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Quanto das análises de dados na sua empresa são, de fato, transformadas em inteligência competitiva? Com alguns cuidados e técnicas específicas é possível transformar estas análises em informações estratégicas que suportam a tomada de decisões.

Empresas que não fazem análise de dados abrem mão de uma etapa fundamental para gerar conhecimento e inteligência competitiva.

Mas nem tudo está perdido! Neste artigo, mostraremos os passos para transformar dados em inteligência, com foco no crescimento do negócio. Além disso, abordaremos como o BI pode ajudar nesse processo e qualificar a gestão da empresa.

Quer obter insumos relevantes para a tomada de decisão? Então, siga com a leitura!

Busque insights antes dos concorrentes

Para que as estatísticas sejam relevantes, é essencial interpretar o contexto dos dados. Ou seja: de nada adiantam dados isolados do negócio, uma vez que fatalmente serão difíceis de ser relacionados.

Nesse sentido, é importante considerar que a qualidade das informações só será significativa e visível quando forem analisadas em conjunto com outros dados relacionados entre si.

Ao reunir grande quantidade de estatísticas, a empresa consegue direcionar o foco de seus processos para a geração de insights e obtenção de conclusões com maior eficiência. Assim, o que resulta dessa agilidade é maior produtividade e competitividade frente aos concorrentes.

Transforme as estatísticas em informações gerenciais

De fato, as estatísticas de uma empresa são muitas. Elas apresentam informações de produtos, clientes, concorrentes, dados de mercado, entre tantas outras. No entanto, o gestor precisa ter em mente que elas são fundamentais para a empresa pensar de forma estratégica, por isso não podem ser negligenciadas.

Nesse sentido, a análise é extremamente importante, pois é nessa etapa que os dados e as estatísticas são transformados em inteligência e informações gerenciais.

Tenha habilidade para transformar dados em inteligência

Quando falamos em habilidade, precisamos destacar algumas boas práticas que ajudam o gestor a conseguir transformar dados em inteligência para a tomada de decisão. Veja quais são:

defina o objetivo final: trace com clareza os resultados que precisam ser atingidos. Na sequência, estipule e alinhe com toda a equipe as próximas metas da empresa;
identifique os comportamentos que favorecem os resultados: analise quais atividades impactam no resultado esperado;
defina as fontes de dados para análise: identifique quais são os dados relevantes que precisam ser mensurados e mapeados;
utilize métricas: por fim, a performance deve ser acompanhada pelas métricas, que podem ser disponibilizadas em um dashboard para facilitar o acesso de todos na empresa.

Use os dados para guiar as decisões

Agora que os dados foram transformados em inteligência e informações gerenciais, será mais fácil compreender o movimento do mercado para apoiar a tomada de decisão.

Mas é claro que, para chegar nesse ponto, o gestor precisa compreender que a análise é muito importante — e isso não é um processo tão simples, principalmente quando feito de forma rudimentar.

A boa notícia é que o BI (Business Intelligence) pode auxiliar na gestão dos dados.

Utilize o BI para ajudar nesse processo

Genericamente, o BI é um processo de coleta, organização, análise e monitoramento de dados.

A metodologia estruturada e as tecnologias utilizadas transformam um grande volume de dados brutos em informação relevante para as tomadas de decisões estratégicas.

Assim, a empresa ganha um importante suporte para a gestão do negócio.

Gostou deste artigo? Entendeu como transformar dados em inteligência para o crescimento da sua empresa? Então baixe o nosso e-book que mostra como escolher uma ferramenta de BI!

Descubra neste artigo as principais tendências em business intelligence que as empresas estão adotando e como elas irão transformar o seu negócios nos próximos anos.

As novas tecnologias da informação estão causando uma verdadeira revolução na forma como as empresas se relacionam com o público e repensam suas estratégias. Para você não ficar de fora, é importante acompanhar as tendências em Business Intelligence para o mercado B2B.

Por isso, destacamos 4 tendências inovadoras que você precisa conhecer. Acompanhe:

1. O uso de Big Data será intensificado

Toda empresa produz uma grande quantidade de informações diariamente. Por isso, o ideal é saber como armazená-las e usar esse potencial como um recurso essencial para a tomada de decisão da empresa. É aí que entra o Big Data.

Os conceitos de Big Data têm o objetivo de armazenar, manipular e analisar grandes quantidades de dados de diferentes fontes com rapidez e eficiência. Ele permite identificar comportamentos, tendências, segmentações, analisar cenários e, com estas informações, desenvolver estratégias muito mais precisas.

O Big Data já é uma realidade e a tendência é que as empresas invistam na estruturação do Big Data com soluções em nuvem. Desta forma, independentemente do porte da empresa, seu poder de armazenamento e processamento de dados é amplificado sem a necessidade de vultuosos investimentos em infraestrutura.

2. A Internet das Coisas avançará

O que antes considerávamos ficção científica, hoje é a Internet das Coisas: os aparelhos que utilizamos estão cada vez mais inteligentes e conectados, permitindo mais interações por meio da tecnologia.

Exemplo disso são os sensores que podem ser utilizados em diversos equipamentos de produção, monitorando em tempo real a performance da máquina, desgaste de componentes e possíveis problemas. Sinais como um aumento repentino de vibração aliado à elevação da temperatura do equipamento pode indicar que ele terá uma quebra em breve. Neste caso, sensores IOT enviando informações para um sistema de manutenção pode acionar automaticamente um técnico antes que o equipamento quebre paralisando a produção.

O mundo digital está se materializando e a tendência é que, em um futuro próximo, não apenas os objetos que utilizamos serão mais inteligentes, mas cidades inteiras, prédios e indústrias também.

3. A modelagem preditiva é uma das tendências em Business Intelligence

Por meio de análise de dados e estatística, já é possível encontrar probabilidades de resultados futuros. A maior vantagem é a capacidade de ir além dos relatórios com dados do passado para ter uma compreensão superior sobre o que poderá acontecer: a modelagem preditiva é quase uma bola de cristal.

Esse recurso ajuda a identificar tendências, conhecer melhor o comportamento e estilo de vida do público-alvo, identificar grupos homogêneos que compartilham das mesmas características, melhorar o desempenho das vendas, melhorar a retenção de clientes e mais uma infinidade de aplicações práticas.

O uso da modelagem preditiva está se intensificando em diversos setores: para detectar e reduzir fraude de cartões de créditos e serviços bancários, prever os resultados de novos procedimentos na área da saúde, avaliar a viabilidade de eventos promocionais e campanhas, saber qual público é mais propenso e sensível a determinadas ofertas. Enfim, qualquer empresa, de qualquer setor pode se beneficiar a modelagem preditiva.

4. As tecnologias aumentarão o foco na mobilidade

A demanda do acesso à internet via celulares superou os computadores. Por esse motivo, é cada vez mais frequente o desenvolvimento de tecnologias voltadas para o sistema mobile. O Mobile First é uma cultura que primeiro desenvolve projetos pensados para o uso em celulares e tablets para, só depois, adaptá-los para desktops e notebooks.

É natural que essa atitude se torne comum nos próximos anos, até porque não há como retroagir, o celular se transformou praticamente na extensão do nosso braço: impossível viver sem ele.

Com soluções mobile você pode acompanhar os resultados da sua empresa a qualquer hora e em qualquer lugar, se estiver em uma reunião e precisar de alguma informação, basta uma olhada no seu celular e você terá todas as informações lá, em tempo real.

Ficar bem informado sobre as tendências em Business Intelligence pode favorecer o surgimento de ideias e soluções inovadoras para o desenvolvimento do seu negócio.

Ficou curioso em saber como implementar estas tendência? Clique aqui e saiba mais.

Conheça o valor dos dados que a sua empresa possui e saiba como extrair destes dados as informações necessárias para alavancar o crescimento da sua empresa e aprimorar suas operações.

Pode até parecer mentira, mas analisar e entender o passado de uma organização pode trazer muitos insights para direcionar seu presente e seu futuro. Porém, como isso é possível? A resposta é simples: por meio implantação de análise estatística nas empresas. A partir dela, torna-se possível identificar os dados produzidos pelo negócio e, mais do que isso, extrair informações importantes nesse processo.

Adiciona-se a isso o fato de o mundo estar cada vez mais globalizado, junto à necessidade de qualquer organização se adequar às mudanças de cenário em seu mercado. Isso só reforça que a análise de dados é de extrema importância para o seu sucesso.

Por esse motivo, vamos falar um pouco mais sobre a realização de uma análise estatística de dados e como ela pode ajudar qualquer empresa a caminhar em direção aos seus objetivos.

Benefícios da análise estatística

Abaixo relacionamos algumas vantagens em implementar a análise estatística de dados nas empresas.

Ajuda na busca por efetividade

O dia a dia empresarial precisa, muitas vezes, de um direcionamento efetivo em relação aos seus objetivos de curto, médio e longo prazo. Por isso, caso haja informações que sejam precisas, há a possibilidade de identificar padrões de comportamento do negócio que vão auxiliar no cumprimento desses objetivos.

Auxilia na tomada de decisões

Nem precisamos falar aqui o quanto a tomada de decisão é algo importante para qualquer empresa e como ela deve ser feita de maneira consciente.

Então, ficará muito mais fácil tomar uma decisão se ela for baseada em informações confiáveis que diminuam as chances de erro e que ajudem a otimizar ações.

Aponta possibilidades de melhorias

Analisar dados também apoia a capacidade de um gestor de identificar elementos que são gargalos no negócio para aplicar melhorias nesses pontos.

Por isso, quando ele tem as informações e os dados adequados em mãos, junto à sua expertise de negócio, fica muito mais fácil de identificar essas melhorias e contribuir para que elas sejam implantadas o quanto antes.

Direciona melhorias em produtos e serviços

Com a análise de dados, é possível identificar também quais partes do seu produto podem ser melhoradas de diversas formas. Basta entender qual é o caminho que o cliente deve percorrer e identificar quais deles estão realizando isso de forma efetiva.

Outra maneira de alcançar esse objetivo é identificar padrões de reclamações feitas pelos clientes para posterior análise de melhorias a serem aplicadas no serviço. Assim, será possível auxiliar sua equipe de produto nos próximos passos de seu “roadmap”!

Dicas para coletar e analisar dados

1. Saiba o que coletar

Tenha em mente que é necessário entender quais dados são relevantes para representar o real funcionamento da empresa e que estejam alinhados com seus objetivos.

Para isso, um bom método de coleta, que enriqueça os dados do cliente a cada vez que ele interagir com a companhia, é fundamental. Afinal, o mais importante para a análise estatística é a qualidade dos elementos trabalhados, não a quantidade.

2. Colete os dados com excelência

Após definir o que coletar, assegure que o processo de coleta de dados seja feito de maneira excelente. Preze também pela qualidade e pela eficiência da coleta, para que eles não sejam extraídos de forma inconsistente.

Se formos falar de melhores práticas de gestão, sugerimos contar com a ajuda de uma ferramenta de Business Intelligence (ou BI) para realizar essa tarefa. Com ela, é possível coletar dados em massa, de diversas maneiras, de modo a auxiliar em sua posterior análise.

3. Faça uma boa análise

Caso a seleção e a coleta de dados tenham sido feitas da maneira correta, já temos um primeiro grande ganho em relação ao tempo de análise, pois isso elimina a chance de analisar dados considerados inúteis para o negócio.

A partir disso, comece a pensar em como esses dados poderão ser divididos para que seja feita a melhor análise possível, ou seja, separá-los em categorias para facilitar esse processo. Nessa etapa, a tecnologia também facilita ao fornecer insights e direcionamentos futuros por meio da própria ferramenta de BI.

Técnicas para a análise estatística nas empresas

Agora vamos conhecer algumas técnicas apuradas para implantar efetivamente a análise estatística nas empresas.

Análise em categorias

Esse meio de análise é um dos mais recorrentes e bem-sucedidos nas organizações. Ele se refere ao levantamento das categorias mais frequentes em toda a base de dados, o que possibilita o agrupamento de certas características em grupos bem determinados.

A análise de categorias se baseia na ideia de que uma determinada faceta do processo agrega maior valor ao gestor quando há uma ampla frequência dessa característica na base de dados. Assim, os procedimentos são quantitativos e se concentram no número de aparições de elementos específicos.

Análise semiótica

Esse modelo de análise estatística tem como principal função o estudo dos procedimentos relacionados à construção dos significados, buscando compreender como os dados se comportam e como podem ser transformados em informação valiosa para a organização.

O interessante é que a abordagem, aqui, é mais qualitativa, o que possibilita a percepção da influência de determinados fatores no resultado final da análise. Assim, vários significados e níveis de importância podem ser atribuídos ao que foi encontrado, facilitando a categorização.

Tabulação

A tabulação é o processo que garante que os dados, até os mais brutos e não estruturados, sejam transformados em informação relevante.

Ela se relaciona à contagem das respostas após o procedimento de codificação dos dados coletados em uma determinada pesquisa. E se divide em dois tipos principais:

  • simples, quando ocorre a contagem de casos de acordo com cada variável analisada;
  • cruzada, quando os resultados se relacionam com duas ou mais variáveis da análise.

Teste de hipótese

O teste de hipótese é uma ferramenta própria da estatística que se baseia na utilização de uma amostra aleatória extraída de um determinado grupo com o objetivo de testar uma afirmação sobre uma característica dele.

Dessa forma, fica fácil testar se determinados resultados são uma simples variação ou um padrão de comportamento. Com o teste, é possível realizar análises precisas sobre o nível de produtividade dos colaboradores e índices de satisfação de clientes de uma região, por exemplo.

Implantação de tecnologias de análise estatística

Para conseguir resultados de forma precisa, uma plataforma de Business Intelligence, por exemplo, é uma ótima medida para que a sua empresa ganhe em produtividade, agilidade e credibilidade por meio de monitoramento em tempo real.

Para operar com essa ferramenta, é importante contar com parceiros com sólida experiência na produção de inteligência de negócio. Afinal, a interpretação dos seus dados deve ser realizada por profissionais especializados, já que o resultado dessa análise vai embasar as próximas decisões da sua companhia.

Como pudemos ver no texto, a aplicação efetiva de estatística nas empresas já é uma realidade. Como atesta a prestigiada revista Forbes, os usuários de internet produzem cerca de 2,5 quintilhões de dados por dia. Por isso, é uma ótima ideia investir na análise de dados para alavancar a produção de informação relevante para o seu negócio.

Gostou do post e quer saber mais sobre análise de dados? Então, aproveite a visita e leia agora mesmo o nosso post sobre a influência da análise de dados para conseguir decisões mais assertivas!