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Data Analytics: 4 primeiros passos para criar um projeto

Um bom projeto de Data Analytics permite entender melhor as informações digitais, como se relacionam e a qual conclusão levam. Com a estrutura correta, é possível garantir que a ferramenta se torne um componente estratégico para o negócio.

Mas para colocar isso em prática é preciso adotar alguns passos específicos e que ajudam a consolidar os resultados. Na sequência, veja quais são essas etapas e saiba desenvolver o seu projeto de Data Analytics da maneira ideal.

1. Defina os objetivos e a metodologia do projeto

Inicialmente, o planejamento exige o entendimento sobre o que se deseja alcançar e como é possível atingir esses resultados. Para tanto, é essencial estipular os pontos de interesse com o projeto e como ele deve ser executado.

Logo no princípio, compreenda qual é o objetivo, como reconhecer um comportamento, fazer previsões ou encontrar gargalos. Depois, é fundamental definir quais são as etapas de execução, pois isso funcionará como um escopo.

2. Saiba quais informações extrair para o projeto de Data Analytics

Com o objetivo em vista, é necessário entender quais são os dados que permitem alcançá-lo. Pense no varejo virtual e no desejo de fazer recomendações mais adequadas para os compradores. Nesse caso, é preciso obter informações de compra de várias fontes, inclusive as que já estão disponíveis no próprio banco de dados.

Lembre-se de que um volume maior de dados permite fazer mais análises e chegar a mais conclusões. Ao mesmo tempo, diversas fontes e grandes volumes exigem mais preparação e tempo, já que aumentam a complexidade de análises e tratamentos. Considere esse equilíbrio para estipular de onde as informações devem ser extraídas.

3. Defina quais ferramentas vão auxiliar no projeto

Para que a etapa de Data Analytics seja bem-sucedida, é indispensável recorrer à automação. Isso significa, entre outras coisas, selecionar os softwares que vão dar suporte para a realização de coletas e análises de informações.

O ideal é buscar recursos ligados a Big Data e Business Intelligence. As grandes fabricantes do mercado contam com opções consistentes e que apresentam diversos recursos, então vale a pena pesquisá-las muito bem.

Nesse sentido, é importante ter o apoio de uma empresa parceria. Além de oferecer consultoria e de ajudar na seleção das ferramentas, ela vai auxiliar na implementação adequada daqueles elementos.

4. Planeje a apresentação e a visualização de dados

Depois da análise, é essencial torná-la inteligível, acessível e democrática. A discussão de resultados precisa ser informada e realizada não apenas por profissionais da área de TI. Por isso, uma das funções de um projeto de Data Analytics é se preocupar com a exposição das conclusões.

O melhor jeito de fazer isso é com a apresentação dos dados de forma completa, mas com linguagem simplificada. Os recursos de visualização ajudam a garantir que a mensagem seja comunicada com eficiência e sem perder as nuances mais importantes da questão analisada.

Um bom projeto de Data Analytics é construído com base em etapas que vão do planejamento às conclusões. Ao seguir essas fases, é possível consolidar a estrutura e fazer com que ele seja verdadeiramente útil.

Quer entender por que vale a pena desenvolver os projetos? Confira 7 benefícios de utilizar a análise de dados.

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