Na análise de dados, velocidade é uma qualidade fundamental. Quanto mais cedo a análise revelar novas oportunidades e ameaças, por exemplo, mais eficiente será seu impacto sobre a tomada de decisões. Dessa forma, respostas rápidas e direcionadas levam a melhores resultados.
Análise de dados em tempo real
Em vez de realizar análises periódicas sobre os dados armazenados, que tal implantar a análise em tempo real? Esse pode ser um bom jeito de começar a acelerar o processo. Assim, os dados serão fornecidos para análise logo após serem coletados.
A análise em tempo real pode ser dividida em sob demanda e contínua. A análise em tempo real sob demanda consulta os dados para responder a uma pergunta específica. Já a contínua é executada em segundo plano sempre.
A análise em tempo real acelera a percepção e permite que as empresas reajam de forma rápida às descobertas. Desse modo, é possível enfrentar problemas e riscos, aproveitar chances e melhorar a experiência do cliente, entre outros. Além disso, comparar os dados em tempo real com os dados históricos informa ainda melhor as decisões.
Velocidade na análise de dados
A análise de dados se beneficia da velocidade em cada etapa do processo:
- Coleta de dados relevantes.
- Organização e filtragem dos dados.
- Interpretação dos dados.
- Produção de insights a partir dos dados.
- Apresentação dos resultados para os gestores.
Na apresentação aos gestores pode estar o pulo do gato. O analista precisa saber comunicar bem os resultados da análise para inspirar boas decisões. Uma técnica que ajuda nisso é o storytelling com dados. Para saber mais, leia o post Storytelling com dados: entenda os resultados da análise.
No entanto, informação irrelevante, ainda que bem comunicada, é um desperdício de tempo, assim como descobertas mal-interpretadas. Assim, o analista de dados deve aprender a ter o melhor desempenho possível no menor tempo.
Isso inclui saber priorizar. Dados se multiplicam na velocidade da luz. Sempre há mais dados do que tempo para analisá-los. Desse modo, um processo de descoberta inteligente identifica os dados que merecem mais atenção.
Mas não é só isso
O trabalho em equipe também otimiza os resultados. Um time de analistas, cada um com suas visões e habilidades, pode chegar bem mais longe do que um trabalhando sozinho. Além disso, é preciso trocar conhecimentos com outros profissionais da empresa. Por exemplo, para definir os indicadores de uma empresa na área da saúde, talvez seja preciso falar com os médicos.
Por fim, não podemos esquecer que o cenário da análise de dados está sempre mudando. Assim, uma ferramenta eficiente hoje pode ser jurássica amanhã. Assim, o analista de dados não pode estagnar. A análise de dados depende de atualização constante.
Está procurando uma análise de dados veloz e eficiente? Entre em contato com a NR Lidera!
