A análise de dados tem como objetivo a geração de insights de negócios para ajudar os gestores a obter melhores resultados.
A partir das informações monitoradas, coletadas, organizadas e processadas, é possível criar relatórios e insights relevantes sobre os processos internos da empresa, sobre o mercado e a concorrência, sobre novas oportunidades de desenvolvimento de negócios e muito mais.
Com isso, os gestores e líderes podem tomar decisões mais assertivas e adotar novas estratégias guiadas por ferramentas cada vez mais confiáveis. O que garante uma gestão data-driven, tornando a empresa mais inteligente.
No entanto, com a necessidade de digitalização e modernização imposta pela nova realidade, aumentou o investimento em inovações tecnológicas, incluindo a parte de big data, analytics e business intelligence.
Então, vamos ver como realizar essa análise de dados para obter insights e impulsionar os resultados.
5 ações para promover a análise de dados e otimizar os resultados
Como vimos até aqui, a análise de dados é uma ferramenta indispensável, hoje em dia, para gerar as informações necessárias para alavancar os desempenhos e resultados, sejam eles internos ou externos, englobando:
- Aumento da produtividade da equipe;
- Melhora do relacionamento com clientes;
- Potencialização das vendas.
Tudo isso vai impactar diretamente o lucro e o crescimento da receita, como mencionado anteriormente.
Para alcançar esses objetivos, separamos dicas de como garantir uma análise eficiente dos dados. Confira:
1. Coleta de dados
O primeiro ponto para fazer com que os seus dados virem informações valiosas para a empresa é determinar os objetivos que você deseja alcançar ou os problemas que quer resolver.
Afinal, de nada adianta coletar todos os dados existentes no seu negócio, se nem todos serão úteis para suas finalidades. Além de não gerar resultados, esse alto volume de dados ainda ocupa um grande espaço de armazenamento e atrapalha na análise. Logo, a dica aqui é foque no que realmente importa.
Então, com os objetivos, é possível delimitar os dados corretos que serão coletados e usados como fonte dentro do fluxo de informações.
Por exemplo, se você busca entender melhor o perfil do seu público, os dados de interações dos clientes nas redes sociais podem ser uma fonte que faz sentido. No entanto, essas mesmas informações não vão ajudar para avaliar procedimentos internos e a produtividade.
2. Organização dos dados
Depois da coleta, os dados precisam ser organizados e estruturados em bancos. Dessa forma, é possível criar conexões e relações entre eles para garantir que as análises e estudos sejam mais eficientes.
3. Interpretação das informações
O processamento e a análise de dados são capazes de gerar uma grande quantidade de informações a respeito da operação, dos clientes, do mercado e dos demais objetivos. No entanto, é fundamental interpretar essas informações corretamente.
Nesse sentido, o responsável pela análise deve verificar se a informação é uma ocorrência padrão nos comportamentos exibidos ou se é um fato isolado.
Vamos a um exemplo prático. É preciso comprovar se a descoberta gerada pelos dados acontece em outros grupos, como outras lojas da empresa, outros clientes, outras regiões do país, outros produtos vendidos, na concorrência e por aí vai.
Caso seja um desvio, essa informação não deve ser aproveitada. Mas se estiver dentro do padrão, essa informação certamente vai ajudar a tomar decisões mais assertivas para resolver um problema de negócios ou aproveitar uma oportunidade.
4. Tomada de ação rápida
Com o cenário cada vez mais digital e conectado, as empresas devem se manter atualizadas e ágeis. Para isso, a análise de dados é indispensável para fornecer insights em tempo real para tomadas de decisão mais rápidas. Assim, é possível sair na frente da concorrência e se destacar no mercado.
Além disso, os responsáveis pelo processamento também devem ter uma capacidade de transformar rapidamente os requisitos e parâmetros avaliados. Uma vez que qualquer novidade no mercado, como a entrada de um novo concorrente, ou a mudança de comportamento do consumidor pode exigir uma nova análise.
5. Conte com um parceiro especializado
Por fim, uma última medida para promover uma análise de dados cada vez mais eficiente, ágil e assertiva é ter o apoio de uma empresa especializada em data analytics, como a Leega. Assim, você garante qualidade na análise e pode se focar no core business.
Com mais de 20 anos de experiência em soluções de Data Analytics, além de 10 anos de consultoria em soluções de Business Intelligence, Data Integration, Cloud e Analytics, desenvolvemos projetos personalizados para o seu negócio.
Entendemos a realidade da sua empresa nos processos de coleta, tratamento, armazenamento, integração e análise de dados e disponibilizamos as melhores soluções.
Oferecemos diversas tecnologias, como Data Analytics, Marketing Analytics, Machine Learning, Cloud Migration e muito mais, com profissionais altamente qualificados e suporte de excelência. Com isso, entregamos serviços que realmente geram valor.
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