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

As melhores práticas devem governar a análise de dados da sua organização. Use estas quatro etapas para começar.

Através 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. Das equipes de marketing às 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 funcionam 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 práticas recomendadas de análise de dados em sua organização. A cada etapa, você pode transformar a maneira como sua empresa aborda os dados e agregar um novo valor à sua organização.

1. Determine sua abordagem organizacional

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, de difícil acesso ou armazenados sem 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 haver 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 algumas empresas, o equilíbrio é encontrado em uma abordagem híbrida. Essa estratégia inclui gerenciamento de dados centralizado enquanto as equipes ainda retêm seus próprios conjuntos de dados e têm a capacidade de executar análises departamentais. Essa abordagem pode ajudar a capacitar as equipes para resolver suas próprias necessidades de dados e, ao mesmo tempo, garantir o acesso aos dados em toda a organização.

Lembre-se de que, independentemente da abordagem de estratégia de dados adotada por sua organização, os requisitos de segurança de dados sempre devem 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.

2. Defina metas claras e priorize os dados de acordo

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 têm clareza sobre quais dados promovem o objetivo em questão.

Por outro lado, você pode acabar enterrado em muitos dados irrelevantes, o que pode levar a grandes 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 de 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.

3. Garanta a aceitação entre os departamentos

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

É difícil ter uma visão geral quando as equipes solicitam análises individuais sem colaborar com as equipes relacionadas. Além disso, essa abordagem pode desperdiçar tempo, pois equipes isoladas geralmente enviam solicitações ou concluem a mesma análise.

Para uma melhor aceitação 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 precisa 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 do topo. Garantir a adesão de membros C-suite ajuda a criar organizações onde as iniciativas são impulsionadas por dados. Quando a administração pressiona suas equipes para 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 são uma prioridade.

4. Escolha a ferramenta certa para o trabalho

Diferentes ferramentas de dados são criadas com diferentes objetivos em mente. Escolher a ferramenta certa fará uma diferença crítica na facilidade com que sua equipe implementa as práticas recomendadas em toda a organização.

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