O estudo dos dados evoluiu muito com o passar do tempo. Nesse caminho, percebemos que através das tecnologias certas é possível extrair muita informação a partir da análise de dados, o que traz melhorias para o negócio.
Com isso, praticamente toda empresa e órgão público já começou a sua chamada Jornada Analítica, uns de forma mais simples e outros mais avançada. Vamos aprofundar no tema a seguir!
O que é jornada analítica?
Jornada analítica é o termo utilizado para englobar todos os processos feitos em torno dos dados, a fim de extrair informações relevantes para algum projeto específico ou para guiar as atividades de uma empresa no geral.
A palavra “jornada” se refere a um caminho com etapas, e “analítica” se refere à análise dos dados durante esse caminho.
Dentro dessa jornada, 3 diferentes tipos de análises de dados podem ser feitos:
* Estatística descritiva: É o tipo mais antigo feito em analytics, sendo importante para entender o passado e seus motivos. Exemplos simples são quantos acessos determinada página de site obteve, uma relação entre quantos produtos foram produzidos e quantos foram vendidos, etc.
* Análise preditiva: Está ficando cada vez mais popular em analytics. Com ela é possível ter previsões a partir de dados, como para o comportamento do consumidor, usando históricos junto a algoritmos preditivos que geram probabilidades e possíveis tendências.
* Análise prescritiva: Dos 3 tipos, esse é o mais atual e tendência no mercado. Além de saber o que vai acontecer, como na análise preditiva, com a prescritiva é possível saber, não só o como, mas o que fazer para acontecer, também com base em cenários futuros.
Etapas da jornada analítica
Cada empresa pode passar por um tipo diferente de jornada analítica, de acordo com seus objetivos de mercado. Para que você entenda um cenário mais completo, vamos usar de exemplo o ciclo de vida analítico usado nos trabalhos da Red Innovations.
Entenda cada etapa a seguir:
- Mapeamento negocial:
Esta é a fase inicial da jornada, em que é importante dedicar esforços, conhecimentos e experiências para mapear problemas e possibilidades de melhorias. Todo esse trabalho levará à escolha de um ou mais modelos de análise. É entendendo as dores que as respostas podem ser entregues, sejam em forma de soluções ou ferramentas.
- Captura dos dados:
Nesta etapa, é feita a coleta e reunião de todos os dados relacionados à empresa, estruturados ou não, internos ou externos, criando um repositório centralizado. Os dados podem vir de diferentes origens, como sistemas transacionais, arquivos de texto não-estruturados, data lakes e data warehouses.
- Tratamento e transformação dos dados:
A partir dos dados coletados, os próximos passos incluem organização, higienização, filtragem, padronização e enriquecimento desses dados, afim extrair informações com mais facilidade e qualidade. Nesta fase, é importante criar, testar, validar e compartilhar modelos de análise, de forma colaborativa na empresa.
- Responder problemas negociais
Ao organizar todos os seus dados, fica mais prático para qualquer profissional autorizado encontrá-los e fazer análises em cima deles. Torna-se possível transformar dados em informações relevantes às suas decisões e assim responder aos problemas negociais pré-estabelecidos. Serão usadas ferramentas de captura, tratamento, exportação, modelagem e visualização que vão auxiliar na visualização dessas informações, em dashboards, e na criação de modelos para predições.
- Entender o passado e projetar o futuro
E então, você pode colocar em prática as análises preditivas e prescritivas, a fim de ter previsões futuras para seu negócio. Através de históricos e informações atuais, é possível analisar e entender comportamentos futuros, o que vai guiar melhor suas decisões. Esta etapa só é possível a partir dos dados já tratados, enriquecidos e com qualidade. Para prever o futuro, o passado deve estar organizado.
- Ensinar a máquina a pensar por você
Utilizando recursos de Inteligência Artificial e Machine Learning, é possível ensinar a máquina a tomar decisões automatizadas e mais assertivas com o mínimo de comandos manuais. Isso traz mais agilidade e escalabilidade no dia a dia da empresa. E com o passar do tempo, a máquina vai se adaptando e ficando cada vez melhor na execução de determinada tarefa, tendo como base experiência e repetição.
- Compartilhar e colaborar com as decisões
Por fim, como resultado de toda essa jornada, fica mais fácil ter fortes decisões e compartilhá-las em dashboards e fluxos de trabalhos, a fim de auxiliar na colaboração nos projetos e análises, além de divulgar as decisões estratégicas da empresa. A partir da aplicação das novas decisões, novas melhorias serão identificadas com o tempo, o que reinicia o ciclo lá na primeira etapa novamente.
Qual a importância da jornada analítica para seu negócio?
Percebemos que uma boa jornada analítica, completa e cíclica, pode nos orientar na produção de insights baseados nos próprios dados da empresa. Isso é importante hoje em dia na tomada de decisões e como uma vantagem competitiva no mercado, já que o número de dados em uma única empresa só cresce e não tem previsão de parar.
Com a interpretação dos seus dados, você para de ter “achismos” e passa a ter suas próprias respostas as perguntas como “o que aconteceu”, “como aconteceu”, “o que está acontecendo”, “o que vai acontecer” e “o que eu poderei fazer”. Passado, presente e futuro em prol das suas decisões!
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