O Data Analytics está na linha de frente das empresas que mais crescem no mercado. Saiba os benefícios de traduzir os dados do seu negócio em informações valiosas para todas as pessoas.
Conheça os tipos de análise de dados e as ferramentas mais usadas nesse processo. Inspire-se com experiências de quem já usa Data Analytics como rota do seu crescimento.
Com certeza você já ouviu falar que os dados são o novo petróleo. A analogia é para comprovar o valor desses ativos na atualidade. No entanto, há uma característica que difere os dados do combustível fóssil: eles nunca terão fim.
Por isso, são os influenciadores da transformação digital e do sucesso das empresas, já que oferecem infinitas possibilidades de combinação e uso.
Mas se os dados são assim tão valiosos, por que ainda não são amplamente difundidos nas organizações? Segundo a consultoria Gartner, há 3 fatores que representam os maiores obstáculos para o sucesso das estratégias de análise de dados:
Por outro lado, há líderes de dados que foram bem-sucedidos em suas iniciativas de Data Analytics.
Eles investiram fortemente na gestão ativa dos seus programas e, principalmente, estimularam a alfabetização de dados internamente.
Dessa forma, são 1,8 vezes mais eficientes do que os líderes que investiram menos recursos.
O caminho para estabelecer uma cultura data-driven, ou orientada a dados, vai exigir uma mudança cultural somada a alguns esforços.
Porém, o caminho é sem volta. A pergunta não é se você precisará ou não começar a ter uma análise de dados eficiente na empresa, mas sim quando.
O problema é que provavelmente sua concorrência já entrou na corrida.
Por outro lado, independente do porte da sua empresa, é possível estruturar uma estratégia tão potente quanto a dos grandes players do mercado.
Para isso, é hora de começar seu planejamento em Data Analytics ou aprimorar as técnicas já utilizadas.
Data Analytics, ou análise de dados, é um processo composto por várias etapas para buscar respostas e insights nos dados brutos coletados em uma empresa. O objetivo da estratégia é tomar decisões mais precisas em qualquer área, com base em fatos.
As análises de dados norteiam as estratégias de Business Intelligence e Analytics.
Isso porque você usa técnicas para identificar padrões e comportamentos a partir do que já aconteceu ou está acontecendo na sua empresa ou no mercado.
Os desdobramentos são inúmeros:
No entanto, o Data Analytics não deve ser competência de apenas um setor ou profissional. O ideal é que pessoas de diferentes frentes envolvidas entendam o valor comercial dos dados e possam acrescentar uma determinada visão a eles.
De acordo com Debra Logan, vice-presidente de pesquisa do grupo Gartner:
Aumentar a alfabetização de dados dentro da organização permite que os líderes de D&A e CDOs implementem uma cultura orientada por dados que incentiva o uso de dados na tomada de decisões.
A alfabetização de dados desenvolve o perfil analítico de todos os profissionais. Isso significa nivelar habilidades e garantir pessoas fluentes nessa linguagem.
Dessa forma, todos estarão aptos para buscar, ler e interpretar informações que apoiem suas rotinas.
E mais do que isso, também conseguirão compartilhar conhecimento entre equipes e setores e debater resultados para atingir os objetivos da empresa.
Leia também: Business Analytics: como usar os dados para prever o futuro.
Data & Analytics é um conceito amplo. Isto é, por um lado envolve a a área de Data, enquanto um grupo de operações conectadas apenas aos dados. Mas por outro, envolve a área de Analytics, que representa a parte de análises desses dados uma vez que possam ser visualizados.
Em Data, encontram-se etapas como armazenamento em nuvem, estrutura de bancos de dados e até segurança desses ativos sensíveis.
Já Analytics necessita de um olhar humano e estratégico para entender não apenas o comportamento dos dados, como seus impactos em uma organização.
Portanto, o termo Data&Analytics é a soma de ambos os conceitos.
Na prática, é comum que o lado operacional em torno dos dados esteja ligado aos profissionais de tecnologia ou especialistas da área, como engenheiros e cientistas de dados.
Já as análises de dados costumam ser feitas por profissionais de negócios em diferentes áreas, ou mesmo dentro de qualquer tipo de instituição como governo e terceiro setor.
Data Analytics, Big Data e Data Science são termos distintos, porém, complementares. Enquanto Data Analytics se refere à coleta e análise de dados, o Big Data trata-se dos grandes volumes de dados em si, gerados em diversas fontes. Já o termo Data Science, ou Ciência de Dados, está ligado à uma área de estudo.
A área de Data Science visa compreender e aplicar os melhores métodos e processos à cerca dos outros dois conceitos.
Isto é, o cientista de dados é o profissional que precisa entender como extrair, transformar e dar significado aos dados.
Para isso, precisa ter conhecimento aprofundado do negócio, bem como de estatística, matemática e várias áreas da computação, como cloud computing e inteligência artificial.
Na prática, podemos exemplificar Data Analytics, Big Data e Data Science da seguinte forma:
Na Fábrica de Dashboards você acelera projetos de dados para obter visuais personalizados, que transformam a maneira como seu departamento faz análises, levando a decisões ágeis e eficientes.
O Data Analytics serve para dar sentido aos dados e resolver problemas específicos. Mas antes, é necessário minerá-los, organizá-los e estruturá-los, criando relacionamentos e conexões entre eles.
A partir daí, as pessoas podem tomar decisões estratégicas, táticas e operacionais em qualquer cenário. Seja em tempo real, para identificar oportunidades assim que elas aparecem, seja para atingir objetivos em curto, médio ou longo prazo.
O Data Analytics é crucial para a inovação nas empresas. Conforme pesquisa da plataforma Statista, em 2021, 46% das organizações entrevistadas utilizaram Big Data Analytics – análises de grandes volumes de dados – para realizar pesquisas de mercado.
Assim, é possível rever modelos de negócio e descobrir brechas para alinhar produtos e serviços rapidamente às expectativas atuais dos clientes.
Ao utilizar as técnicas de análises de dados, você também estimula uma mudança de cultura e mentalidade na organização.
Este é o principal motor de impulsionamento da transformação digital, que estabelece a conexão perfeita entre pessoas, processos e tecnologia.
Toda estratégia de Data Analytics precisa se apoiar em ferramentas confiáveis. Afinal, os dados podem perder o sentido, e por consequência, seu valor, caso não sejam trabalhados da forma correta.
Portanto, é essencial manter a integridade dos seus dados para não corromper a credibilidade das suas análises.
Além disso, você precisa priorizar um ambiente seguro para armazenar as informações. Isso porque há muitos princípios em jogo, especialmente a idoneidade e segurança da sua empresa e a confiança dos seus clientes.
Dessa forma, criar políticas de governança e se manter em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) são requisitos indispensáveis.
Pensando pelo lado estratégico, as tecnologias de Data Analytics permitem extrair o máximo potencial dos seus dados.
Elas são as responsáveis pela transformação e organização dos dados, assim como por realizar cálculos estatísticos simples ou complexos, eliminando as falhas humanas nesses processos.
E mais, apresentam seus resultados de maneira intuitiva para que seja mais fácil compreendê-los.
Conheça algumas dessas ferramentas nos próximos tópicos.
É provável que você use uma ou mais planilhas do Excel na sua empresa. Embora não seja o método mais rápido para analisar dados, as planilhas são fontes ricas de informações e você pode combiná-las e filtrá-las de várias maneiras.
Elas ainda podem servir como fontes de dados para alimentar outros sistemas de análises, como o Power BI.
Além disso, é possível aplicar diferentes tipos de funções matemáticas e criar gráficos visuais dos dados com alguns cliques.
Por ser uma ferramenta já muito difundida no mercado e usada pela maioria das empresas, o Excel pode ser um primeiro aliado nas rotinas de Data Analytics.
Só vale lembrar que o Excel também possui suas limitações e não é indicado para manipular volumes massivos de dados. Para esse fim, o indicado é o Power BI, a ferramenta criada pela própria Microsoft para superar seu queridinho das planilhas.
Conheça a suíte de aplicações integradas para análises de dados e produtividade: Mantenha equipes focadas e produtivas com Microsoft 365.
O Power BI é uma ferramenta líder no segmento de Business Intelligence. Desenvolvido pela Microsoft, hoje a aplicação é uma das mais robustas para coleta, transformação, modelagem e análises de dados.
Além disso, possui a credibilidade e confiança do Azure, considerado o provedor de nuvem de Business Intelligence preferido pelo mercado global, conforme pesquisa da Statista.
Baseado em tecnologia low-code, ou de pouco código, o Power BI oferece uma interface intuitiva e amigável.
Esse é um tipo de aplicação que permite criar dashboards e relatórios interativos e personalizados do zero sem o uso de códigos, apenas com o recurso drag&drop, também conhecido como arraste&solte, para movimentar objetos.
No entanto, usuários avançados, como cientistas de dados, também podem explorar ainda mais os recursos da ferramenta usando diferentes linguagens de programação.
Em níveis mais avançados, o Power BI fornece um construtor de inteligência artificial, que também é intuitivo. Dessa forma, você pode criar rapidamente modelos de IA e Machine Learning para trazer ainda mais precisão e agilidade em suas análises de dados.
Saiba como funciona a ferramenta de Business Intelligence de ponta a ponta: Power BI: como adotar uma cultura de dados na prática.
Não é errado dizer que o Python é uma das linguagens de programação mais fáceis do mercado – se não a mais fácil.
Essa linguagem é bastante versátil e se encaixa em diversos contextos, inclusive para análises de dados, e pode até mesmo ser usada no Power BI.
Os scripts de Python são curtos e essa é sua principal característica. Por isso, as pessoas conseguem assimilar a linguagem mais rápido e escrever funções com poucas linhas de código.
Os cientistas de dados também preferem usar Python em suas estratégias de Data Analytics. Isso porque há muitas bibliotecas de códigos prontos, criados pela própria comunidade de usuários.
Somente esse fator faz os profissionais economizarem tempo e resumir muitas das suas tarefas com dados.
Por exemplo, explorar e manipular conjuntos de dados, criar relacionamentos ou realizar cálculos estatísticos e matemáticos.
Entenda mais sobre a linguagem de programação: Por que aprender Python: o código fácil e popular do mercado.
A linguagem R é especificamente voltada para Data Science. É uma linguagem de computação estatística e gráfica, que também possui um ambiente de desenvolvimento integrado e pode se expandir através de pacotes.
A ‘R’ não é tão intuitiva quanto o Python. No entanto, ela permite minerar, manipular e analisar dados ainda mais complexos.
Isso porque ela abrange vasta quantidade de funções matemáticas e estatísticas, além de símbolos e fórmulas. Tudo específico para essas finalidades.
Por isso, é possível, por exemplo, desenvolver testes estatísticos, fazer análises temporais e criar diferentes tipos de gráficos para interpretar os resultados.
Leia também: Entenda e use ‘R’ com Power BI nas análises avançadas.
Microsoft Fabric é uma nova plataforma que revolucionará os processos de Data & Analytics. Ela fornece um único ambiente de armazenamento para integrar, gerenciar e analisar todos os dados da sua empresa.
O diferencial do novo MS Fabric é que ele conecta os fluxos de trabalho de engenheiros e cientistas de dados e dos usuários de negócio, por meio de seus seis componentes:
E em breve, o Data Activator também estará disponível.
Com o Microsoft Fabric os profissionais técnicos poderão extrair, transformar, preparar e organizar os dados em seu OneLake, e depois treinar modelos exclusivos de inteligência artificial para extrair os melhores insights.
Por fim, poderão compartilhá-los para os usuários de negócio consumi-los no Power BI de maneira simplificada, conforme suas necessidades, usando dashboards e relatórios intuitivos para obter o real valor de seus dados.
Saiba mais sobre a plataforma: Novo Microsoft Fabric: o que é, como funciona e por que usá-lo.
Quantas decisões você e suas equipes precisam tomar diariamente na empresa? Com certeza são muitas e sobre diversos cenários.
Então, ao olhar para os dados, como saber quais deles servem para cada tipo de tomada de decisão? Na verdade, cada objetivo requer técnicas diferentes de análises, considerando todas as variáveis possíveis.
Sendo assim, conheça agora os tipos de análises que você pode efetuar em Data Analytics.
Como você pode identificar todas as características do seu público-alvo? Ou, como explicar a quantidade de matérias-primas compradas em determinado período?
Através das análises descritivas, ou exploratórias, que têm o objetivo de descrever detalhadamente os dados que você possui no tempo presente.
As análises descritivas te ajudam a identificar cenários e entender contextos. Isso pode ser ao considerar apenas uma variável ou combinando várias delas. Com dados hospitalares, por exemplo, é possível gerar descrições relevantes, como:
Ao cruzar todas essas informações, é possível identificar a relação entre elas. Por exemplo, se a comorbidade “X” está relacionada ao peso, idade, gênero ou hábitos alimentares comuns dos pacientes.
Esse é o primeiro tipo de análise que você precisa fazer, pois ela organiza seus dados e fornece os contextos necessários para análises mais avançadas.
Se você soubesse o que vai acontecer no futuro, o que faria no presente? São perguntas como essa que as análises preditivas respondem. Essa técnica tem o objetivo de reunir dados suficientes para estudar probabilidades de ocorrências que podem estar por vir.
Por exemplo: é provável que sua empresa venda “X%” a mais no próximo mês. Para chegar a esse provável resultado você pode levar em consideração o comportamento do mesmo período em anos anteriores.
Ou então, você pode simular cenários futuros com base em padrões encontrados no passado, para assim, gerar diferentes hipóteses de resultados.
As análises preditivas ainda servem para ajudar na prevenção de crises. As empresas podem se preparar, por exemplo, para oscilações no mercado se já tiverem previsão dos períodos mais críticos e menos favoráveis do ano.
Assim, conseguem se antecipar às novas condições e responder rapidamente às mudanças, enquanto economizam esforços que não serão úteis para aquele momento.
E depois que você previu como serão os próximos meses? O que fazer para influenciar ou alcançar o máximo resultado previsto? Essas, são perguntas respondidas nas análises prescritivas.
Com esse tipo de análise você pode calcular a melhor forma agir. Por isso, ao combinar análises preditivas, prescritivas, descritivas, e ainda usar inteligência artificial, você pode obter recomendações sobre o que fazer para alcançar seus objetivos.
Além disso, você pode olhar para os gráficos e entender o que já deu certo para ser replicado. Ou ainda, simular as ações planejadas para compreender estatisticamente se elas trarão os resultados esperados.
A ideia aqui é manipular o presente para mudar cenários negativos do futuro, ou superar as expectativas previstas nas análises.
Leia também: 5 formas de usar inteligência artificial nas empresas.
Hoje, você consegue dizer exatamente por que suas vendas estão como estão? Ou por que seu público-alvo não está interagindo como você esperava? Com as análises diagnósticas você pode entender o porquê das situações.
As análises diagnósticas buscam encontrar padrões comuns ligados a um acontecimento. Assim, é possível identificar como foi que uma situação chegou aonde chegou, ou qual foi o caminho percorrido até fechar uma venda.
Um bom exemplo de uso desse tipo de análise é para traçar a jornada de compra do seu consumidor. Isso porque para saber o que o levou a dizer sim para sua marca, você precisa identificar:
Sendo assim, a partir das análises diagnósticas você consegue eliminar o que é negativo para sua empresa e gastar recursos em ações efetivamente eficientes.
Confira todos os tipos de análise de dados em detalhes: Quais são os tipos de análise de dados e como aplicá-los para obter respostas mais precisas?
As análises de dados oferecem insights muito amplos. Por isso, você pode responder a qualquer pergunta se souber como organizá-los e estruturá-los. Veja alguns dos benefícios dessas práticas nos próximos tópicos.
Esta é uma das maiores vantagens das análises de dados. Não há campanha ou modelo de negócio eficiente se não houver monitoramento constante do comportamento e características do seu público-alvo.
Além disso, você consegue mapear a jornada de compra do seu cliente para entender onde existem gargalos. Portanto, a partir dessas práticas você consegue reunir detalhes, como:
Assim, você pode criar estratégias de negócio personalizadas para cada público que sua empresa possui.
Isso inclui, por exemplo, a adaptação de preços conforme os padrões econômicos encontrados, ou o impulsionamento de campanhas específicas em datas comemorativas.
Aprenda uma das técnicas de análise mais eficazes para descobrir padrões e tendências sobre seu público: Análise Cohort: o que é, exemplos e 7 dicas para implementar.
A interpretação de dados complexos influencia diretamente a economia e segurança do seu negócio.
Observar os grandes volumes de dados sem um objetivo não significa nada. Porém, ao traçar um plano para eles você pode combiná-los em diferentes cenários, por exemplo:
O mais importante é que o Data Analytics permite transformar os dados mais complexos em informações simples, que facilitam todas as tomadas de decisão.
Combine os dados quantitativos com os qualitativos para expandir suas análises: Análise qualitativa de dados: o que é, exemplos e como fazer.
Investir em qualquer área da sua empresa requer planejamento estratégico. Não apenas para decidir onde e no que investir, mas também para compreender qual será o retorno deste investimento.
Caso contrário, você pode implementar a melhor ferramenta ou criar a melhor campanha e nunca atingir o resultado esperado.
O aumento do ROI, portanto, está conectado às análises de dados. Isso porque ao levantar todas as informações pertinentes a um investimento, você compreende seus riscos e as áreas de impacto.
Assim, em primeiro lugar, você mapeia quais investimentos são realmente prioritários. Em segundo lugar, manipula suas ações a partir dos insights de forma a trazer o máximo retorno sobre o investimento.
Já imaginou se você tivesse uma receita que fizesse seu ticket médio aumentar? Pois, essa receita já existe e se chama Share of Wallet, ou parte da carteira, na tradução literal. Esta abordagem tem o objetivo de fazer seu cliente priorizar todas as compras na sua empresa.
Isso significa ampliar sua oferta de produtos ou serviços relacionados. Dessa forma, é possível evitar que os clientes comprem uma parte do que precisam no seu negócio, e outra parte no seu concorrente.
Por exemplo, imagine que uma loja de roupas de inverno faturou R$ 400 de um cliente no dia.
No entanto, ao sair do estabelecimento, o cliente entrou na loja de calçados ao lado e gastou mais R$ 400 em uma bota de esquiar.
Ou seja, se a loja de roupas também vendesse calçados de inverno, ela teria aumentado o ticket da venda para R$ 800.
Além disso, fidelizaria o cliente porque ele encontraria tudo o que precisa para suas férias na neve em um único lugar.
Sabe como você consegue aplicar essa estratégia na sua empresa? Analisando dados.
Ao fazer uma pesquisa com clientes você pode descobrir o que está faltando para sua empresa cobrir todas as necessidades do seu público.
Ao final, você pode cruzar essas informações com dados financeiros, por exemplo, para identificar se é viável expandir sua oferta de produtos ou serviços.
E como resultado, você captura a maior parcela de faturamento do seu mercado.
Para identificar as necessidades e o comportamento de compras do seu público, explore todo o potencial dos dados: Customer Analytics: entenda e antecipe as necessidades dos seus clientes.
Precisa de inspiração para sua estratégia de Data Analytics? Veja agora diferentes casos de uso das análises de dados em diversos setores da economia.
Entenda como empresas de segmentos distintos estão melhorando seus resultados através de uma cultura orientada a dados, para aplicar as boas práticas na sua organização.
A Netflix é um caso clássico de sucesso de Data Analytics. A empresa orientada a dados usa os insights que obtém sobre o comportamento dos seus assinantes para sempre melhorar seus serviços.
Por isso, montou vários grupos de profissionais com diferentes habilidades analíticas e de negócio para impactar a experiência dos consumidores.
A cultura data-driven da Netflix é a grande responsável pela marca ter ultrapassado os 200 milhões de assinantes.
E mais, pelas altas taxas de retenção que praticam, graças à sua capacidade de personalizar conteúdos. Eles analisam todos os dados que coletam, por exemplo, o tipo de conteúdo mais assistido por um cliente e até quais cenas foram assistidas repetidamente.
Um dos seus casos de sucesso no marketing é para impulsionar trailers de novos filmes ou séries. Neste caso, podemos citar a técnica utilizada para anunciar a série “House of Cards”. A Netflix fez dez cortes diferentes deste trailer e disparou para públicos distintos.
Assim, quem assistiu muitos filmes com um determinado ator presente na série, por exemplo, recebia a parte do trailer em que ele mais apareceu.
Dessa forma, ao mesmo tempo que atinge o público certo, com verdadeiro potencial de assistir a nova atração, a Netflix economiza dinheiro com campanhas ineficientes.
O CEC Bank é a instituição financeira estatal mais antiga da Romênia. Apesar da relevância, o banco precisava atualizar sua infraestrutura, pois almejavam uma recolocação competitiva no mercado.
Mesmo com as burocracias, o banco investiu nessa mudança. Eles contaram com a ajuda de um parceiro e das ferramentas Microsoft durante todo o processo de digitalização.
O primeiro passo, então, foi se livrar dos papéis, que ainda eram a base de comunicação do banco. Para isso, criaram sua infraestrutura digital totalmente baseada na nuvem do Microsoft Azure.
Ademais, estão usando o Microsoft 365 para centralizar as comunicações e os recursos de colaboração em equipe.
O segundo passo foi eliminar as planilhas. Com mais de 1000 filiais no país, cada uma delas ainda precisava preencher dados manualmente.
Por isso, o processamento e análises desses dados levavam cerca de três semanas. Segundo Gabriel Pralea, diretor de rede de agências do CEC Bank:
Depois de migrar para a nuvem do Azure e implementar o Power BI, as informações estão disponíveis em um dia. Nossos vendedores agora podem tomar melhores decisões de negócios porque não precisam mais esperar até o final do trimestre. E, claro, a qualidade dos dados é o próximo nível.
Ao renovar sua infraestrutura, portanto, o banco conseguiu oferecer soluções mais modernas para os seus clientes. Mas, principalmente, reduziram o tempo de tomadas de decisão e as fazem agora com mais qualidade.
A Louis Riel School Division (LRSD), no Canadá, é uma instituição de ensino com mais de 1500 alunos, 40 unidades, e cerca de 2000 professores.
Há mais de cinco anos eles usam Data Analytics e o Power BI para tomar decisões. Mas, o que chama mesmo a atenção é o envolvimento de toda a comunidade escolar nos processos de coleta e análise de dados.
Isso porque a instituição está investindo há anos em sua jornada de alfabetização de dados. Segundo Christian Michalik, superintendente do LRSD:
O que queremos é que o Power BI seja usado não apenas como uma ferramenta nas mãos de um superintendente ou coordenador ou diretor, mas nas mãos de professores, alunos e pais.
Em suas estratégias de Data Analytics eles usam dois pilares principais. São eles, analisar informações macro, no âmbito do seu Plano Estratégico Plurianual, e micro informações, relacionadas ao que se passa dentro das salas de aula.
Os professores podem relatar em um cenário macro, por exemplo, as habilidades de autogestão dos alunos. E no micro, informar qual o gênero e série de cada um.
Com isso, os dados podem ser combinados para se obter vários insights a partir das análises.
É possível compreender, então, quais alunos precisam de mais atenção, assim como quais áreas ou habilidades precisam ser melhor desenvolvidas em todas as unidades.
Ao final, entre outras vantagens, a instituição é capaz de adaptar seus métodos de ensino para que eles se mantenham em constante evolução.
A Ecolab é uma fornecedora global de tecnologias e serviços de água, higiene e energia. Preocupada em ajudar empresas no mundo todo a ter um consumo consciente, era um desafio coletar dados de mais de 36 mil sistemas de água.
Para superar este obstáculo, portanto, a Ecolab implementou a nuvem do Azure, incluindo o produto Azure IoT, além do Dynamics 365, o Power BI e o Microsoft 365. Segundo Christophe Beck, presidente da Nalco Water, empresa do grupo Ecolab:
A nova tecnologia de nuvem da Microsoft nos ajudou a obter dados muito melhores, no local e em tempo real, onde nosso pessoal mais precisa. Temos 47.000 pessoas atendendo a um milhão de clientes em todo o mundo, de usinas nucleares a fábricas de vacinas. Os dados certos na hora certa são absolutamente essenciais.
Com a adoção dessas ferramentas, a Ecolab pôde melhorar seus serviços personalizados. Através de sensores IoT, a empresa consegue monitorar em tempo real todas as etapas de tratamento de água dos 36 mil sistemas dos seus clientes.
Assim, pode encontrar caminhos mais sustentáveis para o consumo de água e identificar os que vão trazer maior retorno sobre o investimento para seus clientes.
A INTEGRIS Health é o maior sistema hospitalar de Oklahoma, nos EUA, com quase 10 mil funcionários. No entanto, havia desafios que precisavam superar.
Um deles era mudar o fato de o estado de Oklahoma estar na 47ª de 50 posições em assistência médica de alta qualidade.
O segundo, modificar a forma como as análises de saúde eram realizadas. Isso porque elas estavam atrasadas em relação a como outros setores as faziam, por exemplo finanças e varejo.
A INTEGRIS, então, uniu a experiência de dois profissionais para encontrar a solução. Eles precisavam de uma tecnologia capaz de rastrear dados de KPIs, do histórico dos pacientes e que ainda fosse usual entre todos os cuidadores.
A ferramenta que se encaixou nessas demandas foi o Power BI, onde eles criaram vários tipos de relatórios de monitoramento. Segundo Ben Mansalis, diretor de informações da INTEGRIS Health:
Prevenir danos a pacientes e funcionários é uma missão central da INTEGRIS Health. Encorajamos todos os nossos cuidadores a procurar e relatar todos os danos. Usamos o Power BI para tornar visível nosso objetivo estratégico diariamente em displays digitais em todos os nossos hospitais e em ambientes móveis e de desktop.
Dessa forma, a INTEGRIS conseguiu envolver todas as suas equipes de cuidadores. Agora, eles se concentram nas histórias visuais que os dados contam sobre os seus pacientes para monitorar possíveis danos e obter insights de cuidados necessários.
Como resultado, eles dobraram a vigilância sobre pacientes com doenças de alto risco, além de acompanharem de perto o desempenho das suas equipes.
Potencialize os cuidados com a saúde e a gestão hospitalar: Health Analytics: como os dados estão transformando o futuro da medicina.
O mercado de Big Data Analytics só tende a prosperar nos próximos anos. Conforme a plataforma Statista, esse mercado foi avaliado em US$ 240 bilhões em 2021.
Mas, até 2029, o valor deve ultrapassar os US$ 650 bilhões. Isso significa que ele continuará aquecido e trará novas tecnologias que prometem apoiar análises ainda mais práticas e precisas.
No entanto, o futuro da análise de dados também depende de as empresas habilitarem sua força de trabalho.
Ainda assim, o grupo Gartner prevê que até 2025, a maioria dos líderes de dados não promoverão a alfabetização de dados necessária em suas organizações.
Dessa forma, correm o risco de não atingirem o objetivo de estabelecer, de fato, uma cultura orientada a dados.
Em paralelo, o uso de inteligência artificial em Data Analytics continuará sendo decisivo para institucionalizar a confiança nos dados. Segundo previsões do Gartner, até 2026:
As organizações que desenvolverem IA confiável e orientada a propósitos terão mais de 75% das inovações de IA bem-sucedidas, em comparação com 40% entre aquelas que não o fizerem.
Além disso, outras tendências de Data Analytics segundo o Gartner abrangem:
Por fim, uma coisa é certa: o mercado evolui. Por isso, não deixe de atualizar suas estratégias de dados com frequência para não se tornarem obsoletas.
Todas as empresas estão buscando alternativas para aumentar sua competitividade.
O mercado atual exige dos tomadores de decisão mais criatividade, além de olhar e pensamento analítico para agir de maneira estratégica em todas as áreas.
Por isso, o Data Analytics é uma abordagem que fornece profundos impactos positivos no desempenho das organizações.
As análises de dados estão em evidência porque ajudam a tirar conclusões a partir de qualquer informação.
Para isso, técnicas diferentes podem ser usadas, como as análises descritivas, preditivas, prescritivas e diagnósticas.
Além disso, várias ferramentas auxiliam nesses processos, como o Excel, o Power BI e as linguagens de programação, como Python e R.
Cada um desses recursos e técnicas, portanto, tem uma função. Mas quando combinados, é possível extrair o máximo valor dos dados para reorganizar todos os processos e torná-los mais eficientes.
No entanto, não se esqueça de que mais importante que os dados, processos e ferramentas, são as pessoas.
Por isso, para realmente implementar uma cultura data driven é preciso envolver todos os seus colaboradores e estimular a alfabetização de dados internamente.
Só assim você terá profissionais aptos para gerenciar esses ativos e identificar quais perguntas fazer, assim como interpretar as respostas trazidas por eles.
O déficit de profissionais qualificados não é um problema apenas para estratégias de Data Analytics. Não deixe seu negócio ser impactado. Cursos de tecnologia: 10 motivos para introduzir na sua empresa.
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