A qualidade de dados é o que os torna tão importante para as empresas. Esse conceito é definido como o valor de uma informação, desde o momento em que ela é criada ou recolhida até a sua manipulação, armazenamento e apresentação em um dashboard. O objetivo é simples e comum, já que as empresas sempre buscam otimizar todos os recursos possíveis.
A ideia é melhorar a rotina dos gestores, garantindo que o grande trabalho dedicado a relatórios e análises de informações seja baseado em dados que tenham a maior chance de gerar um impacto positivo na empresa.
Na prática, uma má gestão de dados pode significar muito tempo perdido e decisões com um embasamento equivocado. Se é isso que você quer evitar, continue lendo o post e entenda como o Google Analytics pode ajudar a garantir a qualidade dos dados.
Qual é a relação entre o Google Analytics e a qualidade dos dados?
A ferramenta traz diversas vantagens para quem quer reforçar a inteligência de dados da empresa. Além de ser gratuita e fácil de usar, você não precisa duvidar da fonte, afinal, as informações são coletadas pelo próprio Google, a partir de comportamentos em sua página.
Por exemplo, por meio dessa ferramenta você consegue fazer ações cruciais, como conhecer o padrão de navegação dos usuários. Existem diversas métricas que focam nisso, como as páginas mais acessadas e o tempo gasto em cada uma delas.
O resultado do seu uso são informações valiosas para a tomada de decisões, como a comunicação que mais dá certo e quais mudanças de layout podem valer mais a pena. Outras vantagens do Google Analytics são:
- visualização da jornada de compra, desde o primeiro contato até a conversão;
- configuração de metas;
- dados de visitas e comportamentos gerais do usuário;
- gráficos e relatórios que permitem acompanhar variações sazonais;
- diversas configurações específicas para o e-commerce;
- API’s que podem ser integradas com os sistemas usados pelas empresas;
- possibilidade de aplicar diferentes testes, como o A/B;
- confiança na procedência das informações.
Por que é preciso prezar pela qualidade dos dados?
Com as empresas se tornando cada vez mais data driven, a qualidade dos dados tem um peso óbvio para garantir decisões mais acertadas. Sejam novos investimentos, cortes de gastos, otimização de processos ou diversas outras, os dados passam a ter muito poder.
Porém, o grande volume de informações disponíveis apresenta um desafio. De nada adianta ter uma grande quantidade, se não existe um processo de validar e filtrar o que pode, de fato, ser útil.
Permite fazer análises em relação ao futuro
Prever o futuro é impossível, mas analisando corretamente os dados, é possível ter um palpite muito próximo da realidade. Os dados ajudam a identificar tendências antes que elas explodam, permitindo que a empresa esteja sempre à frente do desejo do público. Além disso, também permite analisar o histórico de informações da organização.
Ajuda a elaborar estratégias
A partir dessas análises, os gestores podem usar os dados para traçar estratégias futuras. Especificamente em relação ao Google Analytics, o foco é no marketing digital. Um exemplo é a análise de canais que levam o público ao seu negócio. Com isso, você pode identificar os que merecem maior investimento.
Para qualquer gestor de uma empresa moderna, é natural passar boa parte do tempo lidando com dados e relatórios. Na verdade, é comum um grande esforço na produção e uma dificuldade na análise. O segredo do sucesso para qualquer empresa é usar os recursos da melhor forma possível, o que significa que a qualidade de dados é essencial.
Quer saber como garantir a qualidade dos dados da sua empresa? Então, entre em contato conosco e entenda como usar esse recurso da melhor forma possível!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.