior produtividade no gerenciamento de dados.
5. Suporte para a tomada de decisão guiada por dados
Nem sempre os negócios tiram proveito de todo o potencial fornecido pelos dados transformados em insights. Então, toda uma estratégia e planejamento elaborados pensando em otimizar os processos e resultados da empresa podem ir por água abaixo, já que a gestão não vai ver o real valor da ação.
Neste sentido, vale a pena promover suporte contínuo aos gestores e líderes para a análise de dados e a tomada de decisões embasada por eles. Afinal, só com a introdução de novas ações ou aprimoramentos dos processos atuais é que os dados mostrarão seu valor.
Até por isso, uma dica útil é acompanhar e medir o progresso das atividades de análises de dados, o seu uso por parte da gestão e os impactos reais na operação.
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