Chamados de Data & Analytics o campo da ciência que envolve a coleta, processamento, análise e interpretação de grandes volumes de dados para extrair informações valiosas e apoiar a tomada de decisões. Este campo é essencial em diversas áreas, como negócios, saúde, tecnologia, entre outras, devido à sua capacidade de transformar dados brutos em insights utilizáveis.
Nas organizações, é possível obtermos resultados dessa ciência, através da criação de equipes multidisciplinares que incluam áreas envolvidas em um determinado assunto, de forma com que um objetivo claramente definido seja alcançado.
Como o Power BI e Data Analytics podem auxiliar na tomada de decisões estratégicas:
A determinação de usuários-chaves oriundos de áreas estratégicas, táticas, operacionais e de tecnologia é um passo essencial para o processo de implantação. Cada usuário terá seu papel no processo e alguns deles serão responsáveis por, em conjunto, discutir quais regras de negócio serão implementadas.
Coleta de Dados
A coleta de dados é o primeiro passo no processo de Data & Analytics. Envolve a obtenção de dados de várias fontes, como bancos de dados, sensores, redes sociais, transações comerciais, entre outros. A qualidade e a precisão dos dados coletados são cruciais para garantir resultados confiáveis nas etapas subsequentes.
Processamento de Dados
Após a coleta, os dados precisam ser processados para serem úteis. Isso inclui a limpeza dos dados (remoção de duplicatas, correção de erros, tratamentos de valores faltantes), transformação (conversão de dados em formatos adequados) e armazenamento em sistemas de gerenciamento de dados (SGBD’s). Ferramentas como Hadoop, Spark, Apache Airflow, Microsoft Data Factory são frequentemente usadas para processar grandes volumes de dados de forma eficiente.
Análise de Dados
A análise de dados é a etapa onde os dados processados são examinados para identificar padrões, tendências e relações. Existem várias técnicas de análise, incluindo estatística descritiva, análise preditiva e análise prescritiva. A análise preditiva, por exemplo, utiliza modelos estatísticos e algoritmos de machine learning para prever futuros eventos com base em dados históricos.
Visualização de Dados
A visualização de dados é uma parte importante do processo de Data & Analytics, pois permite que os insights sejam apresentados de maneira clara e compreensível. Ferramentas como Tableau, Power BI ou Metabase são usadas para criar gráficos,
dashboards e outras representações visuais dos dados. Uma boa visualização ajuda a comunicar os resultados da análise de forma eficaz para diferentes públicos.
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Aplicações de Data & Analytics
Um processo de Data & Analytics tem uma ampla gama de aplicações. No setor de negócios, pode ser usado para otimizar operações, realizar acompanhamentos periódicos, auxiliar na apresentação de resultados financeiros, melhorar a experiência do cliente e desenvolver estratégias de marketing mais eficazes. Na saúde, pode ajudar a prever surtos de doenças, personalizar tratamentos e melhorar a gestão hospitalar. Em tecnologia, é fundamental para o desenvolvimento de inteligência artificial e sistemas de recomendação e para acompanhamento de atividades dos times envolvidos em diversos projetos.
Como empresas estão se beneficiando de Data & Analytics
1. Mondelēz International: A Mondelēz utilizou o Power BI e Data Analytics para priorizar a saúde dos colaboradores, especialmente durante a pandemia. A empresa conseguiu monitorar e analisar dados de saúde e segurança, resultando em um ambiente de trabalho mais seguro e eficiente. Fonte: Qexpert
2. UPS: A empresa de logística UPS implementou um projeto de análise de dados utilizando Power BI para cruzar dados de sensores veiculares, mapas, geolocalização e requisitos das encomendas dos clientes. Isso permitiu otimizar as rotas dos motoristas, reduzindo as distâncias percorridas e aumentando a eficiência operacional. Fonte: IBE
Esses exemplos mostram como o Power BI pode transformar dados brutos em insights valiosos, ajudando as empresas a melhorar a eficiência e a tomar decisões mais informadas.
Conclusão
Podemos ver durante o texto o poder da análise de dados, potencializado por ferramentas como o Power BI, está revolucionando a forma como as empresas tomam decisões. Ao transformar dados brutos em insights acionáveis, as organizações podem otimizar operações, melhorar a experiência do cliente e impulsionar o crescimento.
A jornada da coleta à visualização de dados, passando pelo processamento e análise, demonstra a importância de cada etapa para a obtenção de resultados confiáveis. A escolha de ferramentas adequadas, como o Power BI, e a formação de equipes multidisciplinares são cruciais para o sucesso da implementação de projetos de Data & Analytics.
Os exemplos de empresas que se beneficiaram do Data & analytics ilustram o impacto positivo que a análise de dados pode ter em diferentes setores. Ao investir nesta solução, as organizações estão investindo em um futuro mais estratégico, eficiente e orientado por dados. A capacidade de extrair informações valiosas de grandes volumes de dados é um diferencial competitivo que impulsionará o sucesso das empresas no cenário atual, cada vez mais orientado por dados.