Você sabe o que fazer com os dados depois de organizados e validados?

O processo de tratamento de dados tem como objetivo melhorar as informações para que as análises tenham mais sucesso, mas você sabe o que fazer com os dados corretos?
Convidamos o time da Oper, empresa especializada em extrar inteligência de dados, para falar mais sobre o assunto!

Uma base de dados validada e organizada é um recurso que vale tanto quanto petróleo para sua empresa hoje. Para aproveitar todo esse potencial e retirar insights para a tomada de decisão é preciso mais do que apenas ter os dados. É preciso trabalhar com eles.

Por isso perguntamos, você sabe o que fazer com a sua base de dados? Para responder essa pergunta precisamos pensar no fluxo de trabalho da ciência de dados. O trabalho se adapta a cada um dos casos e depende do tipo de dado que iremos analisar, mas basicamente, seguimos os seguintes passos: formulamos perguntas, organizamos os dados que serão usados, consolidamos essas informações, analisamos e apresentamos resultados.

Parece simples, mas cada uma dessas etapas leva tempo e depende de um time multidisciplinar e especializado que vai resolver diferentes problemas que possam aparecer no caminho.

Formular perguntas

O primeiro passo sempre é definir aonde queremos chegar e o que gostaríamos de saber a partir dos dados. Isso ajuda a olhar para o banco de dados com mais critério e não se perder numa grande quantidade de informação. Essas perguntas podem ser as mais variadas, desde qual deve ser o preço de um produto, até onde devo abrir uma nova filial de franquia.

Saber exatamente o que deve ser respondido permite também que você saiba quais dados coletar e qual a melhor forma de fazê-lo. As perguntas guiam tanto o que deve ser feito daqui para frente como também ajudam a reestruturar o processo, se houver falhas na coleta de dados.

Com essas perguntas definidas podemos partir para o próximo passo que é avaliar os dados disponíveis e organizar o que será usado.

Consolidar os dados

Um banco pode conter um volume muito grande de dados, mas não precisamos usar todos eles de uma vez. Vamos usar só os que nos interessam para cada caso. Por isso, é importante separar o que é mais importante e consolidar. Isso significa: deixar todos com a mesma formatação e retirar aqueles que fujam do padrão para não comprometer as análises.

Essa consolidação dos dados é diferente da limpeza e validação que se faz no início. É importante manter um banco de dados organizado e validado, para que saibamos antes de começar que as informações que existem ali são confiáveis.

Na etapa de consolidação vamos retirar e organizar apenas o que precisamos para a análise específica.

Analisar os dados

Usamos os dados consolidados ou uma amostra deles, para rodar modelos estatísticos e de machine learning que nos ajudam a extrair as respostas que precisamos. Alguns modelos já estão prontos, outros são desenvolvidos especificamente para uma demanda. Mas o importante é que eles consigam usar os dados para entender o que já aconteceu e prever com um bom grau de precisão o que pode acontecer.

Essas previsões facilitam a tomada de decisão e ajudam a planejar o que fazer no futuro. Isso porque elas se apoiam nas métricas de desenvolvimento do negócio, considerando as tendências do mercado, sazonalidades e o histórico que a empresa já possui.

A análise também pode ser apenas descritiva, organizando e mostrando os dados de forma simplificada. Isso garante que informações mais genéricas sejam mostradas. Assim é possível entender como os dados se comportam sem um sistema muito sofisticado, apenas resumindo toda a informação graficamente.

Apresentar resultados

E, por fim, precisamos apresentar as descobertas feitas na análise. Para isso usamos os gráficos mais adequados para cada tipo de dado e montamos dashboards interativos. Com eles, cada usuário pode manipular exatamente quais dados deseja ver e quais as previsões que o modelo estatístico entrega.

O objetivo aqui é entregar as ferramentas para que qualquer pessoa possa olhar para os dados de maneira organizada e tirar suas próprias conclusões para orientar a tomada de decisão consciente e embasada.

Depois de todo esse ciclo terminado é importante lembrar que o trabalho com dados é cíclico, e pode ser que, ao chegar no final, surjam novas perguntas ou novos dados, o que nos faz retomar a primeira etapa e seguir sempre aprimorando.

Para realizar esse trabalho contínuo e aprofundado com os dados você pode contar com a Oper

A Oper

Entregamos ao mundo dos negócios e ao meio científico soluções em estatística e data science capazes de tornar real a evolução através do significado dos dados.

Após mais de 10 anos de experiência analisando bancos de dados, tanto com foco na produção de conhecimento científico, como na produção de conhecimento para o desenvolvimento dos negócios, nos tornamos especialistas em conversar com os dados.

Entre em contato conosco e saiba mais sobre o que podemos fazer para ajudar a sua empresa a ser data driven!

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Fábio é CEO da BringData, empresa especializada em tratamento de dados de clientes, foi Diretor Comercial da Track.co, é administrador e especialista em gestão da experiência de clientes.

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