O que é tomada de decisões baseada em dados?

Cada organização pode se beneficiar da adoção de seis etapas para integrar decisões baseadas em dados em toda a empresa. Ao adotar essas melhores práticas, estratégias derivadas da análise de dados podem ser implementadas e seu impacto, medido.

1. Definir objetivos: essa etapa envolve a articulação clara das metas da organização. Depois que os objetivos são definidos, a empresa pode fazer um esforço concentrado e intencional para atingi-los.
2. Identificar, preparar e coletar dados: nessa etapa, a organização define objetivos claros, determina as necessidades de dados, avalia e prepara as fontes de dados e, em seguida, coleta e valida sistematicamente os dados.
3. Organizar e explorar: aqui, os dados são estruturados para descobrir novos padrões, tendências e insights valiosos. Limpar os dados protege sua precisão e confiabilidade. Visualizar os dados ajuda a identificar padrões, valores discrepantes e tendências que não são imediatamente óbvios nos dados brutos.
4. Realizar a análise de dados: esta etapa transforma os dados brutos em insights praticáveis, usando várias técnicas e metodologias para descobrir padrões, correlações e tendências que informam a estratégia de negócios. Ao realizar a análise de dados, as organizações podem orientar decisões estratégicas e melhorar o desempenho geral.
5. Tirar conclusões: aqui, os principais resultados da análise de dados são revisados e colocados no contexto comercial correto para formar percepções e recomendações praticáveis. As conclusões práticas levam a ações significativas, que impulsionam o sucesso dos negócios.
6. Implementar e avaliar: essa etapa final é crucial para validar insights e medir resultados. Os planos de ação são desenvolvidos com base em recomendações baseadas em dados, os recursos são alocados e o progresso da iniciativa é monitorado continuamente. Os resultados são medidos em relação a indicadores-chave de desempenho (KPIs) predefinidos, os resultados são analisados, o feedback é coletado e, com base nessas informações, os ajustes são feitos em um ciclo contínuo de monitoramento e melhoria iterativa. Esta etapa fornece uma base para fazer ajustes informados nas estratégias e planos com base em evidências empíricas e feedback.

Ao implementar a tomada de decisões baseada em dados, surgem vários desafios nos quais as organizações precisam navegar de forma eficaz. Um problema significativo é negligenciar a qualidade de dados. Dados de má qualidade podem levar a análises imprecisas e decisões equivocadas, minando o valor das estratégias baseadas em dados.

Em muitas organizações, os dados residem em sistemas e formatos díspares entre departamentos, dificultando a consolidação e a análise de forma abrangente. A implementação de soluções de integração de dados é essencial para superar esse obstáculo e permitir uma tomada de decisões holística.

O analfabetismo de dados costuma ser outro desafio crítico. Os funcionários podem não ter as habilidades necessárias para interpretar e usar dados de forma eficaz, o que leva a interpretações errôneas e decisões abaixo do ideal. Fornecer treinamento contínuo e promover uma cultura de conhecimento de dados é essencial para maximizar os benefícios das abordagens baseadas em dados.

O excesso de confiança em dados históricos também pode ser problemático. Embora dados passados sejam valiosos, eles podem não prever com precisão as tendências futuras, especialmente em ambientes que mudam rapidamente. Equilibrar dados históricos com análise em tempo real e indicadores prospectivos é essencial para a tomada de decisões relevantes e oportunas.

O viés de confirmação pode distorcer a análise de dados. Os tomadores de decisões podem interpretar dados seletivamente para apoiar noções preconcebidas, levando a resultados enviesados. Incentivar a análise objetiva e o pensamento crítico pode ajudar a mitigar esse viés. Além disso, a má comunicação de insights é um desafio semelhante; mesmo os dados mais precisos podem ser ineficazes se não forem comunicados de forma clara e convincente aos stakeholders.

Negligenciar a segurança de dados representa riscos. Proteger os dados contra violações e certificar a conformidade com os regulamentos de privacidade de dados é fundamental para manter a confiança e evitar repercussões legais.

As empresas podem se beneficiar da compreensão dos tipos de análise de dados de negócios que podem informar seus processos decisórios.

A análise descritiva tem como objetivo descrever e resumir dados históricos por meio de agregação e mineração de dados, fornecendo insights sobre o desempenho passado. Esse tipo de análise é usado para criar relatórios mensais de vendas, pesquisas de satisfação do cliente e análises de tráfego do site.

A análise diagnóstica concentra-se em determinar por que determinados eventos ocorreram. Isso envolve a descoberta de dados, a mineração e a identificação de correlações para descobrir as causas básicas de tendências ou incidentes, como uma queda nas vendas ou um aumento nas reclamações dos clientes.

A análise preditiva prevê tendências ou resultados futuros com base em dados históricos. As empresas podem prever com mais eficiência as vendas e o comportamento do cliente e gerenciar os riscos usando modelos estatísticos, aprendizado de máquina e técnicas de previsão.

A análise prescritiva vai um passo além, ao recomendar ações baseadas em dados. Esse tipo combina análise de dados preditiva com algoritmos de otimização para sugerir o melhor curso de ação, auxiliando na otimização da cadeia de suprimentos, estratégias de campanhas de marketing e decisões de alocação de recursos.

A análise exploratória é usada para descobrir padrões, relacionamentos ou anomalias nos dados sem hipóteses específicas. Técnicas de visualização de dados, agrupamento e redução de dimensionalidade ajudam a identificar novos segmentos de mercado, explorar a demografia de clientes e descobrir correlações inesperadas.

A análise inferencial usa uma amostra de dados para fazer inferências sobre uma população. Emprega testes estatísticos, como análise de regressão, testes de hipóteses e intervalos de confiança, e é útil em estudos de pesquisa de mercado, testes de produtos e pesquisas de preferência do consumidor.

A análise qualitativa se concentra em dados não numéricos para entender conceitos, opiniões ou experiências. Métodos como análise de conteúdo, análise temática e mineração de texto são empregados para analisar o feedback do cliente e o sentimento nas mídias sociais e conduzir entrevistas de pesquisas de mercado.

A análise quantitativa analisa dados numéricos para quantificar variáveis e descobrir padrões usando análise estatística, modelagem matemática e técnicas computacionais. Esse tipo de análise é essencial na modelagem financeira, na análise de métricas operacionais e na medição de desempenho.

A análise em tempo real envolve a análise de dados à medida que são gerados, fornecendo insights imediatos. Usando streaming analytics, dashboard em tempo real e processamento de eventos, as empresas podem detectar fraudes, gerenciar inventário em tempo real e monitorar o atendimento ao cliente ao vivo.

Para organizações que buscam investir em ferramentas de tomada de decisão baseadas em dados, várias tecnologias e plataformas avançadas estão disponíveis para ajudar a coletar, analisar e usar dados de forma eficaz.

Ferramentas de business intelligence

As ferramentas de BI fornecem recursos de visualização de dados que permitem aos usuários criar dashboards interativos e compartilháveis. Conectam-se a diversas fontes de dados e são amplamente utilizados para análise de dados.

Soluções de Data warehousing

Os data warehouses baseados em nuvem oferecem escalabilidade e flexibilidade e são compatíveis com várias ferramentas de integração e análise de dados.

Plataformas de aprendizado de máquina e IA

Essas plataformas oferecem um pacote completo de ferramentas e serviços de aprendizado de máquina, como AutoML, que permite aos usuários criar modelos de ML personalizados sem uma vasta experiência em programação. Essas plataformas geralmente oferecem ambientes de treinamento baseados na nuvem e se integram a vários serviços de análise de dados.

Integração de dados e ferramentas ETL (extrair, transformar, carregar - extract, transform, load)

Essas ferramentas ajudam as organizações a gerenciar e transformar dados de várias fontes em um formato unificado. Elas geralmente são compatíveis com governança de dados e gerenciamento de dados em nuvem para necessidades de integração complexas.

Análise e visualização de dados

Essas ferramentas oferecem visualização de dados e são compatíveis com a indexação associativa de dados, para que os usuários possam descobrir insights ocultos. Elas também podem se conectar diretamente a bancos de dados para permitir análises e relatórios de dados em tempo real.

Frameworks de processamento de big data

Existem muitos frameworks de processamento de big data de código aberto. As organizações que precisam usar grandes quantidades de dados precisam considerar uma plataforma compatível com o processamento em lote e fluxo para obter velocidade e capacidade de lidar com análise de dados em grande escala.

Ferramentas de governança de dados

As plataformas de governança ajudam as organizações a gerenciar a qualidade, a linhagem e a conformidade dos dados. Elas fornecem ferramentas para administração de dados e gerenciamento de metadados.

Em uma organização baseada em dados, várias funções importantes da ciência de dados são essenciais para usar os dados de forma eficaz e criar uma cultura baseada em dados. Além de analistas de dados, gerentes de dados e cientistas de dados, há outras funções importantes que orientam uma organização em direção ao sucesso em suas iniciativas de tomada de decisões baseadas em dados.

Os engenheiros de dados projetam, constroem e mantêm a infraestrutura e os sistemas necessários para coleta, armazenamento e processamento de dados. Os engenheiros de dados protegem os pipelines de dados para que sejam eficientes, escaláveis e confiáveis, possibilitando um fluxo tranquilo de dados de várias fontes para plataformas analíticas.

Os arquitetos de dados são responsáveis por projetar e implementar a arquitetura de dados geral de uma organização. Eles criam blueprints para sistemas de gerenciamento de dados, para que os dados sejam organizados, integrados e acessíveis.

Os desenvolvedores de business intelligence (BI) criam e gerenciam soluções de BI, como dashboards e sistemas de relatórios. Eles transformam dados brutos em insights significativos por meio de ferramentas de visualização, para ajudar os stakeholders a tomar decisões informadas.

Os engenheiros de aprendizado de máquina são especialistas que criam, implementam e mantêm modelos de aprendizado de máquina. Eles trabalham em estreita colaboração com cientistas de dados para implementar algoritmos que podem prever resultados e automatizar processos de tomada de decisões.

O diretor de dados (CDO) é uma função executiva que supervisiona a estratégia e a governança de dados de uma organização. Ele garante que as iniciativas de dados estejam alinhadas aos objetivos de negócios, padrões de conformidade e melhores práticas.

O diretor de inteligência artificial (CAIO) é uma função executiva que orienta a organização em meio às complexidades da adoção da IA. Ele fornecem liderança estratégica e supervisiona o desenvolvimento, a estratégia e a implementação das tecnologias de IA.

Os analistas de dados são profissionais que analisam e interpretam conjuntos de dados complexos para fornecer insights praticáveis. Eles usam métodos e ferramentas estatísticas para identificar tendências, padrões e correlações.

Os administradores de banco de dados (DBAs) gerenciam e mantêm sistemas de bancos de dados. Eles protegem os dados e confirmam se eles são armazenados de forma segura, com backups regulares e recuperáveis de forma eficiente. Os DBAs também otimizam o desempenho dos bancos de dados e resolvem quaisquer problemas relacionados aos dados.

Os executivos de privacidade de dados são responsáveis por garantir que as práticas de tratamento de dados estejam em conformidade com as leis e regulamentações de privacidade. Eles desenvolvem políticas e práticas para proteger informações confidenciais e manter a confiança do cliente.

Os engenheiros de operações de IA/ML (MLOps) gerenciam a implementação, o monitoramento e a manutenção de modelos de aprendizado de máquina em ambientes de produção. Os engenheiros de MLOps garantem que os modelos operem com eficiência e sejam atualizados conforme a necessidade.