Como os profissionais de TI podem implementar as práticas recomendadas de análise de dados em sua organização

Por meio da coleta, organização e análise de conjuntos de dados – um processo conhecido como análise de dados – as organizações podem tomar decisões inteligentes com base na história que seus dados contam. De equipes de marketing a iniciativas de transformação digital, todos os aspectos das operações de uma empresa podem se beneficiar da análise de dados.

Apesar disso, de acordo com a pesquisa do Gartner, apenas 20% dos insights analíticos até 2022 fornecerão resultados de negócios ^[1] . Por que, com todos os dados disponíveis para as organizações hoje, ainda falta uma análise de dados perspicaz?

Muitas vezes, o culpado é a falta de práticas recomendadas que regem o uso de dados em uma organização. As equipes são executadas em silos, os dados são confusos e as equipes de TI ficam sobrecarregadas enquanto tentam acompanhar as demandas de análise.

É aqui que os profissionais de TI devem implementar as melhores práticas de análise de dados para criar uma abordagem simplificada para o gerenciamento de dados, resultando em dados mais limpos, recursos otimizados e relatórios perspicazes.

No guia abaixo, apresentamos uma abordagem passo a passo para implementar as melhores práticas de análise de dados em sua organização. A cada etapa, você pode transformar a maneira como sua empresa aborda os dados e agregar novo valor à sua organização.

Uma das primeiras coisas a estabelecer ao configurar as melhores práticas de análise de dados é como sua organização abordará a coleta, organização e análise de dados. Em toda a sua empresa, existem grandes conjuntos de dados em vários locais.

Sem uma abordagem congruente, esses dados podem ser perdidos, difíceis de acessar ou armazenados sem os parâmetros adequados. O resultado final é que, quando chega a hora de analisar seus dados, uma quantidade significativa de tempo é desperdiçada simplesmente tentando localizar e limpar conjuntos de dados.

Ao determinar como sua organização abordará os dados, você coloca todos no caminho do sucesso. Existem três estilos comuns de abordagem de dados a serem considerados:

• Descentralizado : Uma abordagem descentralizada permite que equipes ou departamentos individuais lidem com seu próprio gerenciamento de dados. Ao adotar essa abordagem, é fundamental definir parâmetros sobre como os dados serão coletados, armazenados e analisados. Você também precisará garantir que haja diretrizes claras sobre como a análise de dados entre departamentos ocorrerá.
• Centralizado : muitas grandes organizações investem em um sistema de gerenciamento de dados centralizado, onde os dados de cada unidade de negócios são armazenados em um único data lake. A partir daqui, a análise é realizada por equipes de dados dedicadas. Essa abordagem facilita conjuntos de dados mais limpos, pois a equipe de dados é responsável por manter e catalogar os dados. No entanto, pode ter limitações se a equipe ficar sobrecarregada com solicitações de análise de dados. Sem uma equipe ampla, essa abordagem pode rapidamente se tornar um gargalo, retardando o processo de análise e geração de relatórios.
• Híbrido : Para alguns negócios, o equilíbrio é encontrado em uma abordagem híbrida. Essa estratégia inclui gerenciamento de dados centralizado, enquanto as equipes ainda mantêm seus próprios conjuntos de dados e têm a capacidade de executar análises departamentais. Essa abordagem pode ajudar a capacitar as equipes a resolver suas próprias necessidades de dados, garantindo o acesso aos dados em toda a organização.

Lembre-se de que, independentemente de qual abordagem de estratégia de dados sua organização adota, os requisitos de segurança de dados devem sempre ser centralizados. Isso é fundamental para proteger sua organização e garantir a conformidade dos dados.

A melhor abordagem para sua organização depende muito de seu tamanho, bem como de casos de uso de negócios específicos.

A análise de dados deve sempre ser orientada por objetivos de negócios claros. Sem objetivos claros, sua organização pode perder a coleta de dados críticos. As informações podem ser perdidas, pois as equipes não estão claras sobre quais dados promovem o objetivo em questão.

Por outro lado, você pode acabar enterrado em muitos dados irrelevantes, o que pode levar a enormes quantidades de recursos desperdiçados quando chegar a hora de limpar os dados.

Para evitar desperdício de tempo e dinheiro, trabalhe com as principais partes interessadas para determinar o objetivo final dos dados da sua organização. A partir daqui, você pode identificar e implementar as ferramentas necessárias para coletar esses dados, organizá-los e, por fim, fornecer uma análise perspicaz.

No final do dia, a análise de dados tem tudo a ver com a resolução de problemas. Fazer com que suas equipes definam os problemas que desejam resolver e quais dados precisam para realizar essa análise antecipadamente pode garantir que sua equipe esteja operando com eficiência desde o início.

Muitas vezes, as organizações confiam apenas em seu departamento de TI e cientistas de dados para gerenciamento e análise de dados. Essa abordagem em silos está repleta de problemas.

É difícil ver o quadro geral quando as equipes solicitam análises singulares sem colaborar com equipes relacionadas. Além disso, essa abordagem pode desperdiçar tempo, pois as equipes em silos geralmente enviam solicitações ou concluem a mesma análise.

Para uma melhor adesão interdepartamental, capacite cada pessoa em sua organização a abordar seu trabalho diário com uma metodologia baseada em hipóteses. Cada equipe deve considerar os problemas que precisam resolver e como os dados podem ajudá-los a encontrar as respostas que procuram. Além disso, as equipes devem trabalhar de forma colaborativa entre os departamentos para reunir uma análise geral.

A construção desse tipo de cultura orientada a dados começa com a educação, e as equipes de TI devem começar no topo. Garantir a adesão dos membros do C-suite ajuda a criar organizações onde as iniciativas são orientadas por dados. Quando a gerência pressiona suas equipes a apoiar estratégias e esforços com dados, isso tem um efeito cascata.

Em vez de depender apenas de equipes de TI e cientistas de dados, todas as equipes podem trabalhar juntas para contribuir para uma cultura em que dados limpos e análises inteligentes sejam uma prioridade.

Diferentes ferramentas de dados são construídas com diferentes objetivos em mente. Escolher a ferramenta certa fará uma diferença crítica na facilidade de sua equipe implementar as melhores práticas em toda a sua organização.

Ao comparar as opções de software de análise de dados, faça a si mesmo as seguintes perguntas:

Fontes

1. Nossas principais previsões de dados e análises para 2019, Gartner