Big Data e Inteligência Analítica: 7 erros que você jamais deve cometer

É fato que Big Data e Inteligência Analítica são fortes recursos visados pelas organizações. Isso se deve principalmente aos esforços, cada vez maiores, de adaptação das empresas à transformação digital. Progredindo em ritmo acelerado, a análise de dados tornou-se um campo fundamental no setor corporativo, que busca alavancar ativos a partir dos dados.

As estratégias ligadas à área acabam sendo rotineiras entre as equipes focadas em desenvolver o papel importante de gerir, organizar, monitorar e analisar todo esse compilado de informações. Afinal, são grandes influências na tomada de decisão de gestores e administradores.

Embora essencial para traçar melhorias, desbloquear a inovação e gerar valor por meio desses registros é sempre um desafio. No entanto, é possível executar processos analíticos complexos de forma inteligente e eficiente.

Continue lendo e descubra os 7 erros mais comuns na atuação com Big Data e Inteligência Analítica!

O papel dos dados para desbloquear a inovação

Com o propósito de traçar estratégias de negócio, as organizações têm utilizado Big Data e Inteligência Analítica como meio de melhorar a performance da empresa, alcançar negócios em potencial e impulsionar a adoção da transformação digital.

Isso porque a geração de dados está crescendo cada vez mais no mundo todo. Mais do que isso, é reconhecido que essas informações podem ser um ponto chave para criar ações e planos estratégicos para os negócios de uma empresa. Afinal, oferecem oportunidades de soluções capazes de identificar padrões e previsões dos processos internos.

Nesse sentido, o papel dos dados no desbravamento da inovação no setor corporativo é o de apontar caminhos e possibilidades, com base em análises aprofundadas, inteligentes e estratégicas de informações colhidas pelas companhias, sejam elas de fonte tradicional ou digital.

Assim, com a adoção das práticas de Inteligência Analítica, as organizações são capazes de otimizar operações, monitorar e corrigir gaps. Além é claro, de gerar insights valiosos para as ações da empresa, novas oportunidades de crescimento e até de rentabilidade. 

Entenda os 7 maiores erros na gestão de dados 

O conceito de Big Data está relacionado ao conceito dos 3 Vs: velocidade, variedade e volume.

E exatamente por lidar com grandes volumes de dados e ser um conjunto de técnicas capazes de suportar essa quantidade toda, o Big Data, junto ao propósito de análise aprofundada da inteligência analítica, é capaz de oferecer elementos cruciais para as organizações.

No entanto, trata-se de um processo desafiador, uma vez que a confiabilidade do resultado depende da qualidade dos dados.  E o principal ponto de partida é reconhecer os erros mais comuns no gerenciamento de dados. Confira:

1.Não definir qual é o objetivo da gestão de dados 

Toda ação no setor corporativo exige um planejamento. Caso contrário, as estratégias e técnicas adotadas podem não retornar o esperado e ainda prejudicar o negócio. Portanto, não definir um objetivo para a gestão de dados é um erro, pois trata-se de um procedimento fundamental para garantir a qualidade do gerenciamento de dados.

Ou seja, é preciso pensar no que a empresa busca com as informações colhidas, qual é a meta e, principalmente, quem é o público-alvo da coleta de dados e do direcionamento das ações. Além disso, é preciso saber o que fazer com o resultado gerado.

2.Usar números sem relevância 

Outro erro muito comum em Big Data e Inteligência Analítica é o levantamento de informações de pouca relevância. Estando este fator, diretamente ligado à falta de planejamento adequado para o processo de gerenciamento. 

Isso significa dizer que se os dados colhidos não gerarem resultados importantes para as ações da empresa, não serão válidos na tomada de decisão. 

É preciso que os dados sejam capazes de contribuir com a compreensão de vários indicativos, como o comportamento do consumidor, efeitos da sazonalidade na venda e motivos para clientes escolherem um serviço/produto.

3.Resistência à gestão 

Não usar os dados para tomar decisões é desconsiderar um compilado de técnicas e análises inteligentes de dados que, se qualificados, podem resultar em escolhas muito mais assertivas. 

Lançar mão da lógica, da probabilidade e do que os dados “dizem” é aumentar as chances de uma decisão ruim.

4.Não definir metas concretas 

É no planejamento que se definem metas para a gestão de dados com Big Data e Inteligência Analítica. No entanto, essas definições precisam ter consistência e coerência com os objetivos e metas da empresa.

Se isso não receber a atenção necessária, pode ser muito difícil focar nos indicativos adequados para ações assertivas.

5.Falta de integração entre as áreas 

Um grande benefício do Big Data é sua possibilidade de implementação de forma integrada em cada setor e capacidade de organizar os dados de forma fluída e conectada. Nesse sentido, separar os departamentos da empresa reduz o valor que a gestão de dados pode trazer à análise.

6.Colocar todo seu foco em tecnologia 

Atuar com Big Data e Inteligência Analítica exige entender que não se trata de uma questão de TI e sim de negócio. Isso significa dizer que é um erro acreditar que o software unicamente é capaz de realizar os objetivos da empresa. Ou seja, é preciso aprender a lidar com o recurso e os resultados obtidos de forma estratégica.

7.Confundir correlação com causalidade

 Por último, é válido dizer que dois indicativos podem crescer juntos e não estarem relacionados. É fundamental entender a correlação e a causalidade dos números obtidos. Isto é, saber o peso e o que cada dado representa para evitar análises equivocadas e comprometer os resultados.

Por fim, esperamos ter ajudado você a entender a importância de Big Data e Inteligência Analítica no processamento de dados. E caso esteja precisando de soluções eficientes para o seu negócio, saiba que pode contar com o Grupo Toccato, referência no mercado de Business Intelligence.

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