Principais desafios dos analistas de dados e como superá-los

Além dos aspectos mencionados, a integração de sistemas é um ponto mais crítico na implementação da análise de dados na produção industrial. A harmonização de tecnologias diversas e sistemas legados requer estratégias eficazes para garantir uma transição suave. O caso da Portuense ilustrou Curso de analista de dados: Como o bootcamp da TripleTen prepara você para o mercado como a implementação do Sensio ERP trouxe benefícios significativos, centralizando e integrando as principais informações da empresa. Com isso, a gestão operacional e estratégica se tornou mais eficiente, otimizando o tempo, minimizando erros e melhorando a tomada de decisão.

Com essa compreensão, é possível ajustar as estratégias de negócio, lançar novos produtos ou expandir para novos mercados. É importante que você apresente as informações de forma clara e específica à sua pesquisas. Você pode apresentar um destaque, que é o que você descobriu de mais importante com sua pesquisa. Na maioria das vezes, o destaque se relaciona diretamente aos objetivos da pesquisa. Já no caso das pesquisas qualitativas, pode ser feita uma análise de conteúdo que vai servir de base para uma análise qualitativa das entrevistas, das observações, das questões abertas em questionários, etc.

O que são dados estruturados e dados não estruturados?

São exemplos de análises descritivas os relatórios, as análises de negócios e a avaliação de resultados e métricas. A análise descritiva é um dos tipos de análise de dados com base em fatos que já aconteceram. Sendo assim, todas as tomadas de decisões da empresa — especialmente as mais estratégicas, são e devem ser baseadas nas análises de dados.

• Estabeleça metas e objetivos específicos que você deseja alcançar com base na análise de dados.
• Desde a seleção de talentos até o desenvolvimento de habilidades, a análise de dados auxilia na tomada de decisões relacionadas ao capital humano, contribuindo para um ambiente de trabalho mais eficiente e engajado.
• Essas tecnologias permitirão identificar padrões mais complexos nos dados e gerar insights ainda mais precisos.

Tudo a partir do mapeamento de padrões escondidos em conjuntos de dados, capazes de dizer algo útil e relevante sobre uma área específica da empresa — como o comportamento de um grupo de clientes, por exemplo. Podemos, porém, conceitualizar essa atividade como o processo de análise de dados brutos, de modo a extrair dali insights e respostas valiosas e acionáveis. A análise de dados funciona de diferentes maneiras por toda indústria, não existindo uma única definição para a forma que deve ser conduzida.

O que é a Análise Exploratória de Dados e para que serve?

Por exemplo, é possível utilizar a análise preditiva para tentar desvendar quais produtos de uma empresa mais terão saída no período do Natal. Basicamente, a análise preditiva de dados busca determinar se, estatisticamente, há probabilidade de determinado evento acontecer. Explicando melhor, quando se avalia o número de vendas, observa-se, também, o perfil do cliente, os produtos que mais vendem e a demanda em determinadas datas. Para uma empresa financeira, por exemplo, pode ajudar a simplificar a análise de crédito de seus clientes, automatizando a liberação do mesmo de acordo com critérios e fatores de risco pré-estabelecidos. Dessa maneira, em vez de basear suas decisões e estratégias em suposições, você faz escolhas informadas com base no que os dados estão lhe dizendo. Não é por menos que, de acordo com uma pesquisa da MicroStrategy, 94% das empresas consideram os dados um fator essencial para o seu crescimento.

Em outras palavras, a análise prescritiva busca avaliar as consequências que determinadas decisões podem trazer. Essa abordagem utiliza algoritmos avançados para sugerir ações específicas que maximizem o desempenho. Enquanto a análise preditiva antecipa o que pode acontecer, a análise prescritiva vai além, fornecendo recomendações acionáveis para otimizar resultados. É a partir dela que o gestor ou profissional responsável consegue descobrir informações úteis e traçar estratégias assertivas sobre determinado assunto ou contexto para o alcance de resultados.

Cultura de dados e treinamento de equipes

No fim das contas, as empresas buscam maximizar a eficiência dos processamentos de dados sempre que for possível. Afinal, isso resulta em maior eficiência no processamento, no armazenamento e na limpeza dos dados. Sendo assim, esse tipo de análise usa comportamentos humanos, https://surgiu.com.br/2024/02/17/curso-de-analista-de-dados-como-bootcamp-da-tripleten-prepara-voce-para-o-mercado/ dados, insumos sociais e estatísticas que formam padrões para criar um algoritmo. A pessoa profissional em Data Analytics é responsável por encontrar correlações significativas entre os dados e comunicar adequadamente as informações importantes extraídas dos dados.