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As grandes tendências para análise de dados

Já ficaram para trás os dias em que dados eram escassos ou difíceis de analisar. Hoje em dia, os dados das pessoas circulam com facilidade. Afinal, é preciso fornecer essas informações pessoais em situações do dia a dia. 

Você certamente já se viu em uma loja física ou online, preenchendo um cadastro de cliente. Ou então, compartilhou o seu CPF no supermercado ao finalizar a sua compra. Também é muito comum a utilização de dados pessoais como email e telefone para utilizar as redes sociais.

De fato, no mundo moderno em que vivemos hoje, a quantidade de dados coletada diariamente pelas pequenas, médias e grandes empresas é imensurável. E é nesse sentido que a análise de dados é tão importante.

Cada vez mais as empresas investem em tecnologia e contratação de profissionais qualificados para conseguir filtrar e extrair as informações mais importantes dos dados coletados diariamente. 

É importante também que todos estejam atentos aos golpes e possíveis vazamentos de dados. Afinal, como as informações pessoais das pessoas estão disponíveis com maior facilidade, muitos criminosos se aproveitam dessa realidade. E assim conseguem tirar dinheiro de pessoas comuns e também das grandes corporações do mundo.

Pensando nessa área de extrema importância hoje, neste artigo você entenderá quais são as grandes tendências para a análise de dados.

Para que serve a análise de dados nas empresas

Com o avanço da tecnologia, as empresas vêm investindo em tecnologia e contratação de pessoal com capacitação para que seja possível utilizar os dados de forma estratégica. Assim, os colaboradores analisam os dados e contribuem para as decisões estratégicas do negócio.

O que vem mudando, entretanto, é que dados agora são tratados com mais atenção. O cliente precisa estar no centro das decisões, e é por isso que a análise de todas essas informações com cuidado é uma grande tendência.

Neste ponto é importante reforçar que hoje a avaliação crítica feita por humanos não pode ser substituída por algoritmos e máquinas. Afinal, para chegar até cada vez mais pessoas, uma empresa necessita do fator humano presente.

Vantagens para o mercado

Os benefícios desse tipo de abordagem pelo mercado são diversos, incluindo a rápida análise das vendas, bem como o perfil dos consumidores para desenvolvimento de novos produtos. 

Assim, com uma análise de dados eficiente, uma empresa do setor alimentício, por exemplo, pode perceber que o perfil de consumo de seus clientes está mudando. E com isso, ao invés de criar produtos gordurosos e sem procedência confiável, buscam novos fornecedores e insumos de origem orgânica.

O resultado dessa ação baseada nos dados coletados do mercado é um movimento de reconhecimento da marca e impacto social. E assim as pessoas começam a divulgar a empresa de forma natural. Além disso, valorizam o investimento em desenvolvimento de produtos que estejam de acordo com o que os clientes buscam.

O mesmo acontece com causas socioambientais, programas de reciclagem, redução de impactos ambientais, entre outros. Quando uma empresa consegue comunicar essas atitudes, é natural que sejam reconhecidas por elas. Dessa forma, o alcance de seus produtos e/ou serviços cresce exponencialmente.

Modernizar o gerenciamento de dados

Como já foi possível perceber, os dados estão presentes em nosso dia a dia, tanto na vida pessoal quanto profissional. Todas as ações realizadas em ambiente virtual (celular, computador, televisão, etc) podem ser utilizadas pelas empresas.

Da mesma forma, dados fornecidos em ambientes físicos também contribuem para que as empresas entendam cada vez mais quem são os seus clientes.

Porém, desde o início da Indústria 4.0 e a utilização de estratégias e tecnologias como big data, um grande desafio existe. Este desafio é a capacidade das empresas de gerenciar todos os dados coletados.

Hoje, considerando uma nova etapa do big data, as empresas precisam de ainda mais controle sobre os dados que gera para uma análise mais profunda e eficaz.

Por isso, as empresas precisam estar atentas aos seus sistemas de gerenciamento de dados. E infelizmente essa realidade ainda não é comum nos negócios brasileiros.

Como modernizar o gerenciamento de dados

Quando uma empresa não possui qualquer estrutura para análise de dados, é indispensável a criação de uma equipe qualificada para colocar esse projeto em prática. Além, é claro, de existir apoio da liderança do negócio e liberação de investimentos quando necessário.

Por outro lado, quando a empresa já tem uma certa base, é importante verificá-la e garantir que a coleta e armazenamento dos dados é feita corretamente.

Com toda a base organizada e bem estruturada é possível desenvolver novos processos e modernizar o gerenciamento como um todo. Para isso a empresa precisa ter boa comunicação entre departamentos, e trabalhar de forma concisa para executar essa tarefa corretamente.

Nesse sentido, entender de onde os dados estão chegando, e também ter um caminho claro a seguir a partir da coleta, é o que diferencia uma gestão de dados eficiente de uma não eficiente.

O que acontece com os dados que chegam à empresa? Quem é o responsável pela estratégia de dados do negócio? Existe um fluxo de trabalho bem definido para que os colaboradores executem?

Todas essas perguntas são importantes e devem ser respondidas a fim de ter um gerenciamento de dados moderno.

É preciso automatizar processos

Não há dúvidas que a automatização dos processos, todos os que forem possíveis, é necessária nas empresas. Muito do que pode ser automatizado acontece através do Machine Learning.

Isso é importante porque a quantidade de dados é cada vez maior. E sendo que a dificuldade para analisar todos com a devida atenção também continua crescendo.

Ações que acontecem de forma manual nas empresas, como a preparação de dados e também a descoberta de insights, podem ser automatizadas. As máquinas e seus algoritmos avançados são capazes de aprender a executar atividades repetitivas com o Machine Learning.

Dessa forma, os analistas e especialistas em dados conseguem colocar mais tempo e dedicação em atividades mais avançadas e com maior valor agregado. Consequentemente, a empresa consegue se destacar ainda mais e aumentar sua presença no mercado.

Portanto, com o emprego correto do Machine Learning, é possível ter uma análise de dados mais interativa, com ferramentas colaborativas e uma comunicação mais natural. O tempo dos painéis de indicadores estáticos está com o tempo contado, dando espaço para soluções mais dinâmicas.

Já existem diversos setores se beneficiando da automatização de processos através do Machine Learning. Isso é possível a partir de investimento em tecnologia, pessoal qualificado e análise ativa dos dados. Relatórios do mês anterior já não são úteis, é preciso ser ágil e tomar decisões com base nos dados coletados.

Garantir a confiança dos clientes

Ao passo que as organizações utilizam mais dados dos clientes, a confiança das pessoas começa a diminuir. Para piorar esse cenário, são constantes os casos de vazamento de dados e controle por parte das empresas.

Por isso, é preciso trabalhar de forma ética e construindo uma relação de confiança com os consumidores. Equipes dedicadas à segurança dos dados e comunicação das ações é uma atitude interessante.

Afinal, ao perceber a preocupação da empresa com os seus dados pessoais, os consumidores naturalmente confiam mais na organização.

Ao mesmo tempo, a tomada de decisão deve continuar sendo realizada por humanos. Isso porque, ao se deparar com dilemas éticos com os dados dos clientes, apenas o senso crítico humano é capaz de analisar corretamente o cenário.

Aproximar os consumidores das ações de Machine Learning e uso de dados também auxilia na construção de confiança.

Então, é possível perceber que garantir o anonimato dos dados, bem como deixar claro o que é feito pela empresa com estes dados são boas atitudes a tomar.

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