Vivemos na era dos dados. Hoje, a quantidade de informações geradas em tempo real é enorme, e o mais interessante acerca desse fato é 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 serviços otimizados, segurança e transparência.

Ou seja, é crucial aproveitar o Big Data para usá-lo bem a seu favor. Essas tecnologias evoluem constantemente e sempre impulsionam o surgimento de outras inovações, por isso, o ideal é seguir acompanhando tudo atentamente também. A jornada não é fácil, uma vez que existem desafios no caminho, mas há soluções.

Neste artigo, veremos a motivação para o ingresso na jornada para a cultura de dados, as principais vantagens e as barreiras que devem ser superadas. Acompanhe!

Por que é necessário gerar dados?

Aquilo que não se pode medir, não se pode melhorar.

William Thomson (Lord Kelvin, físico irlandês do século XIX, criador da escala Kelvin)

Vivemos na era em que decisões e ações não podem mais ser fruto apenas da intuição de líderes. Essa era uma estratégia predominante, mas não é mais o suficiente porque, atualmente, a concorrência está muito acirrada e a internet permite que as organizações cheguem com maior facilidade aos clientes. Portanto, cada ação é uma oportunidade que não pode ser desperdiçada.

Ora, se cada escolha deve ser bem aproveitada, as companhias precisam de métodos mais robustos para a tomada de decisão. É preciso contar com mecanismos que confiram maior clareza à visão sobre a organização, para que as escolhas sejam realmente justificadas. Nesse sentido, o Data Analytics entra em cena.

A análise dos dados ajuda a compreender o passado, o que permite gerar novas ideias e embasar ações. Em uma certa medida, a análise dos dados dá até um impulso à intuição, pois a intuição se baseará em um cenário mais claro.

Contudo, para que Data Analytics funcione, precisamos compreender a necessidade de gerar dados. Atualmente, é praticamente obrigatório investir em uma cultura data-driven, ou seja, orientada aos dados. Isso requer coleta de grandes quantidades de informações, oriundas de mais diversas fontes possíveis: CRM, ERP, redes sociais etc.

O ideal não é se limitar aos dados estruturados, mas ir além e buscar também os desestruturados. E-mails, textos, vídeos, conteúdos em animação etc. Isso nos leva às características dos dados nesse momento atual: eles surgem em diversos formatos, são gerados em alta velocidade e em um grande volume (características do Big Data). Assim, a empresa deve expandir o seu escopo e incluir diversos cenários na extração dessas informações.

Desse modo, será viável otimizar os projetos, conhecer os pontos fortes e fracos, identificar padrões e tendências para orientar o desenvolvimento da empresa, no geral.

Vantagem competitiva do Data Analytics

Ingressar nessa jornada é dar alguns passos para obter vantagens competitivas no mercado. Se a empresa consegue otimizar seus processos e suas entregas e tomar decisões certeiras, se destaca facilmente. Afinal, com a eficiência, os recursos serão qualificadamente aproveitados, o que permite novos investimentos, em novas áreas e oportunidades.

Desse modo, é possível atrair mais clientes, gerando valor com melhores resultados e soluções alinhadas aos seus interesses. Além disso, com as vantagens que mencionaremos adiante no artigo, a organização se prepara melhor para o futuro.

O que é Data Analytics e quais são os conceitos relacionados?

Agora vamos ao conceito de Data Analytics. O termo se diferencia do Big Data, vale ressaltar. Big Data é um conceito amplo para os dados desestruturados e estruturados, disponíveis em sistemas e na internet, gerados em tempo real, em grande volume e em diversos formatos. Já Data Analytics (Análise de Dados) é uma expressão que representa soluções e sistemas que buscam extrair valor desses dados.

Ou seja, trata-se de um conjunto de tecnologias e ferramentas utilizadas para coletar, processar, armazenar e interpretar essas informações. O foco delas é identificar padrões e insights valiosos dessas massas de dados, de modo a tornar o seu uso interessante para a gestão da empresa.

Se divide em algumas aplicações, tais como sistemas de previsão, mineração de dados, mineração de textos, análise de sentimento, Machine Learning, clusterização e Data Warehouse. Veremos cada um deles a seguir.

Sistemas de previsão

Esses softwares são os responsáveis pela chamada análise preditiva. Funciona assim: a aplicação estuda os dados e identifica possíveis riscos de um evento Y acontecer, com base em informações históricas.

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 então calcula e define essa chance e ajuda a preparar a empresa para contingências futuras.

Mineração de dados

A mineração de dados consiste em técnicas para extrair valor de grandes massas de dados. Desenvolve algoritmos especiais que tentam explorar essas informações e dissecá-las em busca de padrões semânticos. A ideia é obter algo que vá ajudar a companhia estrategicamente.

Nesse conceito, temos o de mineração de textos, que busca processar conjuntos de frases e entender o que as palavras significam. Assim, é possível fazer com que o computador leia informações, de modo a automatizar essa tarefa. A leitura e resposta para e-mails se tornam mais ágil, por exemplo, bem como a compreensão de um arquivo “pdf” para inserção de seu conteúdo em algum relatório.

Análise de sentimento

A análise de sentimento aplica a mineração em textos e também em áudios, por meio da tecnologia de processamento de linguagem natural. Assim, dá para compreender o que querem dizer e quais as sensações expressas nesses conteúdos. Por exemplo, dá para identificar a satisfação ou frustração de um comentário em uma rede social, a fim de otimizar os serviços da empresa de acordo com isso.

A grande vantagem de automatizar a compreensão de sentimento é o fato de que contar com sistemas auxiliares que possibilitam aumento da escala de dados. Ou seja, é possível nutrir um algoritmo com uma base imensa e obter respostas rápidas.

Machine Learning

Chegamos, então, ao Machine Learning. Essa ideia está associada à de Data Analytics e compreende um conjunto de abordagens que visam tornar os computadores mais autônomos e preparados para tomar decisões, com a capacidade de aprender e evoluir. Assim, será viável transferir tarefas para que as máquinas resolvam, enquanto os humanos podem cuidar de funções mais estratégicas.

Dentro da ideia de Machine Learning, existe também o Deep Learning, que tenta emular o aprendizado do cérebro humano. Essas tecnologias são propulsoras do Data Analytics, pois ajudam a estudar dados e a torná-los valiosos para as decisões de uma empresa. Quanto maior a inteligência e autonomia dos algoritmos, mais precisão para as análises.

Clusterização

A clusterização consiste no agrupamento de dados de acordo com suas semelhanças. É uma técnica que ajuda na investigação de grandes bases, identificando padrões e comportamentos comuns. A partir da criação dessas categorias, dá para extrair alguns insights relevantes para a gestão.

É uma estratégia usada em reconhecimento de padrões, reconhecimento de imagens e bioinformática. A lógica é aplicada em diversos segmentos, ajudando a esclarecer e organizar os conjuntos de dados.

Data Warehouse

Por fim, temos o conceito de Data Warehouse, que representa uma grande estrutura para armazenamento do Big Data. É um repositório que permite que os dados sejam filtrados e limpos, antes mesmo que as ferramentas de Data Analytics comecem a operar para descobrir tendências neles. Desse modo, é possível realizar perguntas e obter respostas, com base nos filtros escolhidos.

Como funciona uma ferramenta de Data Analytics?

Como qualquer outra aplicação de software, uma solução de Data Analytics apresenta três principais aspectos: entradas, processamento e saídas. As entradas, nesses casos, podem ser indicadores coletados ou planilhas, por exemplo. Esses dados são armazenados para que sejam processados e se tornem valiosos posteriormente.

A vantagem de uma ferramenta como essa é a possibilidade de integrar diversas fontes da empresa e de fora: RH, finanças, atendimento, TI etc. Então, é preciso submetê-los a um processo de limpeza, de modo a reduzir inconsistências e duplicações, garantindo que as informações sejam mesmo confiáveis.

Depois que as informações estão devidamente limpas, são buscados padrões e insights. Logo, chegamos à fase de visualização, uma das mais importantes dos sistemas analíticos. Nela, os softwares viabilizam a compreensão do que está acontecendo por meio de gráficos e relatórios, tabelas e mapas, de modo a enxergar as tendências, as melhorias e os pontos fracos dos cenários investigados.

Além disso, dá para realizar pesquisas automatizadas e buscas filtradas, que ajudam a obter outras respostas. Ou seja, se for necessário saber o número de vendas específico em um dia, em uma de suas lojas, por exemplo, isso pode ser feito de maneira rápida com uma dessas ferramentas. As possibilidades são inúmeras e dependem do que a empresa deseja descobrir.

Vale salientar também os diferentes tipos de análise que sistemas de Data Analytics fazem. Já falamos da análise preditiva, mas ela é acompanhada por outros três tipos: a análise descritiva, diagnóstica e prescritiva. Vamos saber mais nos próximos parágrafos.

Descritiva

Esse tipo de investigação busca entender o que aconteceu no passado e tenta responder a questionamentos sobre os eventos com uma série de variáveis relevantes para o contexto. Dá para descobrir como os indicadores mudaram nos últimos anos ou meses, por exemplo. Ou seja, é uma análise focada em definir o estado da empresa no momento atual, a partir do que tem acontecido ultimamente.

Diagnóstica

A diagnóstica vai além dos fatos, tentando explicar por quê e como eles aconteceram. Por exemplo: se houve uma queda na produtividade geral — apontada pelo estudo descritivo, o que a motivou?

Assim, esse tipo de investigação expande um pouco mais a visão dos gestores, permitindo uma concepção ainda mais profunda sobre a organização, seus pontos fortes e fracos.

A análise diagnóstica é essencial quando combinada com a análise preditiva. Uma vez que as causas e o detalhamento dos fatos do passado surgem nos relatórios, é possível realizar predições certeiras acerca do que pode acontecer, caso a empresa se encontre em cenários similares.

Prescritiva

Por fim, temos o modelo prescritivo. Esse também é semelhante ao preditivo, com uma diferença: enquanto a predição levanta as probabilidades e estabelece uma possível direção para o futuro, a prescrição estuda o que essas previsões significam, quais os seus impactos e o que pode ser feito com relação a elas.

Ou seja, se a análise preditiva identificou alto risco de segurança, por exemplo, a prescritiva vai nortear os líderes com relação ao que deve ser feito, fornecendo uma compreensão mais ampla das consequências desse perigo.

Quais as vantagens do Data Analytics para projetos?

Veremos a seguir as principais vantagens de utilizar Data Analytics — e as outras técnicas e modelos que estamos discutindo — para a sua empresa e seus projetos.

Segurança

Continuando na mesma linha de raciocínio do último exemplo sobre riscos: a análise de dados é essencial para reforçar a proteção dos dados em uma companhia.

Com a capacidade de monitorar sistemas e a infraestrutura interna, é possível gerenciar em tempo real o que ocorre, identificando comportamentos e movimentações suspeitas com antecedência. Desse modo, os problemas são mitigados antes que se tornem maiores.

Se há maior integração, um processo de limpeza dos dados e uma visão mais clara e ampla acerca dos aspectos relevantes, a empresa consegue garantir uma barreira mais forte contra brechas e vulnerabilidades de segurança. Menos informações importantes se perdem e há maior controle acerca de autorização de acesso.

Melhores decisões

No geral, estudar Big Data permite melhoria nas decisões da organização, incluindo o gerenciamento de seus projetos.

Quando a gestão se depara com a necessidade de estabelecer um conjunto de requisitos — definição de cronograma, estabelecimento de orçamento, escolha dos recursos utilizados, das técnicas e metodologias, bem como de pessoas — precisa se assegurar que cada escolha seja feita sem que haja problemas com os stakeholders.

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.

Assim, é possível estimar orçamento com maior precisão, por exemplo, dispondo de uma previsão antecipada das necessidades. Da mesma forma, dá para conhecer melhor seu público e mercado, de modo a escolher as tecnologias certas e desenvolver resultados devidamente alinhados.

Melhor compreensão das necessidades

Os requisitos de um projeto são a base para seu planejamento e desenvolvimento. A partir deles, sua equipe conhece melhor as necessidades do cliente e desenvolve soluções mais adequadas. Com integração de múltiplas fontes e análise inteligente, seus requisitos e mercado são melhor avaliados, sendo mais fácil extrair insights e ideias para otimizar sua produção.

Apoio estratégico

Outra vantagem é o apoio estratégico da TI. A análise de dados permite que as tecnologias suportem o cumprimento das metas e objetivos, com o acompanhamento dos indicadores e da evolução do negócio. Ou seja, com clareza e melhores decisões, as equipes internas conseguem a base que precisam para avançar e crescer no mercado.

Gerenciamento de riscos

Riscos são variáveis comuns em projetos e devem ser gerenciados com cuidado para que não atrapalhem o processo. Data Analytics é crucial para auxiliar na gestão dessas ameaças, pois permite que a empresa estude melhor os cenários e identifique os perigos possíveis. Além disso, com uso de modelos preditivos, dá para prever possíveis desastres e problemas, de modo a garantir proteção contra eles antecipadamente.

Gerenciamento de crises e mudanças

As crises e mudanças em projetos podem ser custosos demais, caso não haja uma administração inteligente porque é preciso alterar requisitos ou revisitar o planejamento, seja por conta de novas concepções do cliente, seja por incidentes.

Com o auxílio dos dados, a equipe é capaz de acompanhar os momentos mais críticos e gerenciá-los, otimizando as decisões de modo a garantir o sucesso. A análise dos dados fornece mais controle para a gestão, permitindo também autorizar mudanças com rapidez, já que é possível prever o sucesso ou fracasso.

Identificação de falhas

Outra vantagem do Data Analytics é a identificação mais precisa de falhas nos processos. É possível monitorar todas as atividades e acompanhar indicadores para prevenir erros que possam se tornar prejudiciais e interferir no orçamento e nos prazos.

Otimização de performance

Outra possibilidade é o monitoramento de performance da equipe, de modo a obter o melhor desempenho de todos. Assim, a empresa garante o máximo de eficiência, ou seja, aproveitamento dos recursos. Dessa forma, o gestor consegue orientar melhor a sua equipe para reduzir erros e trabalhar nos pontos fracos.

Transparência

Se a empresa conta com ferramentas de análise de dados, ela dispõe de uma visão mais completa do negócio, dos fatores relevantes, dos indicadores, dos erros e dos acertos. Ou seja, tudo fica claro, assim, é mais fácil alinhar stakeholders e demonstrar o progresso que está sendo alcançado. Com a mensuração e acompanhamento, além dos insights gerados, é possível eliminar ruídos de comunicação.

ROI

De modo geral, o retorno sobre o investimento também é otimizado, pois o gerente de projetos garante sucesso no projeto e resultados positivos que compensam os esforços e investimentos realizados.

Quais os principais desafios do Data Analytics?

Segundo uma pesquisa da Experian, 89% das empresas ainda encontram dificuldades no gerenciamento de dados. Ou seja, mesmo com todos os benefícios que apresentamos, ainda existem grandes desafios a serem superados antes que avancem na jornada para a cultura de dados.

Contudo, esses problemas precisam ser enfrentados. Afinal, como estabelecemos no primeiro tópico, utilizar dados de forma inteligente é uma questão de vantagem competitiva.

Armazenamento e integração

Um dos desafios é o armazenamento e integração dos dados. É comum que as empresas gerenciem e produzam muitas informações, mas elas ficam sempre dispersas entre as aplicações, sem comunicação entre si. Assim, suas equipes são prejudicadas quando precisam recuperar dados de forma mais rápida.

Nesse sentido, uma possível solução é aludir a sistemas de gestão, como CRMs ou ERPs, que permitem uma administração global e concentrada das informações.

Existem diversas ferramentas em nuvem que permitem a integração dos dados de sistemas locais, planilhas ou sistemas online em um repositório de informações único e acionável. Por exemplo, é possível utilizar o Microsoft Power Automate (antigo Microsoft Flow) ou o Azure Logic Apps para integrar informações e armazenar estes dados em banco de dados Azure SQL, mySQL, Cosmos DB, Data Tables ou no Common Data Service.

Limpeza dos dados

Quando falamos em análise de dados, uma das principais necessidades é a limpeza das fontes. Ou seja, não dá para analisar informações se elas não estiverem bem filtradas e devidamente organizadas. Por isso, é preciso eliminar ocorrências duplicadas e dados nulos/inconsistentes que só agregam mais volume à base, mas não são valiosos.

Em alguns casos, a empresa precisa de uma solução intermediária que transforme dados desestruturados em estruturados, de modo a combater erros e desvios. Dessa forma, dá para garantir que as informações são confiáveis e vão realmente cooperar com a organização de maneira estratégica — o objetivo principal do Data Analytics.

Nesse sentido, também vale ressaltar a importância da curadoria dos dados, um serviço que ajuda a selecionar as informações e os indicadores que realmente são relevantes para cada negócio. Isso ajuda a limpar as bases, gerando maior velocidade na construção de relatórios.

Quebrar Resistências

Ainda é difícil convencer alguns gestores acerca da possibilidade de tomar decisões com base em dados, e não em intuição. Por conta disso, muitas companhias permanecem obsoletas nesse tipo de estratégia e não aproveitam o potencial do Data Analytics.

Se os dados não são utilizados, é comum que todos percam interesse em atualizar as informações (por exemplo, no software de gestão de projetos ou CRM), o que torna os dados menos confiáveis, o que cria um ciclo vicioso que acaba com a cultura de dados da organização.

Falta de especialistas

Como estamos tratando de um tema recente — a análise de dados — outro dos problemas é a falta de especialistas no assunto. A área ainda carece de profissionais capacitados.

Além disso, a resistência também acaba afetando os colaboradores e impedindo-os de crescer e evoluir nesse campo profissional. Por essa razão, muitos têm a oportunidade de aprender, mas não se interessam.

Em vista desse cenário, treinamentos e a educação dos times são necessários para a implantação de uma cultura data-driven de sucesso. É um ótimo passo alinhar os membros ao discutir as possibilidades, vantagens e as funcionalidades das ferramentas de Data Analytics.

Visando contornar este problema, os principais fabricantes de software têm investido em soluções para análise de dados self service, em nuvem, que permitem que pessoas com pouca ou nenhuma experiência comecem a criar suas análises e visualizações, com baixo ou nenhum investimento inicial. Exemplos são o Tableau, Microsoft Power BI e Qlikview.

Infraestrutura

A infraestrutura é também um grande desafio. Quando falamos de uma arquitetura preparada para análise de dados, nos referimos a amplos espaços de armazenamento, grande poder de processamento, com recursos que permitam crescer automaticamente.

Em um monitoramento em tempo real, por exemplo, dados são gerados em grande volume, a todo tempo, em alta velocidade, por isso, a empresa precisa de soluções eficientes para armazenar e administrar essas informações.

Nesse sentido, a computação em nuvem tem crescido como uma boa opção para apoiar o Big Data e o Data Analytics. Com ela, as companhias garantem recursos computacionais que crescem de maneira elástica, sempre que necessário.

Segurança e privacidade

Com mais dados na posse das empresas, também há mais responsabilidade. Por isso, outro dos desafios é o cuidado com a segurança e a privacidade. As companhias precisam reforçar as estratégias de proteção e acompanhar o ciclo de vida das informações para reduzir os riscos de exposição e de perda dessas informações. Do mesmo modo, é necessário prevenir ataques virtuais e acessos não autorizados.

Uma preocupação que emerge disso é a conformidade com leis de proteção, como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados). Os seus princípios ajudam a garantir os direitos dos clientes nas relações com as corporações, dando mais autonomia para os titulares dos dados.

Segundo a LGPD, as companhias precisam comunicar a finalidade e necessidade do uso, além de excluir quando as necessidades forem cumpridas. Assim, é preciso controlar as informações em todos os estados no ciclo de uso, garantindo que estejam íntegras e disponíveis durante todo o tempo.

Concluindo, Data Analytics é uma ótima solução para agrupar e coletar uma grande quantidade de dados, e extraindo valor deles. Assim, gestores conseguem entender melhor o negócio, acompanhar as atividades e tomar decisões mais eficazes. As vantagens são inúmeras, inclusive, para projetos mais específicos. Mesmo assim, existem desafios a serem enfrentados para que a empresa garanta seus benefícios.

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