12 maneiras de conectar a análise de dados aos resultados de negócios

Hoje, o Data Analytics é uma das tendências mais interessantes em todos os setores e provou sua eficácia, além do escopo tradicional, na geração de lucros de uma empresa. Vários cursos de análise de dados online oferecem o luxo de aprender no seu próprio ritmo sem comprometer a qualidade da educação. Mesmo que as empresas estejam se tornando mais orientadas por dados, existem várias brechas que impedem as organizações de aproveitar ao máximo a análise de dados.

Abaixo, listamos 12 maneiras pelas quais as empresas podem usar a análise de dados para gerar resultados de negócios lucrativos:

1. Veja a falha sob uma nova luz

As pessoas e, por extensão, as empresas, veem o fracasso como um impedimento para o sucesso. No entanto, essa mentalidade está mudando lentamente para incorporar a noção saudável de que 'o fracasso é um trampolim para o sucesso' , pois são nossos fracassos que nos dizem o que está faltando, quais áreas do plano organizacional precisam ser aprimoradas e como evitar fazer o mesmo erros novamente.
De fato, podemos aprender muito com o fracasso, e os dados nos dizem melhor do que qualquer coisa o que está funcionando e o que não está – instigando esse aprendizado.

2. Pense fora da abordagem tradicional

A ciência de dados é percebida como um campo em que a inovação e a ciência estatística impulsionam o melhor resultado para uma empresa.
No entanto, os analistas/cientistas geralmente estão presos à mentalidade de apenas medir o desempenho de uma empresa, em vez de encontrar maneiras científicas de otimizar esse desempenho. Assim, as empresas que desejam subir a escada corporativa devem ter uma abordagem mais centrada em dados que possa exibir uma influência geral nas ações de negócios.
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3. Integre mão de obra com ferramentas inteligentes

A escassez de profissionais de dados qualificados no mercado pode ser atribuída à falta de cursos competitivos de análise de dados.
Mas isso também deu origem ao desenvolvimento e uso de ferramentas de autoatendimento (para substituir ao máximo a mão de obra), que reduzem a necessidade de esforços demorados por parte dos profissionais e acompanhamento por supervisores.
Com as tarefas mundanas sendo tratadas por serviços automatizados, os cientistas de dados qualificados podem usar seus conjuntos de habilidades para resolver desafios reais de negócios.

4. Abordagem única para a resolução de problemas

Anthony Scriffignano, cientista-chefe de dados da Dun & Bradstreet, acha que,

“Qualquer conversa que comece com ferramentas é a conversa errada. Você deve começar com um problema de negócios.”

A análise de dados se concentra nessa abordagem não convencional para a solução de problemas e provou ser muito eficaz.

5. Envolva a estratégia de dados com planos de negócios

Os dados por si só deixam de ser informativos se não pudermos aplicá-los à situação atual dos negócios.
A ciência de dados, combinada com o contexto das operações de negócios, pode ajudar os cientistas a aproveitar as informações disponíveis para gerar melhores resultados de negócios. Assim, os cientistas podem apresentar aos C-levels (gerenciamento sênior) uma resolução que alinha a análise com os objetivos do negócio.
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6. Designe um local específico para a equipe de dados

Como a equipe de dados é um conceito novo, onde colocá-la no sistema ou organização é altamente debatido.
Algumas organizações preferem colocá-lo no departamento de TI ou ter uma nova organização de serviços como Recursos Humanos. Mas, sem dúvida, a melhor solução é ter a equipe de dados como um híbrido, conectando-se e comunicando-se efetivamente com outros departamentos.
Confira este relato detalhado de exatamente como o AirBnB internalizou e democratizou dados.
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7. Integre-se à mentalidade organizacional

Normalmente, em uma organização, a ciência de dados não permeia as conversas cotidianas do escritório.
A análise de dados deve fazer parte da abordagem de solução de problemas de todas as equipes , pois pode abrir caminhos interessantes que podem melhorar imensamente os resultados dos negócios.

8. Adapte-se aos tempos de mudança

O funcionamento de uma organização tornou-se mais virtual e, portanto, para sustentar e expandir um negócio, as empresas precisam integrar as mudanças em tempo real para se manterem relevantes no mercado. As empresas estão utilizando as enormes vantagens oferecidas pela análise de dados para atualizar seu estilo de trabalho e estão colhendo seus benefícios.
De campanhas políticas (pense em Hillary Clinton vs Donald Trump) a startups de tecnologia em expansão e até multinacionais estabelecidas em todos os setores, estão empregando várias ferramentas, técnicas e conhecimentos de análise de dados para dimensionar e ter sucesso.

9. Abrace a nova tecnologia

Muitas organizações adotaram BI (Business Intelligence) e ferramentas analíticas com a esperança de integrá-lo às ferramentas que seus funcionários usam regularmente. Mas impor o uso de dados ou análises não resolverá o problema.
A gestão deve enfatizar seus benefícios e garantir sua adoção orgânica.

10. Empregar visualizações contrastantes

Qualquer problema, quando visto de uma única perspectiva, só pode fornecer uma solução limitada. Assim, a carga de dados que passa pelas observações de primeira, segunda e terceira ordem revela padrões que podem ter passado despercebidos na primeira vez.
Quer ser um analista de dados? Aqui estão as principais habilidades e ferramentas para dominar

11. Adote uma abordagem detalhista

Com o tempo, os clientes tornaram-se mais detalhistas e querem diminuir as razões para um aumento nas vendas e não querem apenas o quadro geral. A análise de dados oferece análise preditiva com um detalhamento dos padrões de compra do cliente.
Veja, por exemplo, Netflix e Amazon e como eles usam dados para prever o comportamento de compra:

12. Comece do zero

Esteja bem familiarizado com suas deficiências e o que não funciona, pois isso pode lançar as bases para sua próxima tentativa. Sempre comece com um problema de negócios, trabalhe nos detalhes, corrija o problema e meça sua taxa de sucesso.
Você tem muitas chances, pois este é um processo de tentativa e erro.
Se o potencial da análise de dados for usado por gerentes e grandes equipes para melhorar os resultados dos negócios, não haverá como impedir que as empresas atinjam o impossível.