Seis dicas de como tirar do papel seus projetos de data analytics - Know Solutions
Seis dicas de como tirar do papel seus projetos de data analytics
O data analytics tem por objetivo coletar dados e transformá-los em informações úteis a uma empresa. Dessa forma, ele consegue aprimorar os processos internos e reduzir vários custos operacionais, contribuindo para a maior satisfação dos consumidores. Além disso, pode determinar quais empresas terão ou não condições de se manter em um mercado tão acirrado, em virtude da transformação digital.
Para que os resultados das análises sejam conforme o esperado, deve-se empregar diversas técnicas que visam preparar esses dados da melhor forma. Isso ocorre porque, na maioria das vezes, eles chegam até o data analytics desprovidos de uniformidade e relação clara entre os registros.
Separamos para você seis dicas que ajudarão a executar os seus projetos de data analytics. Então, continue a leitura do nosso artigo até o final!
O mais importante no início de um projeto de data analytics é compreender as reais causas que levam uma empresa a adotar uma solução. Do contrário, mesmo que as demais etapas sejam executadas com êxito, o resultado final não será satisfatório, pois deixará de resolver a necessidade central do negócio.
2. Tenha em mente o objetivo final
Além de definir com clareza e exatidão a causa principal que leva uma empresa a adotar o data analytics, é preciso pensar, por exemplo, em como essa solução terá impacto nas receitas da companhia e na satisfação do consumidor. Outra preocupação diz respeito à frequência com que a aplicação terá que ser atualizada, no intuito de assegurar a sua efetividade para o negócio.
3. Tenha suporte na execução dos projetos
O sucesso de um projeto de data analytics está diretamente relacionado à comunicação entre os profissionais. Em outras palavras, é fundamental consultar, por exemplo, pessoas da área de TI da empresa, no intuito de desenvolver uma solução que seja, de fato, alinhada às necessidades do negócio.
Negligenciar esse ponto aumenta bastante as chances de o projeto não sair conforme o esperado, mesmo que as etapas citadas há pouco tenham sido feitas corretamente.
4. Escolha a ferramenta mais adequada
Uma boa ferramenta de data analytics é aquela que consegue extrair o máximo de informações úteis, independentemente da qualidade dos dados e do volume deles. Nesse sentido, os softwares dotados de Inteligência Artificial e Machine Learning são bastante indicados, pois os seus algoritmos são capazes de desenvolver modelagens de dados bastante precisas e confiáveis.
5. Envolva os usuários em todo o processo
Lembra da dica três, quando falamos da necessidade de consultar outros profissionais da empresa? Pois bem, isso também é válido para os consumidores. Na prática, é preciso envolvê-los no processo, de modo que impressões e feedbacks possam ser coletados. Dessa forma, a modelagem terá maiores chances de garantir um resultado satisfatório e efetivo para todas as partes envolvidas.
6. Construa um MVP
O MVP (ou Mínimo Produto Viável) é uma representação simplificada do seu projeto de data analytics. Pode acontecer de uma solução precisar de etapas para ser implementada, por isso, é importante focar em resolver problemas de menor porte e, com o tempo, evoluir até sanar aqueles que são mais complexos.
Quando uma empresa soluciona os seus problemas mais emergentes com auxílio do data analytics, a tendência é ela se manter competitiva e crescer. Tudo isso é obtido por meio de dados, que inicialmente podem estar desorganizados e desestruturados, mas que posteriormente são submetidos à limpeza, transformação e validação.
O data analytics é responsável por transformar dados em informações úteis. Como foi visto, não basta realizar a coleta e o tratamento dos registros em si, mas também definir com clareza o propósito central da modelagem, de modo a envolver profissionais e consumidores durante o projeto e assegurar o seu êxito e efetividade.
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