Dados e análises (D&A) referem-se às formas como as organizações gerenciam dados para apoiar todos os seus usos e analisam dados para melhorar decisões, processos de negócios e resultados, descobrir novos riscos, desafios e oportunidades comerciais.
O papel dos dados e análises é equipar empresas, seus funcionários e líderes para tomarem decisões melhores e melhorar os resultados das decisões. Isso se aplica a todos os tipos de decisões, incluindo macro, micro, em tempo real, estratégicas, táticas e operacionais.
Ao mesmo tempo, Data e Analytics pode revelar novas perguntas, bem como soluções inovadoras e oportunidades que os líderes empresariais ainda não haviam considerado.
Dados e análises também são um catalisador para a transformação digital, pois permitem decisões mais rápidas, precisas e relevantes em contextos empresariais complexos e em rápida mudança.
Tomar decisões baseadas em dados significa usar dados para descobrir como melhorar os processos de tomada de decisão. Isso envolve análises preditivas que geram resultados que especificam quais ações tomar. Outros modelos analíticos são descritivos, diagnósticos ou preditivos. Cada um pode ajudar com tipos específicos de decisões.
Quais são exemplos de casos de uso de dados e análises nos negócios?
Escalar o uso de dados em tomada de decisões de negócios requer uma combinação de ciência de dados, técnicas e tecnologias mais avançadas.
As ferramentas de análise de dados impulsionam capacidades preditivas e prescritivas que permitem que as organizações respondam rapidamente mudanças de mercado ou riscos iminentes.
Os seguintes exemplos de casos de uso combinam as capacidades preditivas de previsão e simulação dos dados:
Previsão de pedidos recebidos para produtos combinados com otimização para responder proativamente à demanda em mudança em toda a cadeia de suprimentos.
Simulação da divisão de clientes em micro segmentos com base em riscos combinados com otimização para avaliar rapidamente vários cenários e determinar a estratégia de resposta ideal para cada um.
As organizações também usam dados e análises de diferentes maneiras para diferentes tipos de decisões. Tomar decisões comerciais mais eficazes requer que os líderes executivos saibam quando e por que complementar o melhor da tomada de decisões humanas com o poder dos dados, análises e IA.
Como criar uma estratégia de dados e análises?
É importante que as organizações se questionem: o que são dados e análises para nós e quais iniciativas (projetos) e orçamentos são necessários para capturar as oportunidades?
Os passos-chave no planejamento da estratégia de dados e análises são:
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Comece com a missão e os objetivos da organização
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Determine o impacto estratégico de dados e análises nesses objetivos
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Priorize as etapas de ação para realizar objetivos comerciais usando objetivos de dados e análises
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Construa um roadmap estratégico de dados e análises
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Implemente esse roadmap (ou seja, projetos, programas e produtos) com um modelo operacional consistente e moderno
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Comunique a estratégia de dados e análises e seu impacto e resultados para obter apoio para a execução.
O modelo operacional empresarial para dados e análises também deve trabalhar para superar lacunas no ecossistema de dados, arquiteturas de dados, abordagens de entrega organizacional e habilidades — você pode contar com parceiros especializados como a Data Value, para compor o seu time com habilidades de análise de dados, cientistas de dados e engenharia de dados — necessárias para executar a estratégia D&A.
Importância da alfabetização de dados
A alfabetização de dados é a capacidade de ler, escrever e comunicar dados em contexto. Requer uma compreensão das fontes e construções de dados, métodos e técnicas analíticas, e a capacidade de descrever a aplicação do caso de uso e o valor resultante.
Isso pode parecer um argumento para treinar cada funcionário como cientista de dados ou analista de dados, mas não é o caso. Do ponto de vista dos negócios, você pode simplesmente resumir a alfabetização de dados como um programa para ajudar os líderes empresariais a aprenderem a fazer perguntas mais inteligentes sobre os dados disponíveis.
Construir alfabetização de dados dentro de uma organização é um desafio de cultura e gestão de mudanças. A capacidade de se comunicar na linguagem dos dados é cada vez mais importante para o sucesso das organizações. No entanto, esse tipo de mudança duradoura e significativa requer que as pessoas aprendam novas habilidades e comportamentos.
O que é governança de data e analytics?
A governança de dados e analytics especifica direitos de decisão e responsabilidade para garantir o comportamento apropriado das organizações em relação a seus ativos de informação. Isso abrange pessoas, processos e tecnologias que garantem a qualidade e confiabilidade dos dados críticos para a missão da empresa.
Qual é o futuro das tecnologias de data e analytics?
Analytics compreende quatro técnicas:
Analytics descritivo: Usa ferramentas de inteligência de negócios (BI), visualização de dados e painéis para responder duas perguntas: O que aconteceu? O que está acontecendo?
Analytics diagnóstico: Requer habilidades mais aprofundadas e de mineração de dados para responder: por que X aconteceu?
Analytics preditivo: Lida com probabilidades e pode ser usado para prever uma série de resultados ao longo do tempo (previsão) ou destacar incertezas relacionadas a múltiplos resultados possíveis.
Analytics prescritivo: Calcula a melhor maneira de alcançar ou influenciar o resultado — visa ações. Isso inclui abordagens baseadas em regras e técnicas de otimização que procuram resultados ótimos dentro de limites para gerar planos de ação executáveis.
Compreender os casos de uso potenciais para diferentes tipos de analytics é fundamental para identificar os papéis, competências, infraestrutura e tecnologias necessárias para ser verdadeiramente orientado por dados, especialmente conforme os quatro tipos principais de analytics convergem com a ampliação da inteligência artificial (IA). Importância de contar com parceiros especialistas
Contar com parceiros especialistas, como a Data Value, traz uma experiência valiosa para as empresas que buscam excelência em coleta, processamento e análise de dados.
Com um time completo e altamente capacitado, nossa parceria é capaz de oferecer soluções sob medida para as necessidades específicas de cada cliente.
Desde a coleta eficiente de dados de diversas fontes até o processamento avançado e análise detalhada, a expertise da Data Value traz insights precisos e estratégias bem fundamentadas, impulsionando o sucesso e a competitividade no mercado.
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