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CONHEÇA AS 4 ETAPAS DO CICLO DE VIDA DE ANALYTICS.

O ciclo de vida de Analytics é um passo a passo para utilização dos dados composto por 4 etapas. Analisar dados pode gerar valor para a própria empresa e seus consumidores, e a melhor estratégia para aproveitar o Big Data é adotar um processo dentro da empresa.

Neurotech | 13 de Agosto/20
etapas analytics
Você já deve saber que a Ciência de Dados revolucionou o modo como as empresas são conduzidas. Afinal, com essas informações, é possível redefinir estratégias com base no conhecimento mais profundo do comportamento do seu público, reduzindo riscos, conquistando e fidelizando clientes mais facilmente. Esses dados existem em quantidades gigantescas e já são de propriedade das empresas. Entretanto, para que informações relevantes sejam extraídas deles, é preciso que uma análise adequada seja feita, caso contrário dados valiosos sobre os seus clientes e seu negócio podem acabar sendo desperdiçados.

O Ciclo de Vida de Analytics é composto por 4 etapas que vão permitir a implantação de um processo de análise de dados em sua empresa. Vamos conhecer cada uma delas?

1. Coleta de dados de várias fontes

Primeiramente, é necessário entender a variedade e o volume dos dados internos, bem como quais bases estão disponíveis e em quais sistemas estão armazenados. Os dados do mercado, das bases externas e os dados coletados da internet também devem ser considerados para usufruir de toda a riqueza das informações disponíveis, estando de acordo com as normas regulatórias de proteção de informações. A coleta, por sua vez, ocorre a partir de plataformas de softwares ou aplicativos, de acordo com o seu tipo e formato.

2. Integração e organização

Nessa etapa, os tipos de dados devem ser integrados para viabilizar análises futuras, considerando o cruzamento da diversidade de fontes disponíveis. Os critérios de segurança e a permissão quanto ao uso devem estar bem definidos. Os dados devem ser representados em um formato (normalmente uma grande tabela) que facilite a criação das soluções de análise dos dados.

3. Criação de soluções de apoio à decisão

Esse é o momento onde ocorre a validação, a limpeza, o enriquecimento e a consolidação dos dados. É nessa fase que os dados incompletos são tratados, que os erros e as incoerências são eliminados e que, também, são criadas novas variáveis que capturam informações sobre o problema. É a partir desses dados consolidados que são criados modelos descritivos, diagnósticos, preditivos e prescritivos com os algoritmos de Machine Learning. A análise descritiva possibilita entender "o que está acontecendo", a diagnóstica "porque algo está acontecendo", a preditiva "o que provavelmente vai ocorrer" e a prescritiva "o que devo fazer". Depois disso as soluções são colocadas em produção na aplicação. Nessa etapa, gestores com conhecimento do negócio são fundamentais na construção das soluções.

4. Acompanhamento dos resultados do negócio

Por fim, as soluções precisam ser monitoradas para garantir aderência e resultados relevantes. Análises estatísticas com indicadores técnicos e financeiros, software de relatórios, dashboards e outras ferramentas se juntam para acompanhar as soluções implantadas.

Não basta apenas armazenar dados!

Os dados devem ser aproveitados para gerar valor e isso depende de curadoria, de expertise na mineração e de ferramentas criadas com o propósito de tratar e extrair conhecimento dos dados. Dados limpos ou relevantes para uma empresa devem ser organizados para permitir análise. E isso exige esforço para aproveitar a riqueza dos dados.

A estimativa é que cientistas de dados gastam de 50% a 80% do seu tempo curando dados antes que eles sejam usados. Plataformas podem ser usadas para o tratamento e o processamento dos dados, e novos softwares amigáveis vem sendo criados para facilitar o trabalho dos desenvolvedores, reduzindo o tempo necessário. A partir daí, ferramentas de Machine Learning e Analytics são necessárias para a criação das soluções de apoio à decisão.

Todas essas etapas do Ciclo de Vida de Analytics possibilitam compreender de forma ampla todo o processo necessário para extrair o máximo de informações que podem trazer impactos positivos no desempenho de uma empresa. Os resultados desta jornada não poderiam ser melhores: máximo aproveitamento de dados, melhor tomada de decisões e transformação de dados em informações úteis e confiáveis. Você tem interesse em aproveitar a riqueza escondida nos seus dados?

Nós podemos ajudá-lo:



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Veja também uma entrevista sobre o assunto com o Germano Vasconcelos, sócio-fundador da Neurotech, e saiba mais sobre o uso da inteligência digital e os resultados alcançados pelos tipos de analise de dados em empresas de vários sectores.

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