Entenda em qual etapa da jornada sua empresa se encontra. Assim, é possível aplicar soluções que condizem com a realidade do seu negócio e os resultados sejam mais positivos.

Análise de dados é uma jornada, não um destino. Para fazer uma boa análise de seus dados e interpretá-los da melhor maneira possível, é preciso saber em qual fase da jornada você se encontra para evoluir à medida que seu negócio evolui.

De nada adianta aplicar uma solução sofisticada se não for o timing adequado para a mesma. A implementação de Machine Learning ou Inteligência artificial, por exemplo, não trará os resultados esperados e prometidos sem um caminho previamente percorrido. Isto é, sem uma arquitetura de dados bem definida e uma gestão baseada em dados.

Mas não se preocupe, nosso time de consultores de Business Intelligence, Cientistas e Engenheiros de Dados, Arquitetos de Big Data e Arquitetos de Nuvem irá guiar sua organização em sua evolução analítica, para que você consiga, de forma efetiva, alcançar resultados positivos e criar novas oportunidades para sua empresa.

Etapas da jornada da análise de dados  

A jornada dos dados é dividida em algumas etapas. A seguir, explicamos quais são as 4 principais fases a serem percorridas.  

1. Análise Descritiva 

Essa é a primeira etapa da Jornada de Dados, a análise mais feita e a mais bem entendida dentre todas as etapas. Ela caracteriza e classifica os dados, incluindo dashboards, relatórios e tipos de consulta em banco de dados (as famosas queries), para analisar e entender a performance da empresa. Esse tipo de análise ajuda no entendimento de ocorridos do passado assim como de eventos acontecendo em tempo real, e deve responder as seguintes perguntas:

• O que aconteceu? O que está acontecendo agora? Como isso se relaciona com o plano esperado? 

• Quanto? Quando? Onde? 

2. Análise Diagnóstica 

A segunda etapa da Jornada é a fase diagnóstica, onde entenderemos o porquê de ter acontecido. Para isso, ao contrário da análise descritiva, aqui normalmente é feita a análise (ou correlação) de mais de uma fonte de dados, combinando informações de diferentes fontes para se obter uma resposta. 

• O que é o problema exatamente? Por que está acontecendo? 

Essas duas fases iniciais da Jornada não contam com técnicas robustas que facilitam o entendimento do que pode acontecer no futuro e nem fornecem sugestões do que fazer em seguida. No entanto, por meio de Business Intelligence, garantem insights sobre o que está acontecendo no momento atual e do que aconteceu no passado, mas pode ser útil para decisões sobre o futuro.

Além de garantir visões de melhoria de desempenho e otimização de processos, essas duas fases são os primeiros passos para uma aplicação bem-feita e eficiente das análises preditiva e prescritiva. 

3. Análise Preditiva 

Desse ponto pra frente o termo “advanced analytics” pode ser devidamente utilizado. Agora que temos entendimento do passado, podemos fazer “previsões” do futuro. Isto é, baseado no histórico e aprendizado do que já aconteceu, é possível se programar uma máquina para identificar padrões e relações entre os dados. Depois, é só extrapolar essas relações para o futuro, prevendo o que ainda está por vir. Este é o famoso Machine Learning.

• Baseado no que sabemos, o que acontecerá em seguida? 

• Quais dados estão correlacionados entre si? 

• Quais fatores mais influenciam um determinado resultado?  

• O que acontecerá em seguida se? 

Os dados são a essência da análise preditiva e, para se ter uma visão completa, diversos tipos de dados são combinados: dados descritivos (atributos, características, geo/demográficos), dados de procedimentos (pedidos, transações, histórico de pagamento), dados de interações (e-mail, transcrições de chat, fluxos de cliques na web) e dados comportamentais (opiniões, preferências, desejos e necessidades). 

4. Análise Prescritiva 

Por último, a fase prescritiva: agora que entendemos o passado e podemos fazer previsões sobre o que pode acontecer no futuro, é hora de pensar qual será a melhor ação ou resposta.

Isso é obtido através de técnicas que determinam computacionalmente um conjunto de ações alternativas de grande valor. Baseando- se nos objetivos, requisitos e restrições da empresa, é importante visar sempre a melhoria do desempenho dos negócios.

Essas técnicas são aplicadas na entrada de diferentes conjuntos de dados, incluindo dados históricos e transacionais, feeds de dados em tempo real e big data.

Essa é a fase em que mais se trabalha dados em tempo real, já que para prescrever é necessário saber o que ocorreu no exato momento. Trata-se da latência da informação, aspecto muito importante para se ter uma prescrição no momento da ação.

Muitas empresas, para não dizer a maioria, se preocupam com a otimização de apenas uma ou duas dessas etapas. Seja por falta de recursos, falta de interesse ou simplesmente falta de conhecimento.

Mas um fato é: para atingir um nível de transformação digital que vá te diferenciar dos concorrentes, proporcionar vantagens competitivas para se manter no topo ou impulsionar sua trajetória até lá, é preciso realizar um planejamento estratégico que integre todos esses estágios. Assim, é possível evoluir de insights gerados por BI até o uso de advanced analytics, como IA e ML.

Estamos aqui para isso. Vamos percorrer essa Jornada juntos!