Já pensou em quantos dados você pode extrair do momento em que acorda até o momento que vai dormir? Inclusive, durante o seu sono você pode gerar dados. Desde o som do despertador, a temperatura do dia, o vídeo com as notícias no jornal, as fotos e opiniões publicadas nas redes sociais, a conversa com seu colega de trabalho... As possibilidades são inúmeras.
Agora, pensando numa empresa, quantos dados ela também pode gerar? Desde a hora que ela inicia suas atividades até o momento que ela finaliza. Também podemos considerar os fatores que a afetam fora desse período, como a relação da satisfação dos colaboradores com o deslocamento no trajeto das suas casas para o trabalho, as questões ambientais que podem afetar a logística para a sua operação e as políticas governamentais que impactam no negócio.
É certo que a quantidade de dados gerados é cada vez maior. Por isso, o processo de seleção criteriosa desses dados para extrair insights significativos e tomar decisões informadas se torna cada vez mais necessário. Isso exige que profissionais que trabalham com dados também se qualifiquem cada vez mais para poder analisar tendências relacionadas aos dados.
Analisar a qualidade, relevância e aplicabilidade dos dados deve ser um processo cíclico diante de um cenário que se modifica constantemente, seja por mudanças internas ou externas.
1) Definir os objetivos.
O objetivo deve responder a uma pergunta. Como aumento as vendas? Como reduzo os custos? Para onde expandir? Se o dado não for útil na resolução de um problema, ele não é relevante para o negócio.
2. Identificar as fontes de dados.
Identificar quais são as fontes de dados internas e externas confiáveis. A partir dessa etapa, filtrar os dados atualizados e relevantes, de acordo com o objetivo tração na primeira etapa. Observar se os dados são consistentes ao longo do tempo e entre as diferentes fontes.
3. Estruturar os dados.
Através de técnicas de ETL (extração, tratamento e carga), organizar os dados de maneira lógica e padronizada, como em tabelas ou bancos de dados, para facilitar a análise posterior.
4. Utilizar ferramentas de análise.
Ferramentas de análise de dados (como Excel, Power BI, SQL, Python etc.) podem auxiliar nesse processo de seleção, manipulação e análise exploratória dos dados.
5. Realizar testes.
Valide se os dados selecionados são adequados para responder às perguntas, revisite e ajuste a seleção de dados conforme novos insights ou necessidades surgem e converse com stakeholders sobre os resultados obtidos no processo.
6. Documentar o processo.
Registre as fontes dos dados, metodologias e os critérios das decisões tomadas durante a seleção de dados para garantir transparência e facilitar futuras análises.
7. Reveja e atualize regularmente.
A revisão é importante para garantir que os dados e as análises continuam alinhados com os objetivos da empresa e realizar ajustes à medida que mudanças no cenário externo ocorrerem.
Ao garantir uma seleção de dados eficaz, sua empresa pode transformar informações em decisões valiosas. Vamos falar sobre como implementar essas práticas?
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