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Categoria: Data Analytics

Os desafios de implantar a Jornada de Dados!

Jornada de Dados

Quando pensamos em Jornada de Dados, diversos comentários e perguntas são feitos pelos profissionais em nossas consultorias:

  • Por onde começamos?
  • Quais são as etapas do projeto?
  • Começamos pelo negócio ou pela infraestrutura de dados?
  • Quem será o líder pela Jornada de Dados?
  • Quais departamentos iremos envolver para o desenvolvimento do projeto?
  • É um projeto pontual ou fará parte da rotina da empresa?
  • Quais tecnologias de Data & Analytics iremos utilizar?
  • Podemos utilizar as tecnologias que já foram implantadas na empresa?
  • Quais são os skills necessários para a formação dos profissionais na jornada de dados?
  • Vamos utilizar uma consultoria externa para apoiar o projeto?
  • Vamos utilizar os profissionais internos para desenvolver o projeto?
  • Temos budget para desenvolver o projeto?
  • Qual será o retorno para a empresa com o projeto?
  • Nesses últimos 5 anos, desenvolvemos diversas frentes de BI (Business Intelligence) na empresa e ainda percebemos que as bases de dados não são consistentes e ainda tem muitos silos de dados nos departamentos. Vamos rever o nosso projeto de dados na empresa?
  • Já temos um Data Lake, mas o time interno não tem tempo de conversar com as áreas de negócio e desenvolver um projeto de Analytics para construir os dashboards que façam sentido para a tomada de decisão.
  • Acabamos de contratar um Cientista de Dados, mas o profissional não consegue apresentar resultados com a base de dados da empresa.
  • Hoje, a grande maioria das áreas de negócio já implantaram os seus dashboards, mas ainda continuamos tendo que salvar os arquivos em planilhas no Sharepoint porque não temos um pipeline de dados que permite automatizar a extração, tratamento e carga dos dados.
  • Fizemos um projeto de Analytics a cerca de 8 anos atrás, mas todo o processo de ETL foi desenvolvido na plataforma de visualização já ultrapassada tecnicamente e muito cara, e agora, queremos migrar para uma plataforma mais friendly e mais acessível financeiramente, e vamos ter que reconstruir todo o projeto que levou mais de 2 anos com 3 profissionais dedicados.
  • O nosso analista de BI desenvolveu uma série de dashboards e não documentou nada, e infelizmente, recebeu uma proposta e acabou deixando a empresa.
  • Toda a nossa infraestrutura de dados é on premises (interno ou num Data Center) e precisamos migrar para a nuvem, porém ainda não sabemos para qual nuvem iremos.
  • Não conseguimos contratar profissionais de dados.
  • Será que iremos precisar de um cientista de dados para o projeto?
  • Será que iremos precisar de um engenheiro de dados para o projeto?
  • Será que iremos precisar de um arquiteto de dados para o projeto?
  • O nosso plano é crescer 25%, mas se dependermos da base de contatos em nosso CRM não conseguimos analisar novos mercados, dessa forma, teremos que buscar novas fontes de dados. Vamos buscar fontes externas para consolidar e gerar novos insights.
  • Se usarmos alguma consultoria externa, os nossos profissionais internos terão disponibilidade para apoiar com as regras de negócio?
  • O time de TI está engajado no projeto?
  • O Machine Learning ou a Inteligência artificial irá gerar insights para a tomada de decisão da empresa ou ainda é um sonho?

Tenho certeza que há muitas outras perguntas, dúvidas e comentários quando falamos de Jornada de Dados. Aqui eu listei somente algumas que surgem em nossas consultorias e projetos que desenvolvemos nos últimos anos em diversos segmentos.

Uma coisa é certa, a Jornada de Dados não pode ser um projeto com começo, meio e fim, e sim, deve fazer parte do cotidiano da empresa, criando assim uma cultura Data Driven ou uma empresa guiada por dados.

 

Como iniciar a Jornada de Dados?

Não há uma cartilha, mas boas práticas a serem seguidas, até porque cada empresa possui a sua cultura, características, estruturas, políticas e orçamentos.

Vamos imaginar uma empresa de grande porte com várias áreas de negócio e segmentos de atuação que possui o objetivo de crescimento de 25% nos próximos 2 anos, porém já se encontra num mercado maduro.

Aí vem uma pergunta, o que tem a ver a Jornada de Dados com o objetivo de negócio? A Jornada de Dados tem que estar alinhada aos objetivos de negócio da empresa, pois será o instrumento necessário para o atingimento dos resultados. Essa é uma das explicações que um projeto de Data & Analytics tem sido liderado pelo negócio e não mais por tecnologia.

Então, a primeira etapa da Jornada de Dados é o alinhamento com a estratégia de negócio da empresa e em seguida o desdobramento da estratégia com as áreas – planejamento, inteligência de mercado, vendas, marketing e tecnologia.

Nessa etapa do desdobramento é de extrema importância criar um MVP (Minimum Viable Product ou Produto Mínimo Viável) para ter um modelo de trabalho que servirá como base para outras frentes.

Nessa etapa que chamamos de Business em nosso framework, desenvolvemos uma ferramenta de gestão, o Data Assessment Canvas, que nos apoia no mapeamento inicial onde será definido:

  • objetivo de negócio (área de negócio ou linha de produto ou segmento),
  • matriz de perguntas de negócio,
  • fontes de dados necessárias (interna e/ou externa),
  • métricas,
  • indicadores e
  • equipe que será engajada

As fontes de dados necessárias para responder as perguntas de negócio podem estar disponíveis internamente num banco de dados relacional (SQL Server ou num Oracle, por exemplo) ou num DW ou num Data Lake, gerados a partir dos sistemas transacionais (ERP, CRM etc), ou ainda, disponíveis externamente (bases públicas ou bases adquiridas de empresas de pesquisas).

Caso seja necessário utilizar fontes externas, um dos processos que será necessário é o download e o armazenamento dessa(s) fonte de dados num banco de dados.

Nessa etapa de avaliação das bases de dados, caso a empresa ainda não tenha um pipeline de dados será necessário construir um processo ou um fluxo contínuo de dados, ou seja, uma Plataforma de Dados. Esse processo é de responsabilidade da área de tecnologia de dados, uma vez que envolve infraestrutura, etapa esta que chamamos de Data.

Essa primeira etapa, basicamente é o planejamento, onde definimos – o objetivo de negócio, as perguntas necessárias, as fontes de dados, as métricas, os indicadores e a equipe. A partir do planejamento vamos definir o cronograma e entregáveis, através da gestão ágil de projetos.

Um ponto importante de ser incluído na etapa de planejamento é qual o tempo que se espera de finalização do MVP e a disponibilidade da equipe no desenvolvimento. Algumas perguntas que devem ser respondidas:

  • Qual é a expectativa de tempo de finalização do MVP?
  • Quem será o gerente de projetos interno?
  • Quantos recursos e skills serão necessários em cada etapa do cronograma?
  • Quanto tempo de cada recurso será necessário em cada etapa do cronograma?
  • Possuímos recursos interno com os skills necessários para a execução das etapas? Se sim, esses recursos possuem disponibilidade? Se não, vamos contratar ou vamos terceirizar?
  • Qual é a infraestrutura e tecnologias ou qual é a plataforma de dados necessária para a implantação do MVP?
  • Será terceirizado, qual é o budget disponível?

No item que se refere a recursos e skills, podemos listar:

  • Arquiteto de dados: Responsável pelo estudo, desenho e planejamento das soluções que serão utilizadas para construção do pipeline de dados;
  • Engenheiro de dados: Garante a integração, agregação e aperfeiçoamento dos conjuntos de dados, tornando o acervo disponível para consumo pelos analistas de negócio, analistas de BI e cientistas de dados, ou seja, prepara fisicamente a estrutura de dados;
  • Analista de Dados: Consulta, interpreta e torna os dados legíveis para as áreas de negócio, gerando insights para a tomada de decisão.
  • Usuário de Negócio: Utiliza os dados em forma de informações prontas ou explora através da criação de painéis e relatórios, atuando como usuário do self-service BI e compartilha o conhecimento para a tomada de decisão;
  • Cientista de Dados: Elabora algoritmos e modelos matemáticos que serão utilizados para predição, regressão, Machine Learning e Inteligência Artificial;
  • Gerente de Projetos: Responsável pelo acompanhamento das atividades planejadas no cronograma, através do modelo ágil.

Outro skill importante no processo da Jornada de Dados é o Data Literacy ou Alfabetização de Dados também está integrada na jornada de dados. Ele resume a capacidade de ler, escrever e comunicar dados de forma contextual. Para que a jornada de dados traga resultados é necessário que haja pessoas interpretando cada uma das informações. É exatamente sobre isso que o Data Literacy trata.

Até o momento não falamos muito de tecnologia, mas é importante a definição da infraestrutura, tecnologia e processo de replicação de dados, processo de DW ou Data Lake, processo de Catálogo de Dados, processo de ETL, plataforma de visualização de dados e plataforma ou linguagem de Machine Learning). Para cada etapa citada o mercado tem disponível diversas opções, preços e complexidade, porém é muito importante avaliar as soluções que reduz o esforço, prazo e custos de implementação.

Plataforma de Dados

  • Infraestrutura em cloud: AWS ou Microsoft Azure
  • Processo de replicação de dados: Qlik Replicate
  • Processo de criação de DW ou Data Lake: Qlik Compose
  • Processo de criação de catálogo de dados: Qlik Catalog
  • Processo de integração de dados e ETL: Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics, Microsoft SSIS, Pentaho etc

Plataforma de Analytics

  • Plataforma de Visualizacão de Dados: Power BI, Qlik Sense e Tableau
  • Plataforma e Linguagem de Machine Learning: Alteryx, Python ou R

Vamos imaginar que todas as perguntas foram respondidas, modelo de desenvolvimento definido (interno e/ou externo), equipe de entrega definida, plataforma de Dados e Analytics definida, assim  chegou a hora de colocar a mão na massa baseado nas atividades e entregáveis do cronograma. Essa segunda etapa será:

Entendimento do Negócio e das Fontes de Dados

  • Análise das tabelas e dicionário de dados
  • Análise da qualidade dos dados quanto a acuracidade, consistência, coerência, confiabilidade, relevância, duplicidade, dados faltantes, frequência de atualizações, disponibilidade e relacional entre as tabelas
  • Mapa estruturado das métricas e indicadores utilizados
  • Desenho do processo atual,
  • Desenho da estrutura atual de coleta dos dados internos e/ou externos, processo de input dos dados, qualidade dos dados e arquitetura utilizada

Preparação dos Dados

  • Preparação do ETL (Extract, Transform e Load ou Extração, Transformação e Carga de dados)
  • Integração das bases internas e/ou externas
  • Validação e redesenho das rotinas de coleta e disponibilização dos dados do DW ou do Data Lake para utilização nas ferramentas de visualização de dados e predição
  • Desenho e implantação da arquitetura de integração entre as tabelas oriundas das bases internas e/ou externas

Visualização de Dados e Machine Learning

  • Criação de visões analíticas
  • Criação de modelos matemáticos
  • Testes de validação dos modelos
  • Calibração dos modelos
  • Elaboração e implantação dos reports de visualização, formato, principais indicadores, quebras, alertas e frequência de atualização
  • Seleção das informações e mecanismos a serem utilizados na base de treino do modelo estatístico de predição
  • Testagem do modelo na base de testes e avaliação de diferentes mecanismos no resultado preditivo
  • Validação do modelo preditivo em produção
  • Implantação da rotina de Machine Learning e validação com as áreas responsáveis

As atividades listadas na segunda etapa não são lineares, pois os processos se correlacionam e constantemente é necessário retomar uma fase ou outra.

O processo de Data & Analytics  é uma jornada viva, pois os processos são atualizados, novas fontes de dados são criadas, novas tecnologias são desenvolvidas e novos profissionais são contratados, ou seja, envolve Processos, Dados, Tecnologia e Pessoas.

Deseja iniciar a Jornada de Dados em sua empresa? Converse com um de nossos consultores comerciais e entenda como a BDA Solutions – Big Data & Analytics pode te ajudar com as ferramentas e processos de gestão de serviços.

Data Analytics e Agrobusiness: como implantar uma cultura data driven

Data Analytics e Agrobusiness

Você já deve ter ouvido falar que hoje os dados são o principal ativo da sua empresa, certo? É verdade! Na era digital os dados ditam a evolução ou falência de qualquer negócio, independente do setor de atuação.

Nesse cenário, se você deseja expandir a sua produção rural, não existe mais a opção de seguir o tradicionalismo corporativo, orientado por modelos convencionados.

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Por que entender de Espaços Analíticos?

espaços analíticos

Os dados estão impactando nossa sociedade reformulando modelos de gestão e as estratégias de negócios. Eles fazem parte da nossa vida. No entanto, estamos tão imersos dentro da realidade tecnológica que muitas vezes não nos damos conta da quantidade de dados que geramos através dos mais diversos dispositivos.

A cultura data-driven é baseada no uso estratégico dos dados para auxiliar na tomada de decisões. Ela é o reconhecimento do poder que esses dados podem fornecer à empresa e pontapé de uma transformação da mentalidade da organização para não mais se basear em achismos e modelos tradicionais (e muitas vezes ultrapassados) de gestão. Para saber mais, confira as 5 dicas para implementação da cultura data-driven.

Sendo assim, podemos dizer que o uso inteligente dos dados é o trunfo para sua empresa se diferenciar no mercado competitivo e alavancar os resultados. Mas, essas informações precisam de um ambiente que estimule o seu uso eficiente e esses são os espaços analíticos.

Nesse artigo, vamos explicar o que são os espaços analíticos, como funcionam e trazer algumas dicas para seu funcionamento. Também vamos conhecer o processo de evolução  das empresas para uma cultura data-driven.

 

O QUE SÃO ESPAÇOS ANALÍTICOS?

Os espaços analíticos são lugares onde os dados podem ser compartilhados e as pessoas podem criar, experimentar, compartilhar e debater análises.

A ideia é tirar os dados do ambiente frio e “preso” dos bancos de dados e telas de computador individual, para um espaço compartilhado que estimule insights e boas análises.

Os colaboradores da empresa são peças fundamentais nos espaços analíticos, pois são eles quem vão dar vida para essa cultura. Então, os dados são a fonte primária, mas as pessoas são o verdadeiro centro do processo!

Os espaços analíticos são o pilar da cultura data-driven, pois são eles que vão estruturar a criação de um ambiente que utiliza os dados como base para suas estratégias.

Nesse cenário, as empresas precisam construir dashboards, frameworks e outros métodos de visualização que compilam os dados de forma fácil e possam apoiar os executivos e times de operação nas decisões.

Em modelos tradicionais essas informações chegavam nos tomadores de decisão através de relatórios que costumavam demorar até 1 mês para ficar pronto. Hoje, vivemos em tempos de mudanças constantes, as empresas não podem mais perder todo esse tempo. Afinal, os dados de 30 dias atrás podem já não ser os mesmos e progredir para uma decisão errada.

O uso ativo da informação, processamento e análise dos dados teve uma aceleração muito grande. Os avanços na tecnologia permitem que atualmente os relatórios sejam feitos em minutos.

É muito importante que as empresas se adaptem e façam bom uso dessa evolução analítica. Para isso, precisam facilitar a transparência e democratização da informação, eliminando barreiras e incentivando o engajamento dos times.

Os espaços analíticos devem promover o compartilhamento do poder de decisão, gerando um empoderamento coletivo do pessoal envolvido. O intuito é que se crie espaços de colaboração e criatividade para geração de insights estratégicos.

Por isso que se fala tanto em cultura, porque é preciso uma mudança de mindset por parte da gestão e de toda empresa. Não vai ser um treinamento ou um banco de dados em que a máquina joga dados e mais dados para os funcionários que vão fazer a transformação.

Um espaço analítico é uma iniciativa cultural que facilita a disseminação e evolução da maturidade data-driven. Vejamos agora algumas dicas para estimular a criação deles.

 

5 Dicas para construção dos Espaços Analíticos

1 – Ter estratégia

O grande volume de processamento e análise dos dados pode gerar uma ânsia das organizações em querer usar as informações. Informações em tempo real requerem análises estruturadas, não quer dizer que você deve agir instantaneamente. Essa pressão pode ser prejudicial. Toda decisão deve ser orientada segundo o objetivo de negócio da empresa e seguir uma razão estratégica.

2 – Estimular a colaboração

Como vimos, os espaços analíticos são formados a partir de pessoas. Por isso, é muito importante criar ações que incentivem o trabalho analítico e quebrar todo medo ou resistência que ainda possa ter ficado. As pessoas precisam se sentir estimuladas e confortáveis para tomar decisões em conjunto.

3 – Monitoramento

Sistemas inteligentes estão sujeitos a falhas e por isso é muito importante que os times fiquem atentos para em caso de qualquer problema corrigir rapidamente. Também é importante que as pessoas sejam avisadas quando algo está fora do normal.

4 – Ser gradual

Falamos sobre o quanto é importante ter uma mudança global da estrutura organizacional em sua forma de pensar e agir. Mas, é importante esclarecer que mudança de cultura não acontece do dia para noite.  A implantação da cultura analítica deve ser gradual para não criar espanto, medo ou repulsa dos colaboradores. O uso de dashboards e gráficos complexos deve ser moderado para não assustar. Lembre-se, a informação deve ser de fácil visualização.

5 – Agilidade

É preciso fazer também um monitoramento das decisões já tomadas de acordo com a realidade do dia a dia. Novas decisões podem gerar novos problemas. Por isso, as visões disponíveis na sala precisam estar em constante evolução para acompanhar a velocidade das mudanças nos negócios.

 

 EVOLUÇÃO DO DATA-DRIVEN

A tomada de decisão baseada em dados é algo novo e que as empresas mais tradicionais não estão acostumadas. 

Para maioria das organizações essa mudança exige uma evolução de cultura e uma jornada que pode levar anos. Sem adesão em todos os níveis, uma organização não pode se tornar verdadeiramente orientada por dados.

Para que as empresas se tornem data-driven elas evoluem em 5 estágios:

  1.       Resistente a dados (data-negation)
  2.       Curioso por dados (data-curious)
  3.       Ciente de dados (data-try)
  4.       Conhecimento de dados (data-safety)
  5.       Orientada em dados (data-driven)

 

1 – Resistente a dados

Essas são aquelas empresas resistentes a tudo que é novidade e vivem presas ao bloqueio das tradições, como “sempre fizemos assim”. Sabemos hoje que esse é o tipo de pensamento cego e que está fadado ao fracasso.

As organizações geralmente começam resistentes aos dados por vários motivos:  

  •         Os dados podem revelar problemas de desempenho ocultos
  •         Os dados podem destacar contribuições individuais que são politicamente difíceis
  •         Os dados podem minar a mensagem / marca
  •         Os dados podem mostrar que a organização tem uma estratégia desalinhada

Fazer a transição para fora da resistência aos dados é um esforço empresarial interno.  A decisão precisa partir de cima e ser estimulada aos demais colaboradores.

 

2 – Curioso por dados

São empresas que reconhecem a existência dos dados e que de alguma forma são importantes, mas ainda não começaram a fazer uso das informações.

Normalmente essas instituições se concentram na coleta de dados e muitas vezes são informadas sobre o valor potencial dos dados por meio de fornecedores ou sistemas como CRM, Google Analytics etc.

A transição de curioso por dados para ciente de dados vem de um desejo de desbloquear o valor dos dados que a empresa tem.

 

3 – Ciente de dados

Empresas com reconhecimento de dados e que trabalham para extrair qualquer tipo de valor deles. Elas se concentram na análise, mas ainda não tem uma organização clara sobre as informações e se atrapalham com as possibilidades infinitas que várias ferramentas oferecem para armazenamento, tratamento e combinação dos dados. A transição para conhecimento dos dados vem do desejo de fazer uso estratégico das ferramentas.

 

4 – Conhecimento de dados

A empresa experiente em dados percebe que o valor dos dados não é apenas tático, mas pode ser um ativo estratégico. Para isso, elas investem na coleta e armazenamento dos dados, pensando no uso inteligente deles para geração de insights.

Ela busca respostas internas na organização para explicar a razão dos fatos evidenciados pelos dados. Depois de entregar esses insights a primeira pergunta dos tomadores de decisão é: “Ok, então o que você vai fazer a respeito?”. Este é o gatilho para se tornar orientado por dados.

 

5 – Orientada em dados

A empresa data-driven combina dados, análises e percepções para solucionar problemas. Ela adota os dados como um recurso estratégico, que impulsiona todas as decisões importantes tomadas.

Nessas organizações cada reunião de planejamento começa com dados e nenhuma decisão é executada sem uma estrutura de governança para coletar e medir a decisão.

 

Conte com a BDA Solutions para te ajudar a montar o espaço analítico na sua empresa e melhorar o uso e armazenamento dos dados da sua empresa.

Quais os modelos de operações analíticas e como podem te ajudar

Operações Analíticas: Quais modelos existem e como podem te ajudar?

Durante diversos anos os processos de decisão eram realizados por meio do famoso achismo, mas de um tempo para cá as análises de dados tem se mostrado cada vez mais importante dentro das empresas.

A análise de dados fornece acesso à informações importantes que fazem com que os gestores da empresa tomem decisões mais certeiras que irão gerar lucros no futuro.

Neste artigo vamos entender melhor quais são os modelos de operações analíticas e como eles podem ajudar a sua empresa. 

 

Business Intelligence X Data science

Primeiro, é importante entender qual a diferença entre o Business Intelligence (BI) e o Data Science para depois descobrir qual o melhor para sua empresa.

 

Business Intelligence (BI)

O Business Intelligence, também conhecido como BI é uma forma de usar a coleta de dados, organização, análise, ação e monitoramento como forma de tomada de decisão para saber qual investimento irá trazer o melhor resultado.

Apesar de precisar de softwares, o BI não é uma ferramenta é uma metodologia, em português, inclusive, BI quer dizer inteligência de negócios, o que esclarece algumas coisas.

Para que o BI funcione da melhor maneira, é importante que três pilares estejam alinhados:

  • coleta de dados: tudo deve ser analisado para determinar a produtividade, aproveitamento de oportunidades, gargalos, reputação no mercado e etc.;
  • organização e análise: todos os dados captados em cada ação da empresa são organizados em um banco de dados e apresentados de forma visual, para facilitar a análise dos tomadores de decisão;
  • ação e monitoramento: os responsáveis tomam decisões com base nas informações analisadas, e monitoram seus resultados para ver se estão sendo bem-sucedidos.

 

Data Science

O Data Science (ou Ciência de Dados) é quando se pega dados brutos e os transforma em informação útil que poderá proporcionar soluções de problemas e até aquisição de diferenciais competitivos.

Ele é uma combinação de conceitos que se concentram na análise de dados e na busca de melhores soluções.

Ou seja, o Data Science permite que se retire conhecimento de uma grande base de dados estando eles estruturados ou não, para que seja obtidas respostas e insights mais específicos.

 

Diferenças entre Business Intelligence e Data Science

As semelhanças entre o BI e o Data Science são nítidas, ambos tem como objetivo converter dados brutos em insights que serão usados como apoio para a tomada de decisão.

 Porém, quando se diz respeito a utilização desses dados, eles se diferem um pouco. O BI utiliza dados do passado para ajudar no monitoramento e para auxiliar os gestores nas tomadas de decisão de curto e médio prazo.

Já no Data Science, é mais comum contar com métodos matemáticos para gerar grandes previsões que serão usadas a médio e longo prazo.

Por conta disso, é importante que os cientistas de dados conheçam bem o negócio para conseguir determinar se a descoberta feita é importante para uma linha de negócio específica ou para a organização como um todo.

 

Modelos de Operações Analíticas

Um dos grandes desafios é ajustar a forma de operar os dados para que eles funcionem de forma integrada e fluída junto a área de negócio. Vamos conhecer os 3 modelos de operação analítica mais usadas:

 

Modelo Centralizado

Neste modelo a área de Data Science e BI operam de forma conjunta como prestadores de serviços de informação para as áreas de negócio. 

  • Vantagens desse modelo: as empresas costumam estar acostumadas a trabalhar por departamentos e isso acaba acelerando a adoção desse método. As áreas de negócio, inclusive conseguem manter sua independência e podem tratar a área de DS + BI como prestador de serviço. Nesse modelo, as entregas são feitas em forma de produtos, facilitando a compreensão dos usuários finais.
  • Desvantagens desse modelo: uma grande desvantagem é o desconhecimento da área de negócio e das competências analíticas, além da distância entre o time de dados dos usuários finais. Nesse modelo, as interfaces de comunicação falham muito gerando um grande volume de retrabalho pelo time de dados. 

 

Modelo Descentralizado

Neste modelo o Data Science + BI é “desmontada”, levando as habilidades analíticas para dentro do negócio. Cada área possui seus próprios recursos para trabalhar com dados. 

  • Vantagens: a área de negócio leva as habilidades analíticas para dentro das operações que realiza; o recurso de DS+BI torna-se especialista naquela operação de negócios e isso melhora as entregas de informação qualificada; a independência gera um ambiente de inovação constante; liberdade para criar modelos mais avançados independente do nível das outras áreas do negócio. 
  • Desvantagens: esse formato possui um alto índice de retrabalho para os recursos de DS+BI, pois criam modelos praticamente iguais em diferentes áreas; esse formato facilita o desnivelamento da maturidade analítica da empresa como um todo; as áreas de negócio que contratam melhores recursos levarão vantagem.

 

Modelo Híbrido

Nesse formato a área de Data Science + BI possui recursos dentro da área de negócio, mas mantém uma célula independente para gestão do conhecimento de um especialista. 

  • Vantagens: agilidade no atendimento de demandas de negócio especialistas; existência de uma célula dedicada à pesquisa e desenvolvimento para gestão do conhecimento especialista; ciclos de desenvolvimento analítico mais uniformes no negócio. 
  • Desvantagens: conflitos na gestão matricial dos recursos; custos dessa operação, pois inevitavelmente existirão sobreposições de atividades; empresas não estão habituadas em investirem em uma área de pesquisa e questionam os investimentos relacionados; esse modelo pode “retardar” a evolução de uma determinada área de negócio por políticas que determinam o uso de padrões de ferramentas e métodos.

 

Qual o melhor modelo para a sua empresa?

Para responder essa pergunta, dependerá muito do seu tipo de negócio e qual estratégia você irá seguir.

Independente do tipo de negócio é importante começar pelo planejamento. Com esse planejamento pronto é possível descobrir qual dos modelos citados acima melhor se encaixa no seu tipo de negócio e assim escolher o melhor para a sua organização.

 

Entre em contato com nosso time de especialistas e descubra qual modelo de operação analítica é melhor para o seu tipo de negócio.

Tableau: O que você precisa saber?

O que é Tableau? Confira neste artigo tudo o que você precisa saber!

As empresas estão começando a aumentar o investimento em extração e análise de dados, e a ferramenta que mais tem se diferenciado é o Tableau.

Além de ter uma solução própria de Business Intelligence que potencializa seus resultados, o Tableau também beneficia a área de TI sendo necessária para a aplicação do mesmo.

 

O que é o Tableau?

O Tableau é um software com objetivo de melhorar o fluxo de análise de dados tornando-os mais acessíveis a todos. 

O Tableau é uma plataforma self-service de Business Inteligence que usa uma tecnologia inovadora permitindo que qualquer pessoa consiga simplesmente arrastando e soltando dados com o intuito de analisá-los.

Dessa forma, rapidamente os dados são acessados e visualizados, podendo ser criadas planilhas interativas através de alguns cliques.

O Tableau Software é uma solução simples de usar que aproveita da facilidade visual, não utilizando assistentes e scripts que iriam dificultar o uso da plataforma. Sendo assim, qualquer usuário que esteja acostumado com o Microsoft Excel, por exeplo, consegue usar o Tableau.

 

Quais as suas vantagens?

Fazer a adoção do software Tableau têm diversas vantagens, sendo as mais importantes:

  • Fácil integração: sua implementação é fácil por conta das grandes possibilidades de integração com as informações que já existem. É possível, por exemplo, começar um projeto de BI com Tableau conectando-se a diversas fontes de dados como Cubos, banco de dados relacionais, dados em nuvem e até em arquivos como texto e planilhas. Isso tudo torna a implantação de BI mais rápida e com poucos transtornos para a área de TI, deixando, inclusive, o projeto mais em conta.

 

  • Exibição de dados com foco em resultados: a visualização dos dados, como já dito anteriormente, é direcionada a uma compreensão clara e ágil dos usuários. O Tableau otimiza a ocorrência de insights e a análise das informações para tomadas de decisões estratégicas que são fundamentais para os negócios.

 

  • Mobilidade: a apresentação das informações podem ser feitas desde em desktops tradicionais a dispositivos móveis como smartphones. Inclusive, a experiência em dispositivos móveis é aprimorada por conta do constante desenvolvimento de melhorias nos produtos com foco em UX (experiência do usuário).

 

 

Tableau na prática.

O software Tableau é indicado para empresas focadas na análise de dados, que estão implementando ou começaram a utilizar o BI (business intelligence). No geral, por ser uma plataforma com grande facilidade de uso, não é preciso ser um expert em TI para fazer o manuseio da mesma, sendo assim, desde os gestores a equipe em si pode se aventurar nesta plataforma.

A combinação de foco e ajuda em ver e entender os dados com o tipo de plataforma sólida e escalonável como a Tableau é o que toda organização precisa para operar. A Tableau pode ajudar a sua empresa a transformar os dados em informações que irão gerar ações que geraram lucros para sua empresa.

 

“O Tableau é a plataforma de análise completa mais avançada, segura e flexível para os seus dados.”

 

A sua equipe precisa ter acesso aos dados para elevarem o desempenho de suas tarefas. O Tableau possibilita a implementação de dados na sua organização oferecendo análise avançada e personalizada para atender a diversas necessidades de diferentes pessoas. Sendo assim, as pessoas da sua empresa podem ser divididas em níveis de habilidades e responsabilidades.

  • Creators: desenvolvem o conteúdo analítico, o que pode incluir o design, a limpeza e a seleção de fontes de dados, além de criação de visualizações e painéis.
  • Explorers: podem acessar e analisar os dados publicados por Creators, além de criar e distribuir os próprios painéis (criação de conteúdo governada).
  • Viewers: podem exibir e interagir com visualizações e painéis publicados, além de assinar conteúdos para obter atualizações e alertas.

 

Cultura de Dados e Tableau.

Uma empresa que possui uma cultura de dados é aquela que toma decisões inteligentes baseadas em dados e não no completo ‘achismo’. É preciso acompanhar indicadores para que a empresa tenha uma gestão eficiente, mas somente esse acompanhamento não basta, é preciso coletar dados e verificar relatórios constantemente.

O Tableau ajuda a sua empresa a enraizar essa cultura de dados em sua cultura organizacional. Como o software pode ser utilizado por todos, não importa o nível hierárquico, todos os colaboradores podem usá-lo ajudando na orientação deles.

As empresas que estão investindo em ter uma cultura de dados estão sempre buscando novas formas de coletar, armazenar e analisar os dados e é aqui que o Tableau pode te ajudar. 

 

Caso você tenha se interessado, entre em contato com a equipe de especialistas da BDA, teremos um prazer enorme em lhe atender e tirar todas as suas dúvidas.

Big Data Analytics: entenda para que serve e a melhor forma de implementação.

Big Data Analytics: Para que serve e como implementar

A análise de dados está cada vez mais presente nas empresas e se torna essencial para a equipe de vendas e marketing. Com a análise de dados é possível tomar decisões mais assertivas e montar estratégias eficazes.

 

O que é Data Analytics e Big Data?

Para começar, vamos entender melhor qual a principal diferença entre Data Analytics e Big Data. 

 

Big Data: o que é e qual conhecimento necessário.

Big Data pode ser definido por grande volume de dados gerados em alta velocidade e variedade que precisam de formas inovadoras para processar, organizar e armazenar, a fim de que sejam entendidos e feita uma tomada de decisão e automação do processo.

O papel do analista big data é ter insights que ajudam as organizações a tomar boas decisões para o seu negócio.

No geral, big data é um termo usado para descrever um grande volume de dados, estruturados ou não, que enchem as organizações de dados que não podem ser processados com softwares tradicionais. O processamento de big data se inicia com os dados ainda brutos, que não são agregados ou organizados e que, na maioria das vezes, são impossíveis de armazenar na memória de um único computador.

 

Conhecimento necessário para ser um Analista de Big Data:

  • Habilidades analíticas: a capacidade de obter insights das enormes quantidades de dados que você obterá. Com habilidades analíticas de resolução de problemas, você poderá determinar quais dados são relevantes para solução de um problema.
  • Criatividade: você deve ter a capacidade de criar novos métodos para reunir, interpretar e analisar uma estratégia de dados.
  • Matemática e habilidades estatísticas: tem a capacidade de colaborar estreitamente com executivos para comunicar o que realmente está acontecendo por trás de tantos números e equações, ele irá trazer as informações para uma linguagem mais fácil de se compreender por qualquer leigo.
  • Tecnologia: entender as estatísticas é uma competência crítica para compreender as suposições que essas ferramentas e softwares fazem.
  • Competências empresariais: os profissionais do Big Data devem ter uma compreensão dos objetivos de negócios que estão em vigor, juntamente com os processos subjacentes que impulsionam o crescimento do negócio e seu lucro.

 

Data Analytics: o que é e qual conhecimento necessário

Data Analytics é a área que examina dados brutos com o objetivo de encontrar padrões e achar soluções sobre algum problema por meio de um processo algorítmico ou mecânico.

Um analista de dados trabalha no processo de tirar conclusões baseadas em pesquisas feitas pelos usuários. Ele é usado em várias indústrias para permitir que as organizações tomem melhores decisões e verifiquem teorias ou modelos existentes.

 

Conhecimento necessário para ser um Analista de Dados:

  • Habilidades de programação: conhecer as linguagens de programação R e Python – extremamente importantes para qualquer analista de dados.
  • Habilidades estatísticas e matemática: as estatísticas descritivas e inferenciais e os projetos experimentais são também indispensáveis ​​para os analistas de dados.
  • Aprendizagem de máquinas – Machine Learning.
  • Habilidades com dados: capacidade de mapear dados brutos e convertê-lo em outro formato que permita um consumo mais conveniente dos dados.
  • Habilidades de comunicação e visualização de dados.

 

Como o Data Analytics e o Big Data interferem nas organizações.

Cada um oferece um valor diferenciado para a empresa. Vamos entender melhor como essas tecnologias podem ajudar as organizações:

 

Use seus dados para obter respostas

Este é o principal benefício do Big Data. Ele permite uma visão ampla sobre os principais desafios que a organização enfrenta. Quando se administra um empreendimento e seus processos é comum ter dúvidas quanto ao que o cliente busca em nossos produtos e porque escolher o seu produto ao invés do concorrente. 

Essas perguntas ficam mais fáceis de serem respondidas com a ajuda de dados detalhados originados de diversos lugares que entregarão respostas assertivas.

 

Visualize respostas com Data Analytics

O Big Data sozinho, não é eficiente para entregar as respostas das perguntas anteriores. É com o Data Analytics que se consegue organizar e colocar todos os dados em perspectiva.

O Data Analytics lida com ferramentas de visualização, como dashboards intuitivos com respostas em tempo real. É com a ajuda do Data Analytics que a organização irá conseguir tomar uma decisão embasada.

 

Navegue pela informação com Big Data

Sem o auxílio de Big Data, as empresas podem ter problemas em lidar com tantos dados armazenados. No início, isso é algo imperceptível, mas com o tempo, o controle desses dados se torna algo impossível de se fazer sem Big Data.

O big data não irá só organizar e catalogar informação, como também aumentará a disponibilidade de dados relevantes.

 

Interaja com informações via Analytics

O Data Analytics facilita a obtenção de insights até para o colaborador mais novo e menos informado da sua organização. 

Tanto o Big Data quanto o Data Analytics são essenciais para quem quer se preparar para as mudanças no mercado. É algo que cada vez mais as empresas vão começar a sentir a necessidade de usar.

 

Qual o impacto nos setores financeiro e vendas.

No setor financeiro:

O setor financeiro foi um dos mais beneficiados quando se trata de Big Data Analytics. Isso porque o foco do Big Data Analytics é cruzar montantes de dados de variadas fontes e identificar padrões escondidos, expondo diversas possibilidades de correção das práticas e novos negócios.

Dessa forma, é possível que gestores financeiro entendam as necessidades dos clientes e direcionem a soluções assertivas. 

Em bancos, por exemplo, com o auxílio do Big Data Analytics, é possível identificar contas de alto risco de forma prévia, verificar quais clientes podem ou não ter um cartão de crédito e muito mais.

 

No setor de vendas:

Vamos conferir quais as vantagens de se aplicar Big Data Analytics no setor de venda:

  • Auxílio na tomada de decisão: Esta é a vantagem imediata e o objetivo estratégico principal do big data.
  • Criação de bayers-personas mais próximas da realidade
  • Desenvolvimento do mix de produtos ideal: definir a variedade de ofertas ao mercado, com ajuda das informações do big data, pode ser muito mais fácil
  • Campanhas publicitárias mais eficientes.
  • Precificação certeira: monitorar o andamento de sua vendas em tempo real.
  • Potencialização das vendas cruzadas: uma vantagem tática do uso do big data em vendas, vale citar as vendas cruzadas, ou cross selling, amplamente usadas por equipes de vendas experientes.

 

Modelos de implementação de Big Data Analytics

O Big Data Analytics pode ser implementado em sua empresa de duas formas: interno ou por meio de consultoria. Veja abaixo as vantagens e desvantagens de cada e tome a decisão que irá transformar o seu negócio.

 

Modelo Interno

Custos com equipe

O custo para recrutar e treinar uma equipe é elevado e leva algum tempo, o que acaba se tornando desvantajoso ao considerar os gastos envolvidos na contratação de um funcionário, fazendo com que a consultoria se torne mais vantajosa. 

 

Visão do negócio

Quando se conta com uma equipe interna, há a vantagem de ter conhecimento sobre o próprio negócio. Por outro lado, uma consultoria externa traz uma visão de fora que pode ser interessante e levar a soluções que antes não haviam sido cogitadas.

 

Priorização de projetos

A equipe interna nem sempre consegue priorizar determinados projetos dentre tantas demandas da empresa. A falta de foco e prioridade fazem com que a equipe interna também fique em desvantagem.

 

Consultoria Externa

Experiência

A qualidade técnica e experiência de mercado é a primeira vantagem em se contratar uma equipe de consultoria externa. Ao se contratar uma consultoria sua empresa poderá contar com uma equipe com expertise necessária para trazer as soluções certas para a sua empresa.  

 

Ferramentas

A consultoria dá acesso às melhores plataformas do mercado, assim como know how para identificar o conjunto de ferramentas que melhor se aplica.

 

Serviço customizado

Uma consultoria especializada vai ajudar a determinar quais respostas o Analytics vai conseguir trazer para sua empresa. Além de entregar projetos de acordo com as necessidades da sua área.

 

Sigilo e confidencialidade

Uma consultoria externa com credibilidade no mercado, por contrato, tem obrigação de manter a confidencialidade dos dados. 

 

Integração de dados

Experiência na hora de integrar os dados e garantir a qualidade deles, seja estruturados ou não. Para fazer isso internamente, será necessário treinamento e suporte de outros técnicos.

 

Visão de fora e benchmarking

Essa vantagem é muito importante em projetos conduzidos por uma consultoria de Analytics. Impulsionados pelo benchmarking, esses profissionais podem trazer diversas ideias para a empresa. A experiência e contato constante com essa tecnologia permitem avaliações mais aprofundadas e propiciam soluções mais apropriadas para cada organização.

 

Conte com a consultoria personalizada da BDA Solutions para implementar o Big Data Solutions na sua empresa. Temos uma equipe especializada e com grande expertise nesse campo de atuação.

Confira as principais novidades sobre Data Analytics

novidades de data analytics

novidades de data analytics

Quando falamos sobre data analytics, muitas pessoas ainda têm inúmeras dúvidas sobre como isso funciona e quais são os propósitos e possibilidades que são geradas a partir de suas ferramentas para desenvolvimento no mercado.

Por isso, nesse artigo, você encontrará algumas das novidades sobre data analytics e obter uma perspectiva de como sua empresa pode se beneficiar com ela. A análise digital é, sem dúvida, cada vez mais necessária para a saúde dos empreendimentos.

A utilidade das ferramentas de Business Intelligence

Business intelligence é um ramo das novidades sobre data analytics em que o tempo de processos em análises de informação dos negócios é muito otimizado, economizando, também, na mão de obra necessária para fazê-lo.

Diferentemente das ferramentas que já conhecemos, como o Excel, as ferramentas que são novidades em data analytics e utilizam business intelligence permitem que a análise de dados seja estimulada pelos resultados de performance esperados pelo seu negócio.

Por exemplo, os processos que agregam pouco valor ao negócio e são repetitivos e maçantes podem ser extremamente otimizados com as ferramentas de data analytics que utilizam business intelligence.

O avanço proporcionado pelo Power BI

O Power BI tem se tornado cada vez mais objeto de maravilhas e encantamento para as empresas de grande porte e que lidam com quantidades massivas de informação em seus processos de data analytics.

Permitindo funcionalidades que envolvem as mesmas do Excel (já que ele começou como um plugin para o aplicativo da Microsoft), ele se transformou em uma ferramenta de data analytics que utiliza business intelligence para permitir elaborados sistemas de integração de dados e, o melhor, com um layout extremamente desenvolvido.

O dinamismo do data analytics para seus negócios

Com essa ferramenta você fica atualizado com as tendências do mercado, otimizando os processos da sua empresa. Por isso, buscar se familiarizar com as novidades de data analytics é essencial para aumentar sua lucratividade.

Para isso, contar com uma empresa especializada e que possui profissionais que constantemente se atualizam sobre as tecnologias de hardware e software de ponta, como a BDA Solutions, pode ser a escolha ideal para impulsionar seus negócios como nunca.

Data Analytics: 4 primeiros passos para criar um projeto

Data Analytics

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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