Engana-se quem pensa que o acesso às informações do mercado significa ter algum tipo de vantagem. Entenda que, quando “brutas”, raramente são úteis, pois se você não souber o que fazer com elas, pouco servirão para o seu negócio. É por essa razão que saber como transformar dados em insight é tão importante.
Aliás, foi pensando exatamente nisso que elaboramos este conteúdo. Antes de mais nada, vale ressaltar a enorme influência da tecnologia para a coleta e a análise de informações.
Nesse sentido, estamos nos referindo às ferramentas de Big Data, Business Intelligence (BI) e Business Analytics (BA).
Neste artigo, mostraremos quais são as possibilidades que essas tecnologias proporcionam e como transformar dados em insight. A leitura é interessante e por isso merece toda a sua atenção. Aproveite!
Mas então, qual a influência da tecnologia para o trabalho com os dados?
Vivemos em um momento no qual poucas coisas são tão determinantes para o sucesso de uma empresa quanto à tecnologia. Nos dias de hoje, crescer sem a utilização de softwares é simplesmente impossível.
No universo dos dados a cena é a mesma, pois para obter informações em grande volume e analisá-las propriamente, a única “saída” está no uso de sistemas específicos para tais atribuições.
Entretanto, para transformar os dados em insight, a tecnologia é um coadjuvante. O ator principal, nesse caso, é a sua cultura de inovação: é ela que vai definir quais são os lampejos que levarão o seu negócio para um próximo nível.
Como transformar dados em insight?
Na sequência, vamos ao que deve ser feito para que você consiga obter insights dos dados obtidos.
Analise a jornada do cliente do início ao fim
A jornada do cliente precisa ser analisada do começo ao fim. Em outras palavras, os processos envolvidos na sua experiência de compra devem observados de ponta a ponta, desde a interação (ou prospecção, dependendo do caso) até o atendimento e o pós-venda.
É somente com essa visão ampla e completa que você conseguirá entender as informações relacionadas ao comportamento e às preferências do consumidor. Os insights virão a partir de então.
Trabalhe com informações em tempo real
Um fator que não se pode menosprezar é a velocidade das informações. Dados antigos devem ser descartados, a não ser que você queira utilizá-los para algum tipo de comparação.
Para transformá-los em insight, trabalhe com informações em tempo real. Por quê? Por que isso permite o melhor ajuste das estratégias e ajuda a reduzir os riscos.
O cliente como foco
Você sabe qual o ponto em comum entre as empresa que vêm ganhando destaque no mercado? É o foco no cliente! Essa direção é necessária porque vivemos em uma era na qual o consumidor é quem dita as regras do negócio.
Em vista disso, a transformação de dados em insights verdadeiramente úteis para a organização só é possível com o olhar fixo nos movimentos do cliente. Ao aceitar essa condição, é certo de que você encontrará maneiras de suprir as demandas do público.
Por fim, não é preciso dizer que os benefícios de transformar as informações em “inspirações” são vários, desde a construção da marca ao seu crescimento contínuo. Enfim, os impactos serão excelentes.
O que achou do nosso artigo sobre como transformar dados em insights? Gostou? Então siga as nossas redes sociais. Estamos no Facebook e no LinkedIn!
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.
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 🙂