Hoje em dia todos os tipos de organizações estão a gerar e recolher mais dados do que alguma vez fizeram, mas a maioria não está a tirar todas as vantagens possíveis da informação que existe nesses dados para melhorar o seu desempenho, o seu serviço e em última instância o seu retorno.
No cenário de transformação digital em que nos encontramos, cada vez mais a gestão nos mais variados setores necessita de vantagens competitivas e o uso dos seus dados tem de ser um processo vital numa organização.
Para que se possa tirar proveito desta massa de dados, designada muitas vezes por Big Data, temos de passar por um conjunto de passos que podem determinar o retorno desejado de acordo com o negócio:
- Business understanding: antes de mais tem de se entender as necessidades do negócio definindo estratégias e pontos de otimização
- Data understanding: é essencial perceber os dados que existem, pois os dados são a fonte de toda a informação, ou seja, sem dados não temos informação e sem informação não temos suporte à decisão
- Data preparation: A transformação dos dados de forma a que as relações, diagnósticos e previsões possam ser inferidas é uma das fases mais exigentes e definidora da potencialidade subjacente
- Modeling: o cérebro do processo consiste em encontrar os modelos, as relações que permitem indicar as saídas e os resultados desejados
- Evaluation: em qualquer sistema de gestão a avaliação é essencial e em data analytics é essencial, pois só com avaliação se adquire a perceção do impacto no negócio
- Deployment: cada vez mais os negócios precisam de ação, nesta fase coloca-se em prática real e diária o apoio definido através da informação extraída
De entre as múltiplas vantagens da análise inteligente de dados, destacamos a possibilidade de desenvolver produtos e serviços que possam ser mais relevantes tendo em conta as preferências dos clientes da empresa, ou, outra possibilidade, explorar outros mercados, criando produtos e serviços que sejam adaptados a um público alvo que se pretende explorar.
É também possível prever antecipadamente o impacto que um determinado produto pode ter, através da análise de sentimento, outra área relevante da análise inteligente dos dados, ou prever variáveis como facturação, necessidade de stock, entre outros, com base em dados passados, que permitam tomar melhores decisões ao nível do investimento da organização.
A análise inteligente de dados no apoio à gestão pode, por tudo isto, ajudar as empresas e as instituições em geral a analisar os dados com o objetivo de tomar melhores decisões. A implementação de processos de análise inteligente de dados demonstra numa base diária que os dados, tal como as instalações, o equipamento e as pessoas são um dos seus ativos mais valiosos.
Texto redigido por Catarina Silva e Joana Costa, formadoras na formação de Data Analytics.
