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Jornada Anal√≠tica: O que √©? Qual a import√Ęncia para sua empresa?

O estudo dos dados evoluiu muito com o passar do tempo. Nesse caminho, percebemos que através das tecnologias certas é possível extrair muita informação a partir da análise de dados, o que traz melhorias para o negócio.

Com isso, praticamente toda empresa e √≥rg√£o p√ļblico j√° come√ßou a sua chamada Jornada Anal√≠tica, uns de forma mais simples e outros mais avan√ßada. Vamos aprofundar no tema a seguir!

O que é jornada analítica?

Jornada anal√≠tica √© o termo utilizado para englobar todos os processos feitos em torno dos dados, a fim de extrair informa√ß√Ķes relevantes para algum projeto espec√≠fico ou para guiar as atividades de uma empresa no geral.

A palavra ‚Äújornada‚ÄĚ se refere a um caminho com etapas, e ‚Äúanal√≠tica‚ÄĚ se refere √† an√°lise dos dados durante esse caminho.

Dentro dessa jornada, 3 diferentes tipos de an√°lises de dados podem ser feitos:

* Estat√≠stica descritiva: √Č o tipo mais antigo feito em analytics, sendo importante para entender o passado e seus motivos. Exemplos simples s√£o quantos acessos determinada p√°gina de site obteve, uma rela√ß√£o entre quantos produtos foram produzidos e quantos foram vendidos, etc.

* An√°lise preditiva: Est√° ficando cada vez mais popular em analytics. Com ela √© poss√≠vel ter previs√Ķes a partir de dados, como para o comportamento do consumidor, usando hist√≥ricos junto a algoritmos preditivos que geram probabilidades e poss√≠veis tend√™ncias.

* Análise prescritiva: Dos 3 tipos, esse é o mais atual e tendência no mercado. Além de saber o que vai acontecer, como na análise preditiva, com a prescritiva é possível saber, não só o como, mas o que fazer para acontecer, também com base em cenários futuros.

Etapas da jornada analítica

Cada empresa pode passar por um tipo diferente de jornada analítica, de acordo com seus objetivos de mercado. Para que você entenda um cenário mais completo, vamos usar de exemplo o ciclo de vida analítico usado nos trabalhos da Red Innovations.

Entenda cada etapa a seguir:

  1. Mapeamento negocial:

Esta √© a fase inicial da jornada, em que √© importante dedicar esfor√ßos, conhecimentos e experi√™ncias para mapear problemas e possibilidades de melhorias. Todo esse trabalho levar√° √† escolha de um ou mais modelos de an√°lise. √Č entendendo as dores que as respostas podem ser entregues, sejam em forma de solu√ß√Ķes ou ferramentas.

  1. Captura dos dados:

Nesta etapa, é feita a coleta e reunião de todos os dados relacionados à empresa, estruturados ou não, internos ou externos, criando um repositório centralizado. Os dados podem vir de diferentes origens, como sistemas transacionais, arquivos de texto não-estruturados, data lakes e data warehouses.

  1. Tratamento e transformação dos dados:

A partir dos dados coletados, os pr√≥ximos passos incluem organiza√ß√£o, higieniza√ß√£o, filtragem, padroniza√ß√£o e enriquecimento desses dados, afim extrair informa√ß√Ķes com mais facilidade e qualidade. Nesta fase, √© importante criar, testar, validar e compartilhar modelos de an√°lise, de forma colaborativa na empresa.

  1. Responder problemas negociais

Ao organizar todos os seus dados, fica mais pr√°tico para qualquer profissional autorizado encontr√°-los e fazer an√°lises em cima deles. Torna-se poss√≠vel transformar dados em informa√ß√Ķes relevantes √†s suas decis√Ķes e assim responder aos problemas negociais pr√©-estabelecidos. Ser√£o usadas ferramentas de captura, tratamento, exporta√ß√£o, modelagem e visualiza√ß√£o que v√£o auxiliar na visualiza√ß√£o dessas informa√ß√Ķes, em dashboards, e na cria√ß√£o de modelos para predi√ß√Ķes.

  1. Entender o passado e projetar o futuro

E ent√£o, voc√™ pode colocar em pr√°tica as an√°lises preditivas e prescritivas, a fim de ter previs√Ķes futuras para seu neg√≥cio. Atrav√©s de hist√≥ricos e informa√ß√Ķes atuais, √© poss√≠vel analisar e entender comportamentos futuros, o que vai guiar melhor suas decis√Ķes. Esta etapa s√≥ √© poss√≠vel a partir dos dados j√° tratados, enriquecidos e com qualidade. Para prever o futuro, o passado deve estar organizado.

  1. Ensinar a máquina a pensar por você

Utilizando recursos de Intelig√™ncia Artificial e Machine Learning, √© poss√≠vel ensinar a m√°quina a tomar decis√Ķes automatizadas e mais assertivas com o m√≠nimo de comandos manuais. Isso traz mais agilidade e escalabilidade no dia a dia da empresa. E com o passar do tempo, a m√°quina vai se adaptando e ficando cada vez melhor na execu√ß√£o de determinada tarefa, tendo como base experi√™ncia e repeti√ß√£o.

  1. Compartilhar e colaborar com as decis√Ķes

Por fim, como resultado de toda essa jornada, fica mais f√°cil ter fortes decis√Ķes e compartilh√°-las em dashboards e fluxos de trabalhos, a fim de auxiliar na colabora√ß√£o nos projetos e an√°lises, al√©m de divulgar as decis√Ķes estrat√©gicas da empresa. A partir da aplica√ß√£o das novas decis√Ķes, novas melhorias ser√£o identificadas com o tempo, o que reinicia o ciclo l√° na primeira etapa novamente.

Qual a import√Ęncia da jornada anal√≠tica para seu neg√≥cio?

Percebemos que uma boa jornada anal√≠tica, completa e c√≠clica, pode nos orientar na produ√ß√£o de insights baseados nos pr√≥prios dados da empresa. Isso √© importante hoje em dia na tomada de decis√Ķes e como uma vantagem competitiva no mercado, j√° que o n√ļmero de dados em uma √ļnica empresa s√≥ cresce e n√£o tem previs√£o de parar.

Com a interpreta√ß√£o dos seus dados, voc√™ para de ter ‚Äúachismos‚ÄĚ e passa a ter suas pr√≥prias respostas as perguntas como ‚Äúo que aconteceu‚ÄĚ, ‚Äúcomo aconteceu‚ÄĚ, ‚Äúo que est√° acontecendo‚ÄĚ, ‚Äúo que vai acontecer‚ÄĚ e ‚Äúo que eu poderei fazer‚ÄĚ. Passado, presente e futuro em prol das suas decis√Ķes!

Gostou da jornada anal√≠tica da Red Innovations? Mais que solu√ß√Ķes em forma de ferramentas, podemos auxiliar voc√™ na imers√£o da sua empresa no cen√°rio da Transforma√ß√£o Digital. Por meio uma consultoria eficiente, compreendemos tudo o que for necess√°rio para que a sua jornada anal√≠tica seja de grande sucesso. Fale conosco e saiba mais!