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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Leandro Guimarães
Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

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.