Conheça a Jornada da Análise de Dados da QDois!

Entenda em qual etapa da jornada sua empresa se encontra, para que assim possa ser aplicada a solução que condiz com o seu negócio e você consiga alcançar, de fato, resultado positivos.



Análise de dados é uma jornada, não um destino. Para fazer uma boa análise de seus dados e interpretá-los da melhor maneira possível, é preciso saber em qual fase da jornada você se encontra para evoluir à medida que seu negócio evolui.

De nada adianta aplicar uma solução sofisticada se não for o timing adequado para a mesma. A implementação de Machine Learning ou Inteligência artificial, por exemplo, não trará os resultados esperados e prometidos sem um caminho previamente percorrido, isso é, sem uma arquitetura de dados bem definida e uma gestão baseada em dados.

Mas não se preocupe, nosso time de consultores de Business Intelligence, Cientistas e Engenheiros de Dados, Arquitetos de Big Data e Arquitetos de Nuvem irá guiar sua organização em sua evolução analítica, para que você consiga, de forma efetiva, alcançar resultados positivos e criar novas oportunidades para sua empresa.

Etapas da jornada da análise de dados  

A jornada dos dados é dividida em algumas etapas. A seguir, explicamos quais são as 4 principais fases a serem percorridas.  

1. Análise Descritiva 

Essa é a primeira etapa da Jornada de Dados, a análise mais feita e a mais bem entendida dentre todas as etapas. Ela caracteriza e classifica os dados, incluindo dashboards, relatórios e tipos de consulta em banco de dados (as famosas queries), para analisar entender a performance da empresaEsse tipo de análise ajuda no entendimento de ocorridos do passado assim como de eventos acontecendo em tempo real, e deve responder as seguintes perguntas:
  • O que aconteceu? O que está acontecendo agora? Como isso se relaciona com o plano esperado? 
  • Quanto? Quando? Onde? 

2. Análise Diagnóstica 

A segunda etapa da Jornada é a fase diagnóstica, onde entenderemos o porquê de ter acontecido. Para isso, ao contrário da análise descritiva, aqui normalmente é feita a análise (ou correlação) de mais de uma fonte de dados, combinando informações de diferentes fontes para se obter uma resposta. 
  • O que é o problema exatamente? Por que está acontecendo? 
Essas duas fases iniciais da Jornada não contam com técnicas robustas que facilitam o entendimento do que pode acontecer no futuro e nem fornecem sugestões do que fazer em seguida, mas, por meio de Business Intelligence, garantem insights sobre o que está acontecendo no momento atual e do que aconteceu no passado, que podem ser úteis para decisões sobre o futuro.

Além de garantir visões de melhoria de desempenho e otimização de processos, essas duas fases são os primeiros passos para uma aplicação bem-feita e eficiente das análises preditiva e prescritiva. 

3. Análise Preditiva 

Desse ponto pra frente o termo "advanced analytics" pode ser devidamente utilizadoAgora que temos entendimento do passado, podemos fazer "previsões" do futuro, isto é, baseado no histórico e aprendizado do que já aconteceué possível se programar uma máquina para identificar padrões e relações entre os dados, e depois extrapolar essas relações para o futuro, prevendo o que ainda está por virEsse é o famoso Machine Learning. 
  • Baseado no que sabemos, o que acontecerá em seguida? 
  • Quais dados estão correlacionados entre si? 
  • Quais fatores mais influenciam um determinado resultado?  
  • O que acontecerá em seguida se? 
Os dados são a essência da análise preditiva e, para se ter uma visão completa, diversos tipos de dados são combinados: dados descritivos (atributos, características, geo/demográficos), dados de procedimentos (pedidos, transações, histórico de pagamento), dados de interações (e-mail, transcrições de chat, fluxos de cliques na web) e dados comportamentais (opiniões, preferências, desejos e necessidades). 

4. Análise Prescritiva 

Por último, a fase prescritiva: agora que entendemos o passado e podemos fazer previsões sobre o que pode acontecer no futuro, é hora de pensar qual será a melhor ação ou resposta.

Isso é obtido através de técnicas que determinam computacionalmente um conjunto de ações alternativas de grande valor, com base nos objetivos, requisitos e restrições da empresa, visando sempre a melhoria do desempenho dos negócios.

Essas técnicas são aplicadas na entrada de diferentes conjuntos de dados, incluindo dados históricos e transacionais, feeds de dados em tempo real e big data.

Essa é a fase em que mais se trabalha dados em tempo real, já que para prescrever é necessário saber o que ocorreu no exato momento. Trata-se da latência da informação, aspecto muito importante para se ter uma prescrição no momento da ação.

Muitas empresas, para não dizer a maioria, se preocupam com a otimização de apenas uma ou duas dessas etapasSeja por falta de recursos, falta de interesse ou simplesmente falta de conhecimento.

Mas um fato é: para atingir um nível de transformação digital que vá te diferenciar dos concorrentes e te proporcionar, de fato, vantagens competitivas para se manter no topo ou impulsionar sua trajetória até láé preciso realizar um planejamento estratégico para integrar todos esses estágios, para assim evoluir de insights gerados por BI até o uso de advanced analyticscomo IA e ML.

Estamos aqui para isso. Vamos percorrer essa Jornada juntos! 

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