Como iniciar uma ação de Analytics?


Recentemente, fiz uma postagem em minhas redes sociais onde escrevi: 

“Sem a correta extração, processamento e análise, o dado não é capaz de passar informações válidas e concretas. Dado e informação são coisas diferentes.” 

Após esta ação, me questionei sobre alguns pontos que apresentarei a seguir: 

“Dados são o novo petróleo” é a afirmação de diversos profissionais ao redor do mundo, porém, acredito que sem muita reflexão sobre o que significa. Segundo evidências na internet, Clive Humby – um matemático londrino especializado em ciência de dados – foi o primeiro a usá-la em 2006.  

“Os dados são o novo petróleo. É valioso, mas se não refinado, não pode realmente ser usado. O petróleo deve ser transformado em gás, plástico, produtos químicos, etc., para criar uma entidade valiosa que impulsiona atividades lucrativas; portanto, os dados devem ser detalhados e analisados para que tenham valor.” 

Clive Humby 

Logo, a maior riqueza não está nos dados apenas, está na capacidade de usá-los de forma analítica. A inteligência usada é que determina o valor, a partir dela, serão extraídas as descobertas capazes de transformar a realidade. 

A proliferação de recursos computacionais – tanto em termos de hardware como de software – possibilitou o aumento da capacidade de processamento dos dados e acesso à ferramentas analíticas que permitem extrair o máximo de informações em um curto espaço de tempo com o objetivo de conduzir melhor o processo de tomadas de decisões (BICHONE, 2017).  

Hoje trabalhamos com gigabytes e terabytes, no mínimo, estamos no mundo do big data com bilhões de linhas de registros e soluções cloud, sair coletando tudo, por vezes, torna-se inviável para o processamento e análise. 

“Essas ferramentas de ‘big data’ criam condições para que as empresas façam novos tipos de previsões, descubram padrões inesperados nas atividades de negócios e liberem novas fontes de valor.”

(ROGERS, 2017, p. 22) 

Vale ressaltar que dado e informação possuem papéis e usos diferentes no processo de análise. Acredito que, antes de iniciar uma análise, é importante entender alguns conceitos básicos: 

Dados: características observadas de qualquer coisa (objeto, pessoa, sistema) que possam ser coletadas e armazenadas. Podem consistir em números, palavras, imagens, localizações e até sentimentos. Na computação, dados selecionados e armazenados sem nenhum tipo de tratamento ou transformação são classificados como dados brutos.  

Informação: um conjunto organizado de dados, ajuda na tomada de decisões estratégicas e na solução de problemas. É um fenômeno que atribui significado ou sentido às coisas.  

Estrutura de Dados: uma forma de organização e armazenamento de dados, para que sejam utilizados de forma eficaz.  

Analytics: técnica de usar dados, análises e raciocínio sistemático de forma inteligente para auxiliar na estratégia e tomada de decisões.   

Entrando um pouco no detalhe, há diferentes tipos de análises que integram o Analytics:   

  • Descritiva: “o que aconteceu?” 
  • Diagnóstico: “por que aconteceu?” ou “o que deu errado?”;  
  • Preditiva: previsão de evento futuro ou tendência;  
  • Prescritiva: otimização de processos, estruturas e sistemas. 

Após os conceitos básicos serem elucidados (acredite, isso é muito importante), no meu ponto de vista e usando como base um artigo de Hagiu e Wright para a Harvard Business Review – Janeiro/20, algumas perguntas devem ser feitas para reflexão ao iniciar uma ação de Analytics: 

1 – Qual o objetivo a alcançar? Trata-se de um problema e se busca a solução e/ou uma hipótese que deseja testar?  

2 – O que se espera como resultado? Benefício financeiro, eficiência operacional e/ou melhor experiência do usuário?  

3 – Quais sistemas, áreas e/ou empresas são os proprietários desses dados? Quão rápido os dados se tornam obsoletos? Quais são os tipos de bases e dados, como serão coletados?  

4 – Como os dados serão processados a fim de extrair as melhores informações, quais ferramentas serão utilizadas?  

5 – Qual a melhor forma de expressar e exibir os resultados obtidos? Qual o valor da análise (5% em vendas pode não ser animador, mas 5% relacionado a salvar vidas, pode valer muita coisa)? As melhorias resultantes podem ser facilmente imitadas, escaladas e incorporadas na empresa? 

Claro, não existe fórmula mágica! Mas o que apresentei aqui pode ser um pedaço do início e organização de suas ações em Analytics. 

 REFERÊNCIAS 

BICHONE, Rafael. Métodos Quantitativos de Apoio à Decisão. Valinhos: 2017. 

HAGIU, Andrei; WRIGHT, Julian. Harvard Business Review. Janeiro 2020. 

ROGER, D. Transformação Digital – Repensando o seu negócio para a era digital. Tradução: Afonso Celso da Cunha Serra. São Paulo: Autêntica Business, 2017. 

https://www.forbes.com/sites/perryrotella/2012/04/02/is-data-the-new-oil/#f5f05e7db3dd Acesso em 10/05/2020 

https://en.wikipedia.org/wiki/Clive_Humby Acesso em 10/05/2020 

Linkedin:
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