Vivemos na era dos dados. Hoje, a quantidade de informa\u00e7\u00f5es geradas em tempo real \u00e9 enorme, e o mais interessante acerca desse fato \u00e9 que as empresas podem gerar valor a partir desses dados. Quem conhece e utiliza o potencial do Data Analytics e das ferramentas associadas logo sai na frente dos concorrentes, conquistando seus clientes com servi\u00e7os otimizados, seguran\u00e7a e transpar\u00eancia.<\/p>\n
Ou seja, \u00e9 crucial aproveitar o Big Data para us\u00e1-lo bem a seu favor. Essas tecnologias evoluem constantemente e sempre impulsionam o surgimento de outras inova\u00e7\u00f5es, por isso, o ideal \u00e9 seguir acompanhando tudo atentamente tamb\u00e9m. A jornada n\u00e3o \u00e9 f\u00e1cil, uma vez que existem desafios no caminho, mas h\u00e1 solu\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
Neste artigo, veremos a motiva\u00e7\u00e3o para o ingresso na jornada para a cultura de dados, as principais vantagens e as barreiras que devem ser superadas. Acompanhe!<\/p>\n
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Aquilo que n\u00e3o se pode medir, n\u00e3o se pode melhorar.<\/p><\/blockquote>\n
William Thomson (Lord Kelvin, f\u00edsico irland\u00eas do s\u00e9culo XIX, criador da escala Kelvin)<\/p><\/blockquote>\n
Vivemos na era em que decis\u00f5es e a\u00e7\u00f5es n\u00e3o podem mais ser fruto apenas da intui\u00e7\u00e3o de l\u00edderes. Essa era uma estrat\u00e9gia predominante, mas n\u00e3o \u00e9 mais o suficiente porque, atualmente, a concorr\u00eancia est\u00e1 muito acirrada e a internet permite que as organiza\u00e7\u00f5es cheguem com maior facilidade aos clientes. Portanto, cada a\u00e7\u00e3o \u00e9 uma oportunidade que n\u00e3o pode ser desperdi\u00e7ada.<\/p>\n
Ora, se cada escolha deve ser bem aproveitada, as companhias precisam de m\u00e9todos mais robustos para a tomada de decis\u00e3o. \u00c9 preciso contar com mecanismos que confiram maior clareza \u00e0 vis\u00e3o sobre a organiza\u00e7\u00e3o, para que as escolhas sejam realmente justificadas. Nesse sentido, o Data Analytics entra em cena.<\/p>\n
A an\u00e1lise dos dados ajuda a compreender o passado, o que permite gerar novas ideias e embasar a\u00e7\u00f5es. Em uma certa medida, a an\u00e1lise dos dados d\u00e1 at\u00e9 um impulso \u00e0 intui\u00e7\u00e3o, pois a intui\u00e7\u00e3o se basear\u00e1 em um cen\u00e1rio mais claro.<\/p>\n
Contudo, para que Data Analytics funcione, precisamos compreender a necessidade de gerar dados. Atualmente, \u00e9 praticamente obrigat\u00f3rio investir em uma cultura data-driven, ou seja, orientada aos dados. Isso requer coleta de grandes quantidades de informa\u00e7\u00f5es, oriundas de mais diversas fontes poss\u00edveis: CRM, ERP, redes sociais etc.<\/p>\n
O ideal n\u00e3o \u00e9 se limitar aos dados estruturados, mas ir al\u00e9m e buscar tamb\u00e9m os desestruturados. E-mails, textos, v\u00eddeos, conte\u00fados em anima\u00e7\u00e3o etc. Isso nos leva \u00e0s caracter\u00edsticas dos dados nesse momento atual: eles surgem em diversos formatos, s\u00e3o gerados em alta velocidade e em um grande volume (caracter\u00edsticas do Big Data). Assim, a empresa deve expandir o seu escopo e incluir diversos cen\u00e1rios na extra\u00e7\u00e3o dessas informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
Desse modo, ser\u00e1 vi\u00e1vel otimizar os projetos<\/a>, conhecer os pontos fortes e fracos, identificar padr\u00f5es e tend\u00eancias para orientar o desenvolvimento da empresa, no geral.<\/p>\n
Vantagem competitiva do Data Analytics<\/h3>\n
Ingressar nessa jornada \u00e9 dar alguns passos para obter vantagens competitivas no mercado. Se a empresa consegue otimizar seus processos e suas entregas e tomar decis\u00f5es certeiras, se destaca facilmente. Afinal, com a efici\u00eancia, os recursos<\/a> ser\u00e3o qualificadamente aproveitados, o que permite novos investimentos, em novas \u00e1reas e oportunidades.<\/p>\n
Desse modo, \u00e9 poss\u00edvel atrair mais clientes, gerando valor com melhores resultados e solu\u00e7\u00f5es alinhadas aos seus interesses. Al\u00e9m disso, com as vantagens que mencionaremos adiante no artigo, a organiza\u00e7\u00e3o se prepara melhor para o futuro.<\/p>\n
O que \u00e9 Data Analytics e quais s\u00e3o os conceitos relacionados?<\/h2>\n
Agora vamos ao conceito de Data Analytics. O termo se diferencia do Big Data, vale ressaltar. Big Data \u00e9 um conceito amplo para os dados desestruturados e estruturados, dispon\u00edveis em sistemas e na internet, gerados em tempo real, em grande volume e em diversos formatos. J\u00e1 Data Analytics (An\u00e1lise de Dados) \u00e9 uma express\u00e3o que representa solu\u00e7\u00f5es e sistemas que buscam extrair valor desses dados.<\/p>\n
Ou seja, trata-se de um conjunto de tecnologias e ferramentas utilizadas para coletar, processar, armazenar e interpretar essas informa\u00e7\u00f5es. O foco delas \u00e9 identificar padr\u00f5es e insights valiosos dessas massas de dados, de modo a tornar o seu uso interessante para a gest\u00e3o da empresa.<\/p>\n
Se divide em algumas aplica\u00e7\u00f5es, tais como sistemas de previs\u00e3o, minera\u00e7\u00e3o de dados, minera\u00e7\u00e3o de textos, an\u00e1lise de sentimento, Machine Learning, clusteriza\u00e7\u00e3o e Data Warehouse.\u00a0Veremos cada um deles a seguir.<\/p>\n
Sistemas de previs\u00e3o<\/h3>\n
Esses softwares s\u00e3o os respons\u00e1veis pela chamada an\u00e1lise preditiva<\/a>. Funciona assim: a aplica\u00e7\u00e3o estuda os dados e identifica poss\u00edveis riscos de um evento Y acontecer, com base em informa\u00e7\u00f5es hist\u00f3ricas.<\/p>\n
Afinal, se uma causa X levou a Y em algum momento do passado, existe uma probabilidade de Y acontecer novamente caso X ocorra. A ferramenta ent\u00e3o calcula e define essa chance e ajuda a preparar a empresa para conting\u00eancias futuras.<\/p>\n
Minera\u00e7\u00e3o de dados<\/h3>\n
A minera\u00e7\u00e3o de dados consiste em t\u00e9cnicas para extrair valor de grandes massas de dados. Desenvolve algoritmos especiais que tentam explorar essas informa\u00e7\u00f5es e dissec\u00e1-las em busca de padr\u00f5es sem\u00e2nticos. A ideia \u00e9 obter algo que v\u00e1 ajudar a companhia estrategicamente.<\/p>\n
Nesse conceito, temos o de minera\u00e7\u00e3o de textos, que busca processar conjuntos de frases e entender o que as palavras significam. Assim, \u00e9 poss\u00edvel fazer com que o computador leia informa\u00e7\u00f5es, de modo a automatizar essa tarefa. A leitura e resposta para e-mails se tornam mais \u00e1gil, por exemplo, bem como a compreens\u00e3o de um arquivo \u201cpdf\u201d para inser\u00e7\u00e3o de seu conte\u00fado em algum relat\u00f3rio.<\/p>\n
An\u00e1lise de sentimento<\/h3>\n
A an\u00e1lise de sentimento aplica a minera\u00e7\u00e3o em textos e tamb\u00e9m em \u00e1udios, por meio da tecnologia de processamento de linguagem natural. Assim, d\u00e1 para compreender o que querem dizer e quais as sensa\u00e7\u00f5es expressas nesses conte\u00fados. Por exemplo, d\u00e1 para identificar a satisfa\u00e7\u00e3o ou frustra\u00e7\u00e3o de um coment\u00e1rio em uma rede social, a fim de otimizar os servi\u00e7os da empresa de acordo com isso.<\/p>\n
A grande vantagem de automatizar a compreens\u00e3o de sentimento \u00e9 o fato de que contar com sistemas auxiliares que possibilitam aumento da escala de dados. Ou seja, \u00e9 poss\u00edvel nutrir um algoritmo com uma base imensa e obter respostas r\u00e1pidas.<\/p>\n
Machine Learning<\/h3>\n
Chegamos, ent\u00e3o, ao Machine Learning. Essa ideia est\u00e1 associada \u00e0 de Data Analytics e compreende um conjunto de abordagens que visam tornar os computadores mais aut\u00f4nomos e preparados para tomar decis\u00f5es, com a capacidade de aprender e evoluir. Assim, ser\u00e1 vi\u00e1vel transferir tarefas para que as m\u00e1quinas resolvam, enquanto os humanos podem cuidar de fun\u00e7\u00f5es mais estrat\u00e9gicas.<\/p>\n
Dentro da ideia de Machine Learning, existe tamb\u00e9m o Deep Learning, que tenta emular o aprendizado do c\u00e9rebro humano. Essas tecnologias s\u00e3o propulsoras do Data Analytics, pois ajudam a estudar dados e a torn\u00e1-los valiosos para as decis\u00f5es de uma empresa. Quanto maior a intelig\u00eancia e autonomia dos algoritmos, mais precis\u00e3o para as an\u00e1lises.<\/p>\n
Clusteriza\u00e7\u00e3o<\/h3>\n
A clusteriza\u00e7\u00e3o consiste no agrupamento de dados de acordo com suas semelhan\u00e7as. \u00c9 uma t\u00e9cnica que ajuda na investiga\u00e7\u00e3o de grandes bases, identificando padr\u00f5es e comportamentos comuns. A partir da cria\u00e7\u00e3o dessas categorias, d\u00e1 para extrair alguns insights relevantes para a gest\u00e3o.<\/p>\n
\u00c9 uma estrat\u00e9gia usada em reconhecimento de padr\u00f5es, reconhecimento de imagens e bioinform\u00e1tica. A l\u00f3gica \u00e9 aplicada em diversos segmentos, ajudando a esclarecer e organizar os conjuntos de dados.<\/p>\n
Data Warehouse<\/h3>\n
Por fim, temos o conceito de Data Warehouse, que representa uma grande estrutura para armazenamento do Big Data. \u00c9 um reposit\u00f3rio que permite que os dados sejam filtrados e limpos, antes mesmo que as ferramentas de Data Analytics comecem a operar para descobrir tend\u00eancias neles. Desse modo, \u00e9 poss\u00edvel realizar perguntas e obter respostas, com base nos filtros escolhidos.<\/p>\n
Como funciona uma ferramenta de Data Analytics?<\/h2>\n
Como qualquer outra aplica\u00e7\u00e3o de software, uma solu\u00e7\u00e3o de Data Analytics apresenta tr\u00eas principais aspectos: entradas, processamento e sa\u00eddas. As entradas, nesses casos, podem ser indicadores coletados ou planilhas, por exemplo. Esses dados s\u00e3o armazenados para que sejam processados e se tornem valiosos posteriormente.<\/p>\n
A vantagem de uma ferramenta como essa \u00e9 a possibilidade de integrar diversas fontes da empresa e de fora: RH, finan\u00e7as, atendimento, TI etc. Ent\u00e3o, \u00e9 preciso submet\u00ea-los a um processo de limpeza, de modo a reduzir inconsist\u00eancias e duplica\u00e7\u00f5es, garantindo que as informa\u00e7\u00f5es sejam mesmo confi\u00e1veis.<\/p>\n
Depois que as informa\u00e7\u00f5es est\u00e3o devidamente limpas, s\u00e3o buscados padr\u00f5es e insights. Logo, chegamos \u00e0 fase de visualiza\u00e7\u00e3o, uma das mais importantes dos sistemas anal\u00edticos. Nela, os softwares viabilizam a compreens\u00e3o do que est\u00e1 acontecendo por meio de gr\u00e1ficos e relat\u00f3rios, tabelas e mapas, de modo a enxergar as tend\u00eancias, as melhorias e os pontos fracos dos cen\u00e1rios investigados.<\/p>\n
Al\u00e9m disso, d\u00e1 para realizar pesquisas automatizadas e buscas filtradas, que ajudam a obter outras respostas. Ou seja, se for necess\u00e1rio saber o n\u00famero de vendas espec\u00edfico em um dia, em uma de suas lojas, por exemplo, isso pode ser feito de maneira r\u00e1pida com uma dessas ferramentas. As possibilidades s\u00e3o in\u00fameras e dependem do que a empresa deseja descobrir.<\/p>\n
Vale salientar tamb\u00e9m os diferentes tipos de an\u00e1lise que sistemas de Data Analytics fazem. J\u00e1 falamos da an\u00e1lise preditiva, mas ela \u00e9 acompanhada por outros tr\u00eas tipos: a an\u00e1lise descritiva, diagn\u00f3stica e prescritiva. Vamos saber mais nos pr\u00f3ximos par\u00e1grafos.<\/p>\n
Descritiva<\/h3>\n
Esse tipo de investiga\u00e7\u00e3o busca entender o que aconteceu no passado e tenta responder a questionamentos sobre os eventos com uma s\u00e9rie de vari\u00e1veis relevantes para o contexto. D\u00e1 para descobrir como os indicadores mudaram nos \u00faltimos anos ou meses, por exemplo. Ou seja, \u00e9 uma an\u00e1lise focada em definir o estado da empresa no momento atual, a partir do que tem acontecido ultimamente.<\/p>\n
Diagn\u00f3stica<\/h3>\n
A diagn\u00f3stica vai al\u00e9m dos fatos, tentando explicar por qu\u00ea e como eles aconteceram. Por exemplo: se houve uma queda na produtividade geral \u2014 apontada pelo estudo descritivo, o que a motivou?<\/p>\n
Assim, esse tipo de investiga\u00e7\u00e3o expande um pouco mais a vis\u00e3o dos gestores, permitindo uma concep\u00e7\u00e3o ainda mais profunda sobre a organiza\u00e7\u00e3o, seus pontos fortes e fracos.<\/p>\n
A an\u00e1lise diagn\u00f3stica \u00e9 essencial quando combinada com a an\u00e1lise preditiva. Uma vez que as causas e o detalhamento dos fatos do passado surgem nos relat\u00f3rios, \u00e9 poss\u00edvel realizar predi\u00e7\u00f5es certeiras acerca do que pode acontecer, caso a empresa se encontre em cen\u00e1rios similares.<\/p>\n
Prescritiva<\/h3>\n
Por fim, temos o modelo prescritivo. Esse tamb\u00e9m \u00e9 semelhante ao preditivo, com uma diferen\u00e7a: enquanto a predi\u00e7\u00e3o levanta as probabilidades e estabelece uma poss\u00edvel dire\u00e7\u00e3o para o futuro, a prescri\u00e7\u00e3o estuda o que essas previs\u00f5es significam, quais os seus impactos e o que pode ser feito com rela\u00e7\u00e3o a elas.<\/p>\n
Ou seja, se a an\u00e1lise preditiva identificou alto risco de seguran\u00e7a, por exemplo, a prescritiva vai nortear os l\u00edderes com rela\u00e7\u00e3o ao que deve ser feito, fornecendo uma compreens\u00e3o mais ampla das consequ\u00eancias desse perigo.<\/p>\n
Quais as vantagens do Data Analytics para projetos?<\/h2>\n
Veremos a seguir as principais vantagens de utilizar Data Analytics \u2014 e as outras t\u00e9cnicas e modelos que estamos discutindo \u2014 para a sua empresa e seus projetos<\/a>.<\/p>\n
Seguran\u00e7a<\/h3>\n
Continuando na mesma linha de racioc\u00ednio do \u00faltimo exemplo sobre riscos: a an\u00e1lise de dados \u00e9 essencial para refor\u00e7ar a prote\u00e7\u00e3o dos dados em uma companhia.<\/p>\n
Com a capacidade de monitorar sistemas e a infraestrutura interna, \u00e9 poss\u00edvel gerenciar em tempo real o que ocorre, identificando comportamentos e movimenta\u00e7\u00f5es suspeitas com anteced\u00eancia. Desse modo, os problemas s\u00e3o mitigados antes que se tornem maiores.<\/p>\n
Se h\u00e1 maior integra\u00e7\u00e3o, um processo de limpeza dos dados e uma vis\u00e3o mais clara e ampla acerca dos aspectos relevantes, a empresa consegue garantir uma barreira mais forte contra brechas e vulnerabilidades de seguran\u00e7a. Menos informa\u00e7\u00f5es importantes se perdem e h\u00e1 maior controle acerca de autoriza\u00e7\u00e3o de acesso.<\/p>\n
Melhores decis\u00f5es<\/h3>\n
No geral, estudar Big Data permite melhoria nas decis\u00f5es da organiza\u00e7\u00e3o, incluindo o gerenciamento de seus projetos<\/a>.<\/p>\n
Quando a gest\u00e3o se depara com a necessidade de estabelecer um conjunto de requisitos \u2014 defini\u00e7\u00e3o de cronograma, estabelecimento de or\u00e7amento, escolha dos recursos utilizados, das t\u00e9cnicas e metodologias<\/a>, bem como de pessoas \u2014 precisa se assegurar que cada escolha seja feita sem que haja problemas com os stakeholders.<\/p>\n
Com Data Analytics, a empresa passa por todos esses momentos de escolha e garante solidez em cada um deles, visto que conta com muitos dados integrados e insights claros como um norte.<\/p>\n
Assim, \u00e9 poss\u00edvel estimar or\u00e7amento com maior precis\u00e3o, por exemplo, dispondo de uma previs\u00e3o antecipada das necessidades. Da mesma forma, d\u00e1 para conhecer melhor seu p\u00fablico e mercado, de modo a escolher as tecnologias certas e desenvolver resultados devidamente alinhados.<\/p>\n
Melhor compreens\u00e3o das necessidades<\/h3>\n
Os requisitos de um projeto<\/a> s\u00e3o a base para seu planejamento e desenvolvimento. A partir deles, sua equipe conhece melhor as necessidades do cliente e desenvolve solu\u00e7\u00f5es mais adequadas. Com integra\u00e7\u00e3o de m\u00faltiplas fontes e an\u00e1lise inteligente, seus requisitos e mercado s\u00e3o melhor avaliados, sendo mais f\u00e1cil extrair insights e ideias para otimizar sua produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Apoio estrat\u00e9gico<\/h3>\n
Outra vantagem \u00e9 o apoio estrat\u00e9gico da TI. A an\u00e1lise de dados permite que as tecnologias suportem o cumprimento das metas e objetivos, com o acompanhamento dos indicadores e da evolu\u00e7\u00e3o do neg\u00f3cio. Ou seja, com clareza e melhores decis\u00f5es, as equipes internas conseguem a base que precisam para avan\u00e7ar e crescer no mercado.<\/p>\n
Gerenciamento de riscos<\/h3>\n
Riscos s\u00e3o vari\u00e1veis comuns em projetos e devem ser gerenciados com cuidado para que n\u00e3o atrapalhem o processo. Data Analytics \u00e9 crucial para auxiliar na gest\u00e3o dessas amea\u00e7as, pois permite que a empresa estude melhor os cen\u00e1rios e identifique os perigos poss\u00edveis. Al\u00e9m disso, com uso de modelos preditivos, d\u00e1 para prever poss\u00edveis desastres e problemas, de modo a garantir prote\u00e7\u00e3o contra eles antecipadamente.<\/p>\n
Gerenciamento de crises e mudan\u00e7as<\/h3>\n
As crises e mudan\u00e7as em projetos podem ser custosos demais, caso n\u00e3o haja uma administra\u00e7\u00e3o inteligente porque \u00e9 preciso alterar requisitos ou revisitar o planejamento, seja por conta de novas concep\u00e7\u00f5es do cliente, seja por incidentes.<\/p>\n
Com o aux\u00edlio dos dados, a equipe \u00e9 capaz de acompanhar os momentos mais cr\u00edticos e gerenci\u00e1-los, otimizando as decis\u00f5es de modo a garantir o sucesso. A an\u00e1lise dos dados fornece mais controle para a gest\u00e3o, permitindo tamb\u00e9m autorizar mudan\u00e7as com rapidez, j\u00e1 que \u00e9 poss\u00edvel prever o sucesso ou fracasso.<\/p>\n
Identifica\u00e7\u00e3o de falhas<\/h3>\n
Outra vantagem do Data Analytics \u00e9 a identifica\u00e7\u00e3o mais precisa de falhas<\/a> nos processos. \u00c9 poss\u00edvel monitorar todas as atividades e acompanhar indicadores para prevenir erros que possam se tornar prejudiciais e interferir no or\u00e7amento e nos prazos<\/a>.<\/p>\n
Otimiza\u00e7\u00e3o de performance<\/h3>\n
Outra possibilidade \u00e9 o monitoramento de performance da equipe, de modo a obter o melhor desempenho de todos. Assim, a empresa garante o m\u00e1ximo de efici\u00eancia, ou seja, aproveitamento dos recursos. Dessa forma, o gestor consegue orientar melhor a sua equipe para reduzir erros e trabalhar nos pontos fracos.<\/p>\n
Transpar\u00eancia<\/h3>\n
Se a empresa conta com ferramentas de an\u00e1lise de dados, ela disp\u00f5e de uma vis\u00e3o mais completa do neg\u00f3cio, dos fatores relevantes, dos indicadores, dos erros e dos acertos. Ou seja, tudo fica claro, assim, \u00e9 mais f\u00e1cil alinhar stakeholders e demonstrar o progresso que est\u00e1 sendo alcan\u00e7ado. Com a mensura\u00e7\u00e3o e acompanhamento, al\u00e9m dos insights gerados, \u00e9 poss\u00edvel eliminar ru\u00eddos de comunica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
ROI<\/h3>\n
De modo geral, o retorno sobre o investimento tamb\u00e9m \u00e9 otimizado, pois o gerente de projetos<\/a> garante sucesso no projeto e resultados positivos que compensam os esfor\u00e7os e investimentos realizados.<\/p>\n
Quais os principais desafios do Data Analytics?<\/h2>\n
Segundo uma pesquisa da Experian<\/a>, 89% das empresas ainda encontram dificuldades no gerenciamento de dados. Ou seja, mesmo com todos os benef\u00edcios que apresentamos, ainda existem grandes desafios a serem superados antes que avancem na jornada para a cultura de dados.<\/p>\n
Contudo, esses problemas precisam ser enfrentados. Afinal, como estabelecemos no primeiro t\u00f3pico, utilizar dados de forma inteligente \u00e9 uma quest\u00e3o de vantagem competitiva.<\/p>\n
Armazenamento e integra\u00e7\u00e3o<\/h3>\n
Um dos desafios \u00e9 o armazenamento e integra\u00e7\u00e3o dos dados. \u00c9 comum que as empresas gerenciem e produzam muitas informa\u00e7\u00f5es, mas elas ficam sempre dispersas entre as aplica\u00e7\u00f5es, sem comunica\u00e7\u00e3o entre si. Assim, suas equipes s\u00e3o prejudicadas quando precisam recuperar dados de forma mais r\u00e1pida.<\/p>\n
Nesse sentido, uma poss\u00edvel solu\u00e7\u00e3o \u00e9 aludir a sistemas de gest\u00e3o, como CRMs ou ERPs, que permitem uma administra\u00e7\u00e3o global e concentrada das informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
Existem diversas ferramentas em nuvem que permitem a integra\u00e7\u00e3o dos dados de sistemas locais, planilhas ou sistemas online em um reposit\u00f3rio de informa\u00e7\u00f5es \u00fanico e acion\u00e1vel. Por exemplo, \u00e9 poss\u00edvel utilizar o Microsoft Power Automate<\/a> (antigo Microsoft Flow) ou o Azure Logic Apps para integrar informa\u00e7\u00f5es e armazenar estes dados em banco de dados Azure SQL, mySQL, Cosmos DB, Data Tables ou no Common Data Service.<\/p>\n
Limpeza dos dados<\/h3>\n
Quando falamos em an\u00e1lise de dados, uma das principais necessidades \u00e9 a limpeza das fontes. Ou seja, n\u00e3o d\u00e1 para analisar informa\u00e7\u00f5es se elas n\u00e3o estiverem bem filtradas e devidamente organizadas. Por isso, \u00e9 preciso eliminar ocorr\u00eancias duplicadas e dados nulos\/inconsistentes que s\u00f3 agregam mais volume \u00e0 base, mas n\u00e3o s\u00e3o valiosos.<\/p>\n
Em alguns casos, a empresa precisa de uma solu\u00e7\u00e3o intermedi\u00e1ria que transforme dados desestruturados em estruturados, de modo a combater erros e desvios. Dessa forma, d\u00e1 para garantir que as informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o confi\u00e1veis e v\u00e3o realmente cooperar com a organiza\u00e7\u00e3o de maneira estrat\u00e9gica \u2014 o objetivo principal do Data Analytics.<\/p>\n
Nesse sentido, tamb\u00e9m vale ressaltar a import\u00e2ncia da curadoria dos dados, um servi\u00e7o que ajuda a selecionar as informa\u00e7\u00f5es e os indicadores que realmente s\u00e3o relevantes para cada neg\u00f3cio. Isso ajuda a limpar as bases, gerando maior velocidade na constru\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios.<\/p>\n
Quebrar Resist\u00eancias<\/h3>\n
Ainda \u00e9 dif\u00edcil convencer alguns gestores acerca da possibilidade de tomar decis\u00f5es com base em dados, e n\u00e3o em intui\u00e7\u00e3o. Por conta disso, muitas companhias permanecem obsoletas nesse tipo de estrat\u00e9gia e n\u00e3o aproveitam o potencial do Data Analytics.<\/p>\n
Se os dados n\u00e3o s\u00e3o utilizados, \u00e9 comum que todos percam interesse em atualizar as informa\u00e7\u00f5es (por exemplo, no software de gest\u00e3o de projetos ou CRM), o que torna os dados menos confi\u00e1veis, o que cria um ciclo vicioso que acaba com a cultura de dados da organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Falta de especialistas<\/h3>\n
Como estamos tratando de um tema recente \u2014 a an\u00e1lise de dados \u2014 outro dos problemas \u00e9 a falta de especialistas no assunto. A \u00e1rea ainda carece de profissionais capacitados.<\/p>\n
Al\u00e9m disso, a resist\u00eancia tamb\u00e9m acaba afetando os colaboradores e impedindo-os de crescer e evoluir nesse campo profissional.\u00a0Por essa raz\u00e3o, muitos t\u00eam a oportunidade de aprender, mas n\u00e3o se interessam.<\/p>\n
Em vista desse cen\u00e1rio, treinamentos e a educa\u00e7\u00e3o dos times s\u00e3o necess\u00e1rios para a implanta\u00e7\u00e3o de uma cultura data-driven de sucesso. \u00c9 um \u00f3timo passo alinhar os membros ao discutir as possibilidades, vantagens e as funcionalidades das ferramentas de Data Analytics.<\/p>\n
Visando contornar este problema, os principais fabricantes de software t\u00eam investido em solu\u00e7\u00f5es para an\u00e1lise de dados self service, em nuvem, que permitem que pessoas com pouca ou nenhuma experi\u00eancia comecem a criar suas an\u00e1lises e visualiza\u00e7\u00f5es, com baixo ou nenhum investimento inicial. Exemplos s\u00e3o o Tableau, Microsoft Power BI<\/a> e Qlikview.<\/p>\n
Infraestrutura<\/h3>\n
A infraestrutura \u00e9 tamb\u00e9m um grande desafio. Quando falamos de uma arquitetura preparada para an\u00e1lise de dados, nos referimos a amplos espa\u00e7os de armazenamento, grande poder de processamento, com recursos que permitam crescer automaticamente.<\/p>\n
Em um monitoramento em tempo real, por exemplo, dados s\u00e3o gerados em grande volume, a todo tempo, em alta velocidade, por isso, a empresa precisa de solu\u00e7\u00f5es eficientes para armazenar e administrar essas informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
Nesse sentido, a computa\u00e7\u00e3o em nuvem tem crescido como uma boa op\u00e7\u00e3o para apoiar o Big Data e o Data Analytics. Com ela, as companhias garantem recursos computacionais que crescem de maneira el\u00e1stica, sempre que necess\u00e1rio.<\/p>\n
Seguran\u00e7a e privacidade<\/h3>\n
Com mais dados na posse das empresas, tamb\u00e9m h\u00e1 mais responsabilidade. Por isso, outro dos desafios \u00e9 o cuidado com a seguran\u00e7a e a privacidade. As companhias precisam refor\u00e7ar as estrat\u00e9gias de prote\u00e7\u00e3o e acompanhar o ciclo de vida das informa\u00e7\u00f5es para reduzir os riscos de exposi\u00e7\u00e3o e de perda dessas informa\u00e7\u00f5es. Do mesmo modo, \u00e9 necess\u00e1rio prevenir ataques virtuais e acessos n\u00e3o autorizados.<\/p>\n