Se tem uma coisa que a gente bate muito na tecla aqui no blog da Yank! Solutions é sobre como sua empresa está lidando com dados. Isso porque, esse é um dos recursos mais preciosos que sua organização pode ter. Sendo assim, que tal começar a pensar em automação para dados?
Seja de clientes, do mercado, da própria empresa, dados são sinônimos de informação útil, desde que seja trabalhado da melhor forma. Por isso, é essencial pensar nisso para o crescimento do seu negócio.
A automação para dados tem como objetivo rastrear hábitos e comportamentos de clientes por meio de:
- Mineração de dados;
- Inteligência artificial;
- Machine learning;
- Business Intelligence.
Tudo isso para minerar os dados e oferecer ferramentas para que seu negócio tenha planejamentos mais sólidos, tome atitudes mais assertivas e com mitigação de erros.
Quer saber mais sobre a importância e benefícios da automação para dados? Então siga conosco neste artigo e fique por dentro de todas as tendências corporativas no ramo de tecnologia para que sua organização evolua com as inovações.
Saiba mais sobre a importância da automação para dados
De forma geral, a análise de dados é caracterizada como o processo de explorar, transformar e propriamente analisar informações. Tudo isso com o intuito de identificar tendências e padrões que revelam insights que auxiliam na tomada de decisões da sua organização.
Atualmente, uma boa estratégia de automação para dados trabalha com sistemas que possui sua base em análises automatizadas. Tudo em tempo real, garantindo resultados ágeis e constantemente atualizados.
Os quatro tipos são:
- Análise preditiva: possui o objetivo de antecipar os efeitos de uma decisão através de modelos estatísticos com base em regressão;
- Análise prescritiva: levantar probabilidades diante de uma determinada decisão;
- Análise descritiva: já essa estratégia de automação em dados busca se debruçar para entender o que está acontecendo agora;
- Análise diagnóstica: o objetivo dessa análise é explicar por que algo aconteceu e as razões que levaram a esse acontecimento.
E tem diferença entre dados e informação?
Sim! E saber essa diferença é essencial para implementar uma estratégia de automação para dados na sua empresa.
- Dado: é aquela informação bruta, ela tem potencial, mas ainda não possui valor de uso. São as visualizações, os números, todo aquele material mais cru;
- Informação: podemos caracterizar a informação como o resultado do processamento e análise dos dados. Ela ganha valor e sentido dentro de um contexto e certamente de acordo com determinado objetivo.
Por esse motivo, um dado bruto pode servir para uma ou mais áreas de atuação. Porque ele pode trazer um valor de informação diferente. Por isso é importante ver as estratégias de automação para dados.
Obter dados é muito mais fácil a cada dia que passa, mas saber trabalhar com eles é o diferencial. Por isso, veja a seguir os passos para isso.
Veja quais são os processos possíveis com a automação para dados
1 – Entrada dos dados
Essa etapa determina os requisitos e coleta os dados. Isso envolve um pouco de trabalho investigativo, falar com as partes interessadas, descobrir os responsáveis pelas informações e obter acesso aos dados.
2 – Preparo dos dados
Limpeza e consolidação de dados brutos em dados estruturados e prontos para a análise de fato.
3 – Exploração dos dados
Essa parte em estratégias com automação para dados é o processo de pesquisa e investigação de um grande conjunto de informações por meio de:
- Amostragem;
- Análise estatística;
- Identificação de padrões;
- Perfis de elementos visuais.
4 – Enriquecimento de dados
Parte de melhorar as informações com entradas e conjuntos de dados adicionais para informar ainda mais uma análise.
5 – Data Science
Nessa etapa há a aplicação de métodos mais avançados de ciência dos dados para a obtenção de significado e insights detalhados e difíceis de extrair.
6 – Business inteligence
Essa parte nas estratégias de automação para dados é aquela que há a combinação dos resultados com dados, software, infraestrutura, processos de negócios e intuição humana de uma organização.
7 – Geração de relatórios
Ao gerar relatórios o conhecimento adquirido com os dados está organizado de forma fácil a ser compreendida.
8 – Otimização
É preciso otimizar e aprimorar os processos à medida que as variáveis mudam ao longo do tempo.
Como implementar uma estratégia de inteligência e automação para dados?
Vale destacar aqui que não existe receita de bolo, não há como “copiar e colar” de uma empresa para outra. Cada solução precisa ser pensada para a realidade de cada organização. Por isso, é importante passar pelo seguinte processo:
- Definir o objetivo, o que você vai querer responder, o que você quer prever, o que você quer analisar;
- Depois é preciso definir prioridades;
- Por fim entra a fase de implantação, treinamento, aculturamento.
4 Desafios para implementar a cultura de dados nas empresas
1 – Liderança: é preciso que ela esteja comprometida, consciente e entenda que a empresa vai viver pelos dados ou morrer pelos números.
2 – Cultura: é preciso que seja disseminado na empresa a importância da automação para dados.
3 – Talentos: precisa aportar, terceirizado ou não. É preciso de mão de obra especializada para lidar com a inteligência de dados.
4 – Ferramentas: recursos específicos para desempenhar esse trabalho de inteligência e automação para dados.
E não esqueça: todo dia que sua empresa não está automatizando e usando inteligência (seja de dados, artificial etc) ela está perdendo dinheiro, então abrace as inovações tecnológicas e cresça o seu negócio com elas.
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