Muito se fala sobre a importância de se ter ao dispor um serviço de data analytics, ou um dashboard. Mas você sabe mesmo o que é isso e como pode ajudar no crescimento da sua empresa?
Primeiramente, o que é Data Analytics?
A tradução literal é Análise de Dados e trata-se da ciência de analisar dados brutos para tirar conclusões sobre essas informações. Antes feitos à mão, hoje esses processos foram automatizados e traduzem os dados brutos para o consumo humano.
Uma análise de dados eficiente pode revelar tendências e métricas que, de outra forma, seriam perdidas na massa de informações. Essas informações podem então ser usadas para otimizar processos e aumentar a eficiência geral de um negócio ou sistema.
Compreendendo Data Analytics
Data Analytics é um termo amplo que engloba diversos métodos para analisar dados. Qualquer tipo de informação pode ser submetida a técnicas de análise para que se obtenha uma solução que busque melhorar as coisas.
Por exemplo, uma fábrica registra o tempo de execução das tarefas, o tempo de inatividade e a fila de trabalho de suas máquinas. Em seguida, analisa os dados para planejar melhor as cargas de trabalho e para que suas máquinas operem mais perto da capacidade máxima.
A análise de dados pode fazer muito mais do que apontar gargalos na produção. As desenvolvedoras de games usam data analytics para definir recompensas para os jogadores que se mantêm mais ativos no jogo. Quem gera conteúdo usa essas análises para manter o público clicando, assistindo ou até mesmo para reorganizar seu conteúdo e, assim, obter outra visualização ou outro clique.
Esse processo envolve as seguintes etapas:
- Primeiro é preciso determinar os requisitos de dados ou como eles são agrupados. Esses dados podem ser separados por idade, demografia, renda ou sexo. Os valores analisados podem ser numéricos ou divididos por categoria.
- A segunda etapa é o processo de coleta. Isso pode ser feito por meio de uma variedade de fontes, sejam elas online ou offline.
- Uma vez que esses dados foram coletados, eles devem ser organizados para que possam ser analisados. A organização pode ocorrer em uma planilha ou outro software que trabalhe com estatísticas. O melhor exemplo é o Dashboard.
- Os dados são então limpos antes da análise. Isso significa que ele é limpo e checado para garantir que não haja duplicação ou erro e que não esteja incompleto.
Por que Data Analytics é importante?
Em resumo, porque ajuda as empresas a otimizar seu desempenho. Implementá-lo no modelo de negócios significa reduzir custos, especialmente identificando formas mais eficientes de fazer os negócios andarem e armazenando grandes quantidades de dados.
Também é possível usar esse recurso para tomar melhores decisões de negócios e ajudar a analisar as tendências e a satisfação do cliente, o que pode levar a novos – e melhores – produtos e serviços.
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