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4 dicas eficientes para analisar dados

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Quer obter o máximo de resultados e insights a partir de dados? Então vem com a gente e conheça essas dicas para analisar dados de forma eficiente daqui pra frente.

Analisar dados: qual a importância?

Há quem diga que a mineração de dados é como a mineração de ouro: você sempre está procurando algo valioso – e isso pode ser difícil.

Mas a boa notícia é que com a análise de dados você frequentemente consegue encontrar insights valiosos sobre as oportunidades e ameaças que, de outra forma, poderia ter perdido.

A partir da análise de dados também é possível tomar melhores decisões, já que as escolhas são apoiadas por métricas que foram coletadas e estudadas. Com a prática, a análise de dados se torna mais rápida e precisa – e pode contribuir e muito tanto para o trabalho quanto para a vida pessoal.

Quais os impactos de uma boa análise de dados? 

Bom, com o processo e as ferramentas corretas de análise de dados, o que antes era um grande volume de informações soltas se torna um ponto de decisão simples e claro. Os impactos disso incluem:

  • Simplificação de operações – é possível melhorar a eficiência operacional por meio da análise de dados. Coletar e analisar dados sobre estoques, por exemplo, leva a uma diminuição de esforços muito grande.
  • Diminuição de riscos – os dados podem ajudar uma organização a entender os riscos e tomar medidas preventivas. 
  • Melhora na entrega de produtos/ serviços – analisar os dados vai ajudar também as empresas a continuarem competitivas quando as mudanças de demanda (ou novas tecnologias) forem desenvolvidas, sempre acompanhando as novidades do mercado.


4 dicas eficientes para analisar dados

Antes de começar a analisar os dados, você precisa:

  • Saber quais são os dados corretos para responder à sua pergunta;
  • Tirar conclusões precisas desses dados; 
  • Dados que informam o seu processo de tomada de decisão.

Para melhorar suas habilidades em analisar dados e simplificar suas decisões, veja algumas dicas eficientes:

1 – Limpe seus dados e remova tudo o que você não precisa

Se as informações que você analisar estiverem erradas, forem imprecisas ou inconsistentes, os insights que você terá de sua análise serão errados. Portanto, depois de coletar seus dados, reserve um tempo para limpá-los, certificando-se de que sejam consistentes e não incluam informações duplicadas.

Também é importante criar um processo padrão para quando e como coletar dados.

2 – Crie seu kit de ferramentas de análise de dados

Planilhas como Excel ou Google Planilhas são ferramentas tradicionais para analisar dados. Elas são ótimas para analisar dados pequenos a médios sem a necessidade de conhecimento técnico aprofundado para começar.

Já as ferramentas de Business Intelligence (BI) são usadas por empresas que precisam coletar e analisar grandes conjuntos de dados para identificar tendências e padrões.

3 – Procure padrões e tendências nos dados

Seus dados estão limpos e você está equipado com uma variedade de ferramentas. Agora você pode iniciar o processo de análise de dados.

Para começar, procure tendências em seu conjunto de dados. Se a maioria deles for numérica, é relativamente fácil achar padrões em gráficos e outras visualizações. 

Porém, se você tiver dados não estruturados (como e-mails, por exemplo), pode precisar de uma abordagem diferente. A análise de texto, por exemplo, usa ferramentas específicas para extrair informações de dados de texto não estruturados.

4 – Compare os dados atuais com as tendências anteriores

Se você não está conseguindo identificar tendências e padrões em seus dados, pode ser porque está olhando os dados muito de perto. Ou seja, você não vai conseguir detectar mudanças ao longo do tempo porque tudo o que você está vendo é um único período.

O que está faltando é o contexto: como seus dados atuais se comparam aos períodos anteriores.

Quer saber mais técnicas de gestão de dados e aprender a interpretá-los com eficiência? Conheça o curso de Gestão de Marketing – MarTech e AdTech da Galícia Educação. Ele conta com um módulo voltado para Inteligência Competitiva, abordando diversos modelos e métodos, desde as tecnologias necessárias para a organização dos dados e relatórios, a análises descritivas, preditivas e prescritivas inteligentes. 

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