Blog PB

Tudo sobre Gestão de Projetos.

como fazer uma análise de dados como fazer uma análise de dados

Como fazer uma análise de dados eficiente?

O cenário atual está bastante competitivo. Graças às tecnologias que surgiram nos últimos anos, a disputa por consumidores se tornou muito acirrada. Diante disso, é fundamental que toda empresa que busca o sucesso seja precisa em sua atuação no mercado e entenda, exatamente, como fazer uma análise de dados eficiente.

Em outras palavras, é necessário ir além de uma estratégia de trabalho inteligente. O negócio não pode se permitir executar pequenos erros que atrasem a produtividade e diminuam a eficiência do seu negócio. Ao mesmo tempo, o planejamento deve ser voltado para as necessidades do mercado, estruturando atividades focadas nos consumidores e parceiros comerciais.

A análise de dados fornece um ótimo suporte nessas questões. Um bom processo de avaliação de indicadores facilita a tomada de decisões, assim como também permite ao gestor conhecer novas oportunidades para melhorar a sua empresa. Dessa forma, toda a cadeia operacional ganhará performance e capacidade de atuar do modo mais competitivo possível.

Pensando nisso, preparamos este post para que você saiba, exatamente, como fazer uma análise de dados efetiva! Continue a leitura e confira!

O que é a análise de dados?

Análise é o método de distinção das frações de um todo, com o foco de entendê-lo melhor. Ou seja, o estudo pode ser determinado como o exame detalhado de alguma questão.

Partindo desse entendimento, é possível dizer que a análise de dados é uma técnica minuciosa que se traduz na obtenção de grande volume de dados sobre algum tópico para um estudo posterior, a fim de conseguir soluções ou respostas para demandas internas.

Esse procedimento é bastante utilizado, sendo fundamental nas mais variadas áreas, como Saúde, Ciências Sociais e Negócios. Hoje, para atender a novas demandas, a análise de dados integra várias técnicas e tem diferentes tipos de abordagem. Elas tornaram a análise mais abrangente e eficaz, unificando informações em tempo real para criar insights mais inovadores e precisos.

Qual o papel da tecnologia na análise de dados moderna?

Atualmente, os meios tecnológicos têm oferecido um excelente suporte a essa análise. Isso acontece em função de existirem softwares preparados para interpretar grande volume de dados, inserindo operações como a identificação de padrões ou de divergências — método conhecido como mineração de dados.

Nesse sentido, o Big Data é uma das principais soluções de TI. Essa tecnologia surgiu nos últimos anos apoiada com a computação na nuvem e permite que computadores processem um grande número de registros de forma segura e rápida. Isso ocorre a partir dos seguintes princípios:

  • volume — as informações são geradas em grande volume, não raramente passando da casa dos terabytes;
  • velocidade — todos os dados são analisados com alta velocidade, principalmente nos cenários em que os registros são criados em tempo real;
  • variedade — a análise do Big Data conta com informações estruturadas e não estruturadas, ou seja, vídeos, tweets, posts em redes sociais, dados de pesquisas ou, até mesmo, planilhas internas;
  • veracidade — é necessário filtrar a informação para garantir que apenas os registros realmente úteis e confiáveis sejam utilizados no processo de análise;
  • valor — toda análise de dados tem, como foco, agregar valor ao negócio e aos seus serviços.

O Big Data se tornou crucial para uma análise de dados eficaz. Hoje, graças a fatores como os smartphones, as redes sociais, a computação na nuvem e a Internet das Coisas, o número de registros disponíveis para uso corporativo atingiu um nível nunca antes visto. Portanto, é preciso adotar soluções capazes de lidar com o novo volume de dados de uma maneira inteligente e segura.

O Big Data é utilizado com o apoio do aprendizado de máquina. Essa tecnologia, também conhecida como Machine Learning, identifica padrões do usuário para definir regras de funcionamento de softwares e sistemas automaticamente. Dessa forma, as aplicações se tornam mais inteligentes e eficazes.

Uma aplicação comum dessas duas tecnologias está nas ferramentas que realizam filtros de conteúdos para os usuários automaticamente, como é o caso da Netflix. Avaliando o comportamento de milhões de pessoas simultaneamente (com o Big Data) o software terá mais facilidade para identificar padrões de uso. Assim, mudanças são aplicadas e avaliadas (com o Machine Learning) e, conforme as respostas obtidas, o serviço pode ser otimizado e criar valor automaticamente.

Além disso, a tecnologia também ajuda a facilitar o armazenamento estruturado de arquivos, criando grandes bancos de dados. Eles são responsáveis por melhorar e permitir maior eficiência em análises ou pesquisas.

Os bancos de dados modernos se utilizam da computação na nuvem para ganhar mais escalabilidade e segurança. O Cloud Computing fornece o ambiente ideal para o negócio salvar arquivos em grandes quantidades, sem comprometer a sua segurança ou performance.

A infraestrutura é mais escalável, o que impede a existência de gargalos ao abrir um banco de dados ou inserir novas informações. Ao mesmo tempo, a gestão de segurança é feita de modo centralizado, facilitando a busca por brechas e vulnerabilidades.

Como fazer análise de dados eficiente?

No setor profissional, o estudo de dados é cada vez mais importante. O uso da Tecnologia da Informação para identificar regras, tendências e padrões que têm o poder de auxiliar na tomada de decisões corretas coloca o negócio em uma boa posição de mercado, auxiliando na busca por novos clientes ou na melhoria de seus produtos.

Portanto, saber realizar uma boa análise é crucial. Confira alguns passos para atingir esse objetivo abaixo!

Tenha um bom objetivo

É interessante lembrar que nenhuma análise de dados precisa ser feita em vão. Seu foco deve estar definido. Ou seja, toda análise necessita de uma pergunta a ser respondida. Dessa forma, o direcionamento é feito com mais precisão, desperdícios são evitados e os recursos terão um melhor aproveitamento.

Portanto, tenha um objetivo que seja mensurável, relevante e claro. Elabore-o para que ele possa ajudar realmente na tomada de decisões, na solução de problemas ou na exploração de oportunidades.

Para que isso seja possível, converse com líderes, identifique demandas, metas de longo prazo e problemas existentes. Dessa forma, será mais fácil priorizar a sua análise de dados, evitando pontos que não agreguem valor ao negócio e garantindo que a companhia possa melhorar os pontos mais relevantes para o seu funcionamento.

Crie um bom conjunto de indicadores

Você também deve definir métricas. Um processo de análise de dados consegue assumir várias abordagens de acordo com o objetivo e o tema estudado. Utilizando indicadores, o analista terá a certeza que a qualidade dos seus insights sempre será superior.

Um indicador é um meio mais objetivo de identificar fatores que contribuem (positivamente ou negativamente) para o sucesso da empresa. Eles devem estar definidos conforme o perfil da empresa e da análise de dados a ser executada. Assim, a companhia pode avaliar com mais precisão diferentes fatores e, com isso, ter uma visão ampla do estado do negócio.

Diferencie a análise de informações qualitativa e quantitativa

Existem dois métodos de análise. A qualitativa e a quantitativa. Compreender a diferença entre os dois melhora a qualidade da análise de dados, uma vez que o analista estará com uma orientação mais precisa.

Na análise qualitativa, o resultado é numérico. Ou seja, ela tem um caráter mais objetivo e racional.

Já na análise quantitativa, são priorizadas características mais particulares do objeto de estudo. Por isso, ela é vista como um método mais complexo para obter conhecimento sobre algo, uma vez que múltiplas variáveis são colocadas em jogo.

Tabule resultados

tabulação de resultados é uma parte tão importante quanto a atividade de organizar e ler as informações. Esse processo dá, ao analista, uma maior capacidade de identificar tendências, avaliar fatores e conseguir obter respostas para as suas perguntas.

Normalmente, os dados quantitativos são tabulados utilizando tabelas dinâmicas. Elas devem conter os campos de frequência (número de respostas de uma mesma alternativa) e porcentagem (relação entre as frequências).

Em relação aos dados qualitativos, é necessário uniformizar as respostas em categoria. Também é necessário fazer o mesmo método de análise para informações quantitativas, incluindo frequência e porcentagem.

Escolha boas fontes de dados

A qualidade da informação é crucial para uma boa análise de dados. Portanto, sempre opte pelos meios certos para capturar registros para o seu estudo.

Determinados dados podem ser coletados por meio de fontes que estão disponíveis publicamente (como bancos de dados públicos e APIs de redes sociais), o que aumenta a velocidade nos processos e reduz prazos. Além disso, não deixe de utilizar as informações internas já existentes, como os históricos de vendas. Quanto mais atualizado o registro, melhor.

Integre times

integração é uma peça chave para melhorar as atividades de qualquer empresa. Independentemente do setor em que essa estratégia for aplicada, as chances de ganhos de performance, custos e produtividade são altas. Portanto, não deixe de integrar pessoas durante a análise de dados.

Escolha um sistema de colaboração entre todas as pessoas envolvidas, a fim de evitar possíveis retrabalhosna coleta de informações. Um registro compartilhado que tem as datas referentes à coleta e fontes de origem de dados auxiliará, consideravelmente, a validar as conclusões alcançadas.

Essa ferramenta evitará a coleta do mesmo registro duas vezes. Além disso, as chances de um profissional identificar um problema de integridade será muito maior, uma vez que mais pessoas utilizarão os mesmos dados. Dessa forma, a empresa consegue otimizar a sua análise continuamente.

Tenha as soluções adequadas

Por fim, adote ferramentas de análise que sejam eficientes na hora de interpretar dados. Elas devem ser escaláveis, capazes de lidar com um grande volume de registros e evitarem problemas de integridade. Dessa forma, os resultados obtidos com o estudo do analista serão mais robustos e confiáveis.

Como apresentar o material na empresa?

A apresentação dos resultados da análise de dados é um dos momentos mais importantes do processo. Ela vai muito além de apenas demonstrar o que foi obtido com o processo: também faz parte desse momento a busca por uma nova conclusão sobre o estudo, a avaliação dos resultados, a realização de feedbacks e definição de novas etapas de análise.

Nesse momento, todas as etapas anteriores entrarão em conjunto para entregar o melhor resultado possível. A tabulação dos dados reunidos é um exemplo, já que ela permite a visualização eficiente dos dados e, consequentemente, melhora a orientação do trabalho.

Para apresentar os resultados, busque múltiplos mecanismos. Adote quadros, tabelas ou mesmo gráficos conforme o tipo de análise e demandas. Também crie um relatório, facilitando a leitura da análise e de seus resultados após a apresentação.

Também, é necessário debater esses resultados.

  • Por qual motivo os resultados foram esses?
  • Isso pode ser considerado um contratempo?
  • O que eles significam?
  • Como resolvê-los?
  • Isso simboliza uma oportunidade?
  • Como explorá-los?

A fim de que os resultados dessa análise de dados sejam argumentos fortes e coerentes, a recomendação é discuti-los com foco na literatura da área, confrontando ideias de outros profissionais e pesquisadores.

Podemos citar com um exemplo sobre a importância da análise de dados a pesquisa da CDW Healthcare realizada com 150 instituições de saúde. Os encarregados pelas decisões das entidades responderam a perguntas em relação à forma de efetuação de uma operação de análise de dados nos hospitais. Um dos resultados constatados no estudo foi sobre as principais questões para essa implementação.

Quando foram organizados os resultados por ordem decrescente, constatou-se, como principal motivador, os crescentes custos na área da saúde, com 59% das entidades tendo apontado esse quesito; em seguida, o estímulo à adoção, com 44%; em terceiro, o cuidador responsável, com 41%; a lei de proteção ao paciente, com 36%; e, finalizando, com 31%, o sistema de pagamento “pago por desempenho”.

Essas notícias podem ser mostradas em um gráfico de barras. No tocante à discussão, esses dados disponibilizam um importante panorama da situação no setor da saúde no país, mostrando em que lugar devem ser concentrados os investimentos.

A análise de dados permite maior probabilidade de acertos nas tomadas de decisão. Reagir rápida e corretamente às alterações do mercado é essencial para conseguir destaque diante da concorrência.

É preciso escolher a mais eficiente metodologia para conseguir as respostas mais pertinentes ao seu negócio e, assim, transformar esses dados em estratégia. Aposte na tecnologia como companheira para mostrar resultados mais claros e objetivos em sua área! Dessa forma, a análise de dados poderá ser uma ferramenta estratégica para o negócio, evitando erros e tornando toda a companhia mais competitiva.

E aí, gostou do nosso artigo sobre como fazer análise de dados eficiente? Compartilhe este post em suas redes sociais e assine a nossa newsletter para receber mais novidades do blog!

Comece Agora!

falar-com-consultor-de-projetos

Quero falar com consultor

Converse com um de nossos especialistas sobre o Project Builder

Fale com consultor

demosntracao-software

Quero ver uma demonstração

Veja em detalhes como o Project Builder funciona.

Solicitar Demonstração

teste-programa-portfolio

Quero fazer um teste

Conheça na prática e use o PB por 15 dias gratuitamente

Solicitar teste

A Project Builder tem uma equipe pronta para entender suas necessidades e propor soluções efetivas.
info@projectbuilder.com.br

Av. Rio Branco 109, sala 2201 (cobertura)
Centro - Rio de Janeiro - RJ
CEP 20040-004

© 2018 Project Builder
Gerenciamento de Projetos

endeavor_empresas
%d blogueiros gostam disto: