Houve uma época em que as pessoas com terras eram consideradas bem-sucedidas. Hoje, no entanto, isso vem mudando sensivelmente, por conta da transformação digital. A tecnologia trouxe impactos profundos na sociedade, e no tocante ao ambiente de negócios trouxe a ideia da interpretação de dados.
A empresa que possui uma metodologia definida para interpretar seus dados, tende a ter melhores resultados. Ao longo do texto iremos explorar melhor a ideia por trás desse conceito, explicando como realizar o procedimento e ressaltando os seus principais benefícios. Continue conosco e boa leitura!
O que é interpretação de dados?
Interpretar dados é obter padrões e correlações entre informações que antes pareciam desconexas. Na prática, consiste em um meio de melhorar a performance do negócio, em termos de pessoas, processos e produtos. O gestor deixa, portanto, de confiar totalmente na sua intuição e passa a tomar melhores decisões, baseadas em dados precisos e atualizados em tempo real.
Como interpretar dados?
Acompanhe as subseções a seguir e veja as etapas necessárias para que a interpretação de dados na sua empresa tenha os resultados esperados!
Levantar o problema que será resolvido
O pontapé para a interpretação de dados está no problema que se deseja resolver. Vamos supor que a empresa deseja enxugar custos logísticos, no intuito de melhorar os processos e vender por um preço final menor. Com base na situação descrita é preciso traçar objetivos e metas que sejam claras e alcançáveis.
Definir o que medir e como medir
Por ser um setor bastante complexo, é importante definir o que será medido para que se alcance o objetivo de otimizar a logística. Após definir o que medir, deve-se decidir como medir. Isso implica em determinar, por exemplo, as fontes dos dados que serão coletados e o prazo máximo dessa análise.
Coletar e analisar os dados
Dependendo da escolha da fonte, o software com BI pode coletar dados de diversos lugares, desde o sistema de gestão da empresa até informações sobre a logística do concorrente. Todo o montante de dados coletados servirá de base para a obtenção de gráficos e relatórios, que serão úteis na identificação dos gargalos que estão impedindo o setor logístico da empresa de ser mais eficiente.
Interpretar os resultados
O último passo desse processo é a interpretação dos resultados. Após visualizar os gráficos e obter insights a partir deles, é preciso confrontar as informações com o que foi definido na primeira etapa, de modo a determinar se os resultados foram efetivos ou não. Essas etapas que foram citadas devem ser feitas continuamente, pois toda empresa tem a melhorar em seus processos.
Porque a interpretação de dados é importante?
A interpretação de dados ajuda a aprimorar processos e produtos, bem como maximizar a produtividade e satisfação dos colaboradores. Isso porque é possível identificar agora quais tarefas podem ser feitas sem a interferência humana, contribuindo na maior rapidez e menor incidência de retrabalhos. Nesse sentido, os principais benefícios de interpretar dados são:
- melhores tomadas de decisão, de modo a nortear melhorias ao negócio, em termos de processos, marketing e vendas, por exemplo;
- identificação de tendências, pois, a interpretação de dados ajuda o negócio a se preparar para mudanças do mercado e hábitos de consumo do público;
- aumento de vendas e fidelização dos clientes;
- obtenção de diferenciais competitivos;
- otimização de processos internos e automação de rotinas;
- redução de custos.
A interpretação de dados, como vimos no texto, é um meio poderoso de identificar falhas no negócio e realizar aprimoramentos de forma contínua. A transformação digital veio para ficar, exigindo que os gestores comecem a se apoiar mais em dados do que em seus achismos e intuições.
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Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
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.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
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.
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.
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
[…] 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 […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
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?