{"id":20407,"date":"2022-11-07T08:38:01","date_gmt":"2022-11-07T11:38:01","guid":{"rendered":"https:\/\/niteolearning.com\/blog\/?p=20407"},"modified":"2024-06-10T15:06:22","modified_gmt":"2024-06-10T18:06:22","slug":"o-que-e-data-analytics-para-que-serve","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/niteolearning.com\/blog\/o-que-e-data-analytics-para-que-serve\/","title":{"rendered":"Entenda Data Analytics para al\u00e9m das tend\u00eancias: transforme dados em decis\u00f5es inteligentes"},"content":{"rendered":"\n<p><em>Conhe\u00e7a os tipos de an\u00e1lise de dados e as ferramentas mais usadas nesse processo. Inspire-se com experi\u00eancias de quem j\u00e1 usa Data Analytics como rota do seu crescimento.<\/em><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-yoast-seo-table-of-contents yoast-table-of-contents\"><h2>Voc\u00ea ler\u00e1 aqui:<\/h2><ul><li><a href=\"#h-o-que-e-data-analytics\" data-level=\"2\">O que \u00e9 Data Analytics?<\/a><\/li><li><a href=\"#h-para-que-serve-o-data-analytics\" data-level=\"2\">Para que serve o Data Analytics?<\/a><\/li><li><a href=\"#h-as-principais-ferramentas-para-analise-de-dados\" data-level=\"2\">As principais ferramentas para an\u00e1lise de dados<\/a><\/li><li><a href=\"#h-as-4-tecnicas-de-analise-de-dados\" data-level=\"2\">As 4 t\u00e9cnicas de an\u00e1lise de dados<\/a><\/li><li><a href=\"#h-beneficios-data-analytics\" data-level=\"2\">Benef\u00edcios de investir no Data Analytics<\/a><\/li><li><a href=\"#h-como-setores-usam-data-analytics\" data-level=\"2\">Como diversos setores est\u00e3o usando Data Analytics<\/a><\/li><li><a href=\"#h-futuro-data-analytics\" data-level=\"2\">Qual ser\u00e1 o futuro das an\u00e1lises de dados?<\/a><\/li><li><a href=\"#h-conclusao\" data-level=\"2\">Adote a cultura data driven e fa\u00e7a sua empresa ser mais competitiva<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n\n\n\n<p>Com certeza voc\u00ea j\u00e1 ouviu falar que os dados s\u00e3o o novo petr\u00f3leo. A analogia \u00e9 para comprovar o valor desses ativos na atualidade. No entanto, h\u00e1 uma caracter\u00edstica que difere os dados do combust\u00edvel f\u00f3ssil: <strong>eles nunca ter\u00e3o fim<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>Por isso, s\u00e3o os <strong>influenciadores da transforma\u00e7\u00e3o digital e do sucesso<\/strong> das empresas, j\u00e1 que oferecem infinitas possibilidades de combina\u00e7\u00e3o e uso.<\/p>\n\n\n\n<p>Mas se os dados s\u00e3o assim t\u00e3o valiosos, por que ainda n\u00e3o s\u00e3o amplamente difundidos nas organiza\u00e7\u00f5es? Segundo <a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/en\/newsroom\/press-releases\/2022-04-20-gartner-survey-finds-successful-cdos-link-data-and-analytics-to-prioritized-and-measured-business-outcomes\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">a consultoria Gartner<\/a>, h\u00e1 3 fatores que representam <strong>os maiores obst\u00e1culos<\/strong> para o sucesso das estrat\u00e9gias de an\u00e1lise de dados:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li> escassez de talentos capacitados;<\/li>\n\n\n\n<li>desafios culturais para aceitar mudan\u00e7as;<\/li>\n\n\n\n<li>falta de recursos e financiamento necess\u00e1rios.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Por outro lado, h\u00e1 l\u00edderes de dados que foram bem-sucedidos em suas iniciativas de Data Analytics. <\/p>\n\n\n\n<p>Eles investiram fortemente na gest\u00e3o ativa dos seus programas e, principalmente, estimularam<strong> a alfabetiza\u00e7\u00e3o de dados<\/strong> <strong>internamente<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>Dessa forma, s\u00e3o <strong>1,8 vezes mais eficientes<\/strong> do que os l\u00edderes que investiram menos recursos.<\/p>\n\n\n\n<p>O caminho para estabelecer uma cultura data-driven, ou orientada a dados, vai <strong>exigir uma mudan\u00e7a cultural somada a alguns esfor\u00e7os<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>Por\u00e9m, o caminho \u00e9 sem volta. A pergunta n\u00e3o \u00e9 se voc\u00ea precisar\u00e1 ou n\u00e3o come\u00e7ar a ter uma an\u00e1lise de dados eficiente na empresa, mas sim quando. <\/p>\n\n\n\n<p>O problema \u00e9 que provavelmente sua concorr\u00eancia j\u00e1 entrou na corrida. <\/p>\n\n\n\n<p>Por outro lado, independente do porte da sua empresa, \u00e9 poss\u00edvel estruturar uma estrat\u00e9gia <strong>t\u00e3o potente quanto a dos grandes players do mercado<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Para isso, \u00e9 hora de come\u00e7ar seu planejamento em Data Analytics ou aprimorar as t\u00e9cnicas j\u00e1 utilizadas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-o-que-e-data-analytics\">O que \u00e9 Data Analytics?<\/h2>\n\n\n\n<p>Data Analytics, ou an\u00e1lise de dados, \u00e9 um processo composto por v\u00e1rias etapas para <strong>buscar respostas e insights nos dados brutos<\/strong> coletados em uma empresa. O objetivo da estrat\u00e9gia \u00e9 tomar decis\u00f5es mais precisas em qualquer \u00e1rea, com base em fatos.<\/p>\n\n\n\n<p>As an\u00e1lises de dados norteiam as estrat\u00e9gias de <strong>Business Intelligence e Analytics<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>Isso porque voc\u00ea usa t\u00e9cnicas para <strong>identificar padr\u00f5es e comportamentos<\/strong> a partir do que j\u00e1 aconteceu ou est\u00e1 acontecendo na sua empresa ou no mercado. <\/p>\n\n\n\n<p>Os desdobramentos s\u00e3o in\u00fameros:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>projetar cen\u00e1rios futuros;<\/li>\n\n\n\n<li>priorizar a\u00e7\u00f5es;<\/li>\n\n\n\n<li>reduzir custos;<\/li>\n\n\n\n<li>otimizar recursos;<\/li>\n\n\n\n<li>fazer planejamentos mais eficientes;<\/li>\n\n\n\n<li>reestruturar processos;<\/li>\n\n\n\n<li>responder rapidamente \u00e0s mudan\u00e7as quando for necess\u00e1rio.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>No entanto, o Data Analytics n\u00e3o deve ser compet\u00eancia de apenas um setor ou profissional. O ideal \u00e9 que<strong> pessoas de diferentes frentes envolvidas<\/strong> entendam o valor comercial dos dados e possam acrescentar uma determinada vis\u00e3o a eles. <\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/smarterwithgartner\/a-data-and-analytics-leaders-guide-to-data-literacy\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">De acordo com Debra Logan<\/a>, vice-presidente de pesquisa do grupo Gartner:<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>Aumentar a alfabetiza\u00e7\u00e3o de dados dentro da organiza\u00e7\u00e3o permite que os l\u00edderes de D&amp;A e CDOs implementem uma cultura orientada por dados que incentiva o uso de dados na tomada de decis\u00f5es.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>A alfabetiza\u00e7\u00e3o de dados desenvolve o perfil anal\u00edtico de todos os profissionais. Isso significa <strong>nivelar habilidades<\/strong> e <strong>garantir pessoas fluentes nessa linguagem<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>Dessa forma, todos estar\u00e3o aptos para buscar, ler e interpretar informa\u00e7\u00f5es que apoiem suas rotinas. <\/p>\n\n\n\n<p>E mais do que isso, tamb\u00e9m conseguir\u00e3o compartilhar conhecimento entre equipes e setores e debater resultados para atingir os objetivos da empresa.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Leia tamb\u00e9m: <\/em><a href=\"\/blog\/business-analytics-usando-dados-para-prever-o-futuro\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><em>Business Analytics: como usar os dados para prever o futuro<\/em><\/a><em>.<\/em><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Data &amp; Analytics e Data Analytics s\u00e3o a mesma coisa?<\/h3>\n\n\n\n<p>Data &amp; Analytics \u00e9 um conceito amplo. Isto \u00e9, por um lado <strong>envolve a a \u00e1rea de Data<\/strong>, enquanto um grupo de opera\u00e7\u00f5es conectadas apenas aos dados.<strong> Mas por outro, envolve a \u00e1rea de Analytics<\/strong>, que representa a parte de an\u00e1lises desses dados uma vez que possam ser visualizados. <\/p>\n\n\n\n<p>Em Data, encontram-se etapas como <strong>armazenamento em nuvem, estrutura de bancos de dados e at\u00e9 seguran\u00e7a desses ativos sens\u00edveis<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>J\u00e1 Analytics necessita de um olhar humano e estrat\u00e9gico para entender n\u00e3o apenas o comportamento dos dados, como <strong>seus impactos em uma organiza\u00e7\u00e3o<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Portanto, o termo Data&amp;Analytics \u00e9 a soma de ambos os conceitos. <\/p>\n\n\n\n<p>Na pr\u00e1tica, \u00e9 comum que o lado operacional em torno dos dados esteja ligado aos profissionais de tecnologia ou especialistas da \u00e1rea, como engenheiros e cientistas de dados.<\/p>\n\n\n\n<p>J\u00e1 as an\u00e1lises de dados costumam ser feitas por profissionais de neg\u00f3cios em diferentes \u00e1reas, ou mesmo dentro de qualquer tipo de institui\u00e7\u00e3o como governo e terceiro setor.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-qual-a-diferenca-entre-data-analytics-big-data-e-data-science\">Qual a diferen\u00e7a entre Data Analytics, Big Data e Data Science?<\/h3>\n\n\n\n<p>Data Analytics, Big Data e Data Science s\u00e3o termos distintos, por\u00e9m, complementares. Enquanto Data Analytics se refere \u00e0 <strong>coleta e an\u00e1lise de dados<\/strong>, o Big Data trata-se dos <strong>grandes volumes de dados em si<\/strong>, gerados em diversas fontes. J\u00e1 o termo Data Science, ou Ci\u00eancia de Dados, est\u00e1 ligado \u00e0 uma <strong>\u00e1rea de estudo<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>A \u00e1rea de Data Science visa <strong>compreender e aplicar os melhores m\u00e9todos<\/strong> <strong>e processos<\/strong> \u00e0 cerca dos outros dois conceitos. <\/p>\n\n\n\n<p>Isto \u00e9, o cientista de dados \u00e9 o profissional que precisa entender <strong>como extrair, transformar e dar significado aos dados<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>Para isso, precisa ter conhecimento aprofundado do neg\u00f3cio, bem como de estat\u00edstica, matem\u00e1tica e v\u00e1rias \u00e1reas da computa\u00e7\u00e3o, como cloud computing e intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n\n\n\n<p>Na pr\u00e1tica, podemos exemplificar Data Analytics, Big Data e Data Science da seguinte forma:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>O cientista de dados fica respons\u00e1vel por coletar Big Data \u2013 grandes volumes de dados \u2013 geralmente n\u00e3o estruturados.<\/li>\n\n\n\n<li>Esse mesmo profissional garantir\u00e1 que os dados sejam modelados e transformados em informa\u00e7\u00f5es relevantes e f\u00e1ceis de interpretar. Para isso, poder\u00e1 criar dashboards interativos em ferramentas espec\u00edficas, como no Power BI. Ele pode at\u00e9 mesmo treinar modelos de IA para suportar o Data Analytics uma vez que os dados estiverem prontos.<\/li>\n\n\n\n<li>Em seguida, o cientista de dados vai compartilhar os dashboards com toda a organiza\u00e7\u00e3o. Assim, cada setor pode iniciar seus processos de Data Analytics, manipular seus relat\u00f3rios como for mais conveniente e, por fim, tomar decis\u00f5es estrat\u00e9gicas com base em insights.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<section class=\"l-section wpb_row height_auto width_full\"><div class=\"l-section-h i-cf\"><div class=\"g-cols vc_row via_grid cols_1 laptops-cols_inherit tablets-cols_inherit mobiles-cols_1 valign_top type_default stacking_default\"><div class=\"wpb_column vc_column_container nl-blog-link-clear\" id=\"nl-blog-link-clear\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"w-actionbox us_custom_b8861064 color_secondary controls_bottom\"><div class=\"w-actionbox-text\"><h3 class=\"w-actionbox-title\">Transforme dados em resultados!<\/h3><div class=\"w-actionbox-description\"><p>Na <strong style=\"background-color: #00188f;\">F\u00e1brica de Dashboards<\/strong> voc\u00ea acelera projetos de dados para obter visuais personalizados, que transformam a maneira como seu departamento faz an\u00e1lises, levando a decis\u00f5es \u00e1geis e eficientes.<\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"w-actionbox-controls\"><a class=\"w-btn us-btn-style_1 icon_atright\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/niteo.com.br\/data-analytics\/fabrica-de-dashboards\/\"><span class=\"w-btn-label\">Saiba mais<\/span><i class=\"far fa-arrow-right\"><\/i><\/a><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-para-que-serve-o-data-analytics\">Para que serve o Data Analytics?<\/h2>\n\n\n\n<p>O Data Analytics serve para <strong>dar sentido aos dados e resolver problemas<\/strong> espec\u00edficos. Mas antes, \u00e9 necess\u00e1rio miner\u00e1-los, organiz\u00e1-los e estrutur\u00e1-los, criando relacionamentos e conex\u00f5es entre eles. <\/p>\n\n\n\n<p>A partir da\u00ed, as pessoas podem <strong>tomar decis\u00f5es estrat\u00e9gicas, t\u00e1ticas e operacionais<\/strong> em qualquer cen\u00e1rio. Seja em tempo real, para identificar oportunidades assim que elas aparecem, seja para atingir objetivos em curto, m\u00e9dio ou longo prazo.<\/p>\n\n\n\n<p>O Data Analytics \u00e9 crucial para a <strong>inova\u00e7\u00e3o nas empresas<\/strong>. Conforme <a href=\"https:\/\/www.statista.com\/statistics\/966892\/market-research-industry-big-data-analytics\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">pesquisa da plataforma Statista<\/a>, em 2021, 46% das organiza\u00e7\u00f5es entrevistadas utilizaram Big Data Analytics \u2013 an\u00e1lises de grandes volumes de dados \u2013 para <strong>realizar pesquisas de mercado<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>Assim, \u00e9 poss\u00edvel <strong>rever modelos de neg\u00f3cio e descobrir brechas<\/strong> para alinhar produtos e servi\u00e7os rapidamente \u00e0s expectativas atuais dos clientes.<\/p>\n\n\n\n<p>Ao utilizar as t\u00e9cnicas de an\u00e1lises de dados, voc\u00ea tamb\u00e9m estimula uma <strong>mudan\u00e7a de cultura e mentalidade<\/strong> na organiza\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n<p>Este \u00e9 o principal motor de impulsionamento da transforma\u00e7\u00e3o digital, que estabelece a conex\u00e3o perfeita entre pessoas, processos e tecnologia.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-as-principais-ferramentas-para-analise-de-dados\">As principais ferramentas para an\u00e1lise de dados<\/h2>\n\n\n\n<p>Toda estrat\u00e9gia de Data Analytics precisa se apoiar em ferramentas confi\u00e1veis. Afinal, os dados podem <strong>perder o sentido<\/strong>, e por consequ\u00eancia, <strong>seu valor<\/strong>, caso n\u00e3o sejam trabalhados da forma correta. <\/p>\n\n\n\n<p>Portanto, \u00e9 essencial manter a integridade dos seus dados para n\u00e3o <strong>corromper a credibilidade das suas an\u00e1lises<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Al\u00e9m disso, voc\u00ea precisa <strong>priorizar um ambiente seguro<\/strong> para armazenar as informa\u00e7\u00f5es. Isso porque h\u00e1 muitos princ\u00edpios em jogo, especialmente a <strong>idoneidade e seguran\u00e7a da sua empresa e a confian\u00e7a dos seus clientes<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>Dessa forma, criar pol\u00edticas de governan\u00e7a e se manter em conformidade com a Lei Geral de Prote\u00e7\u00e3o de Dados (LGPD) s\u00e3o requisitos indispens\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n<p>Pensando pelo lado estrat\u00e9gico, as tecnologias de Data Analytics permitem <strong>extrair o m\u00e1ximo potencial dos seus dados<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>Elas s\u00e3o as respons\u00e1veis pela transforma\u00e7\u00e3o e organiza\u00e7\u00e3o dos dados, assim como por realizar c\u00e1lculos estat\u00edsticos simples ou complexos, eliminando as falhas humanas nesses processos. <\/p>\n\n\n\n<p>E mais, apresentam seus resultados de maneira intuitiva para que seja mais f\u00e1cil compreend\u00ea-los.<\/p>\n\n\n\n<p>Conhe\u00e7a algumas dessas ferramentas nos pr\u00f3ximos t\u00f3picos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Excel<\/h3>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"516\" src=\"https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Planilha-de-Excel-1024x516.jpg\" alt=\"interface do Excel para criar planilhas, com c\u00e9lulas e bot\u00f5es de funcionalidades\" class=\"wp-image-20408\" srcset=\"https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Planilha-de-Excel-1024x516.jpg 1024w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Planilha-de-Excel-300x151.jpg 300w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Planilha-de-Excel-150x76.jpg 150w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Planilha-de-Excel-200x101.jpg 200w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Planilha-de-Excel-600x303.jpg 600w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Planilha-de-Excel-60x30.jpg 60w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Planilha-de-Excel.jpg 1920w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Interface de cria\u00e7\u00e3o de planilhas do Excel<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>\u00c9 prov\u00e1vel que voc\u00ea use uma ou mais planilhas do Excel na sua empresa. Embora n\u00e3o seja o m\u00e9todo mais r\u00e1pido para analisar dados, as planilhas s\u00e3o <strong>fontes ricas de informa\u00e7\u00f5es<\/strong> e voc\u00ea pode combin\u00e1-las e filtr\u00e1-las de v\u00e1rias maneiras. <\/p>\n\n\n\n<p>Elas ainda podem servir como fontes de dados para alimentar outros sistemas de an\u00e1lises, como o Power BI.<\/p>\n\n\n\n<p>Al\u00e9m disso, \u00e9 poss\u00edvel aplicar <strong>diferentes tipos de fun\u00e7\u00f5es matem\u00e1ticas<\/strong> e <strong>criar gr\u00e1ficos visuais<\/strong> dos dados com alguns cliques. <\/p>\n\n\n\n<p>Por ser uma ferramenta j\u00e1 muito difundida no mercado e usada pela maioria das empresas, o Excel pode ser um primeiro aliado nas rotinas de Data Analytics. <\/p>\n\n\n\n<p>S\u00f3 vale lembrar que o Excel tamb\u00e9m <strong>possui suas limita\u00e7\u00f5es <\/strong>e n\u00e3o \u00e9 indicado para manipular volumes massivos de dados. Para esse fim, o indicado \u00e9 o Power BI, a ferramenta criada pela pr\u00f3pria Microsoft para superar seu queridinho das planilhas.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Conhe\u00e7a a su\u00edte de aplica\u00e7\u00f5es integradas para an\u00e1lises de dados e produtividade: <\/em><a href=\"\/blog\/produtividade-com-microsoft-365\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><em>Mantenha equipes focadas e produtivas com Microsoft 365<\/em><\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Power BI<\/h3>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"555\" src=\"https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Dashboards-do-Power-BI.png\" alt=\"dashboards de dados no Power BI Desktop e Mobile com diferentes tipos de visuais\" class=\"wp-image-20409\" srcset=\"https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Dashboards-do-Power-BI.png 1024w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Dashboards-do-Power-BI-300x163.png 300w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Dashboards-do-Power-BI-150x81.png 150w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Dashboards-do-Power-BI-200x108.png 200w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Dashboards-do-Power-BI-600x325.png 600w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Dashboards-do-Power-BI-60x33.png 60w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Dashboards de dados no Power BI<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>O Power BI \u00e9 uma ferramenta l\u00edder no segmento de Business Intelligence. Desenvolvido pela Microsoft, hoje <strong>a aplica\u00e7\u00e3o \u00e9 uma das mais robustas<\/strong> para coleta, transforma\u00e7\u00e3o, modelagem e an\u00e1lises de dados. <\/p>\n\n\n\n<p>Al\u00e9m disso, possui a credibilidade e confian\u00e7a do Azure, considerado o <strong>provedor de nuvem de Business Intelligence preferido pelo mercado global<\/strong>, conforme <a href=\"https:\/\/www.statista.com\/statistics\/1012863\/worldwide-cloud-business-intelligence-provider-preferences\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">pesquisa da Statista<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>Baseado em tecnologia <a href=\"\/blog\/low-code-para-negocios\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">low-code<\/a>, ou de pouco c\u00f3digo, o Power BI oferece uma <strong>interface intuitiva e amig\u00e1vel<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>Esse \u00e9 um tipo de aplica\u00e7\u00e3o que permite <strong>criar dashboards e relat\u00f3rios interativos<\/strong> <strong>e<\/strong> <strong>personalizados do zero<\/strong> sem o uso de c\u00f3digos, apenas com o recurso drag&amp;drop, tamb\u00e9m conhecido como arraste&amp;solte, para movimentar objetos. <\/p>\n\n\n\n<p>No entanto, usu\u00e1rios avan\u00e7ados, como cientistas de dados, tamb\u00e9m podem explorar ainda mais os recursos da ferramenta usando diferentes linguagens de programa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p>Em n\u00edveis mais avan\u00e7ados, o Power BI fornece um <strong>construtor de intelig\u00eancia artificial<\/strong>, que tamb\u00e9m \u00e9 intuitivo. Dessa forma, voc\u00ea pode criar rapidamente modelos de IA e Machine Learning para trazer ainda mais precis\u00e3o e agilidade em suas an\u00e1lises de dados.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Saiba como funciona a ferramenta de Business Intelligence de ponta a ponta: <\/em><a href=\"\/blog\/cultura-de-dados-com-power-bi\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><em>Power BI: como adotar uma cultura de dados na pr\u00e1tica<\/em><\/a><em>.<\/em><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Python para an\u00e1lises de dados<\/h3>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"610\" src=\"https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Criacao-de-visuais-no-Power-BI-usando-Python-1024x610.png\" alt=\"interface do power bi com o editor de scripts em Python para criar visuais de dados\" class=\"wp-image-20410\" srcset=\"https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Criacao-de-visuais-no-Power-BI-usando-Python-1024x610.png 1024w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Criacao-de-visuais-no-Power-BI-usando-Python-300x179.png 300w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Criacao-de-visuais-no-Power-BI-usando-Python-150x89.png 150w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Criacao-de-visuais-no-Power-BI-usando-Python-200x119.png 200w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Criacao-de-visuais-no-Power-BI-usando-Python-600x357.png 600w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Criacao-de-visuais-no-Power-BI-usando-Python-60x36.png 60w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Criacao-de-visuais-no-Power-BI-usando-Python.png 1036w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Editor de scripts em Python para criar visuais no Power BI<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>N\u00e3o \u00e9 errado dizer que o Python \u00e9 uma das linguagens de programa\u00e7\u00e3o mais f\u00e1ceis do mercado \u2013 se n\u00e3o a mais f\u00e1cil. <\/p>\n\n\n\n<p>Essa linguagem \u00e9 <strong>bastante vers\u00e1til e se encaixa em diversos contextos<\/strong>, inclusive para an\u00e1lises de dados, e pode at\u00e9 mesmo ser usada no Power BI.<\/p>\n\n\n\n<p>Os scripts de Python s\u00e3o curtos e essa \u00e9 sua principal caracter\u00edstica. Por isso, as pessoas conseguem <strong>assimilar a linguagem mais r\u00e1pido<\/strong> e escrever fun\u00e7\u00f5es com poucas linhas de c\u00f3digo.<\/p>\n\n\n\n<p>Os cientistas de dados tamb\u00e9m <strong>preferem usar Python<\/strong> em suas estrat\u00e9gias de Data Analytics. Isso porque h\u00e1 muitas bibliotecas de c\u00f3digos prontos, criados pela pr\u00f3pria comunidade de usu\u00e1rios. <\/p>\n\n\n\n<p>Somente esse fator faz os profissionais economizarem tempo e resumir muitas das suas tarefas com dados. <\/p>\n\n\n\n<p>Por exemplo, explorar e manipular conjuntos de dados, criar relacionamentos ou realizar c\u00e1lculos estat\u00edsticos e matem\u00e1ticos.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Entenda mais sobre a linguagem de programa\u00e7\u00e3o: <\/em><a href=\"\/blog\/python-para-negocios\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><em>Por que aprender Python: o c\u00f3digo f\u00e1cil e popular do mercado<\/em><\/a><em>.<\/em><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Linguagem R<\/h3>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"620\" height=\"515\" src=\"https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/linguagem-de-programacao-R.png\" alt=\"ambiente de desenvolvimento da linguagem R com quatro \u00e1reas diferentes, sendo tr\u00eas delas relacionadas \u00e0 escrita e visualiza\u00e7\u00e3o de c\u00f3digos, e uma \u00e1rea onde \u00e9 poss\u00edvel visualizar o gr\u00e1fico criado a partir dos scripts\" class=\"wp-image-20411\" srcset=\"https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/linguagem-de-programacao-R.png 620w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/linguagem-de-programacao-R-300x249.png 300w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/linguagem-de-programacao-R-150x125.png 150w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/linguagem-de-programacao-R-200x166.png 200w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/linguagem-de-programacao-R-482x400.png 482w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/linguagem-de-programacao-R-60x50.png 60w\" sizes=\"auto, (max-width: 620px) 100vw, 620px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Ambiente de desenvolvimento da linguagem R<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>A linguagem R \u00e9 especificamente <strong>voltada para Data Science<\/strong>. \u00c9 uma linguagem de computa\u00e7\u00e3o estat\u00edstica e gr\u00e1fica, que tamb\u00e9m possui um ambiente de desenvolvimento integrado e pode se expandir atrav\u00e9s de pacotes.<\/p>\n\n\n\n<p>A \u2018R\u2019 n\u00e3o \u00e9 t\u00e3o intuitiva quanto o Python. No entanto, ela permite <strong>minerar<\/strong>, <strong>manipular e analisar dados<\/strong> ainda mais complexos. <\/p>\n\n\n\n<p>Isso porque ela abrange vasta quantidade de fun\u00e7\u00f5es matem\u00e1ticas e estat\u00edsticas, al\u00e9m de s\u00edmbolos e f\u00f3rmulas. Tudo espec\u00edfico para essas finalidades.<\/p>\n\n\n\n<p>Por isso, \u00e9 poss\u00edvel, por exemplo, desenvolver testes estat\u00edsticos, fazer an\u00e1lises temporais e criar diferentes tipos de gr\u00e1ficos para interpretar os resultados.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Leia tamb\u00e9m: <\/em><a href=\"\/blog\/entenda-e-use-r-com-power-bi\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><em>Entenda e use &#8216;R&#8217; com Power BI nas an\u00e1lises avan\u00e7adas<\/em><\/a><em>.<\/em><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Microsoft Fabric<\/h3>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"454\" src=\"https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Interface-inicial-do-Microsoft-Fabric-1024x454.jpg\" alt=\"Interface inicial do Microsoft Fabric com seus seis componentes: Power BI; Data Factory; Engenharia de Dados do Azure Synapse; Ci\u00eancia de Dados do Synapse; Synapse Data Warehouse; e Synapse Real-Time Analytics.\" class=\"wp-image-21758\" srcset=\"https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Interface-inicial-do-Microsoft-Fabric-1024x454.jpg 1024w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Interface-inicial-do-Microsoft-Fabric-300x133.jpg 300w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Interface-inicial-do-Microsoft-Fabric-150x66.jpg 150w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Interface-inicial-do-Microsoft-Fabric-200x89.jpg 200w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Interface-inicial-do-Microsoft-Fabric-600x266.jpg 600w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Interface-inicial-do-Microsoft-Fabric-60x27.jpg 60w, https:\/\/niteolearning.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Interface-inicial-do-Microsoft-Fabric.jpg 1918w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Interface do Microsoft Fabric com seus componentes<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Microsoft Fabric \u00e9 uma nova plataforma que revolucionar\u00e1 os processos de Data &amp; Analytics. Ela fornece um <strong>\u00fanico ambiente de armazenamento<\/strong> para integrar, gerenciar e analisar todos os dados da sua empresa.<\/p>\n\n\n\n<p>O diferencial do novo MS Fabric \u00e9 que ele <strong>conecta os fluxos de trabalho<\/strong> de engenheiros e cientistas de dados e dos usu\u00e1rios de neg\u00f3cio, por meio de seus seis componentes:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li> Data Factory;<\/li>\n\n\n\n<li>Engenharia de dados do Azure Synapse;<\/li>\n\n\n\n<li>Ci\u00eancia de dados do Azure Synapse;<\/li>\n\n\n\n<li>Synapse Data Warehouse;<\/li>\n\n\n\n<li>Synapse Real Time Analytics;<\/li>\n\n\n\n<li>Power BI;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>E em breve, o Data Activator tamb\u00e9m estar\u00e1 dispon\u00edvel.<\/p>\n\n\n\n<p>Com o Microsoft Fabric os profissionais t\u00e9cnicos poder\u00e3o <strong>extrair, transformar, preparar e organizar os dados<\/strong> em seu OneLake, e depois treinar modelos exclusivos de intelig\u00eancia artificial para extrair os melhores insights.<\/p>\n\n\n\n<p>Por fim, poder\u00e3o <strong>compartilh\u00e1-los para os usu\u00e1rios de neg\u00f3cio consumi-los no Power BI<\/strong> de maneira simplificada, conforme suas necessidades, usando dashboards e relat\u00f3rios intuitivos para obter o real valor de seus dados. <\/p>\n\n\n\n<p><em>Saiba mais sobre a plataforma: <a href=\"\/blog\/microsoft-fabric-o-que-e-como-funciona-por-que-usar\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Novo Microsoft Fabric: o que \u00e9, como funciona e por que us\u00e1-lo<\/a>.<\/em><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-as-4-tecnicas-de-analise-de-dados\">As 4 t\u00e9cnicas de an\u00e1lise de dados<\/h2>\n\n\n\n<p>Quantas decis\u00f5es voc\u00ea e suas equipes precisam tomar diariamente na empresa? Com certeza s\u00e3o muitas e sobre diversos cen\u00e1rios. <\/p>\n\n\n\n<p>Ent\u00e3o, ao olhar para os dados, como saber quais deles servem para cada tipo de tomada de decis\u00e3o? Na verdade, <strong>cada objetivo requer t\u00e9cnicas diferentes<\/strong> de an\u00e1lises, considerando todas as vari\u00e1veis poss\u00edveis.<\/p>\n\n\n\n<p>Sendo assim, conhe\u00e7a agora os tipos de an\u00e1lises que voc\u00ea pode efetuar em Data Analytics.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">An\u00e1lises descritivas ou explorat\u00f3rias<\/h3>\n\n\n\n<p>Como voc\u00ea pode identificar todas as caracter\u00edsticas do seu p\u00fablico-alvo? Ou, como explicar a quantidade de mat\u00e9rias-primas compradas em determinado per\u00edodo? <\/p>\n\n\n\n<p>Atrav\u00e9s das an\u00e1lises descritivas, ou explorat\u00f3rias, que t\u00eam o <strong>objetivo de descrever detalhadamente os dados<\/strong> que voc\u00ea possui no tempo presente.<\/p>\n\n\n\n<p>As an\u00e1lises descritivas te ajudam a <strong>identificar cen\u00e1rios<\/strong> e <strong>entender contextos<\/strong>. Isso pode ser ao considerar apenas uma vari\u00e1vel ou combinando v\u00e1rias delas. Com dados hospitalares, por exemplo, \u00e9 poss\u00edvel gerar descri\u00e7\u00f5es relevantes, como:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>a idade m\u00e9dia dos pacientes;<\/li>\n\n\n\n<li>as comorbidades mais sobressalentes;<\/li>\n\n\n\n<li>os h\u00e1bitos dos pacientes;<\/li>\n\n\n\n<li>o g\u00eanero dos pacientes.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Ao cruzar todas essas informa\u00e7\u00f5es, \u00e9 poss\u00edvel <strong>identificar a rela\u00e7\u00e3o entre elas<\/strong>. Por exemplo, se a comorbidade \u201cX\u201d est\u00e1 relacionada ao peso, idade, g\u00eanero ou h\u00e1bitos alimentares comuns dos pacientes.<\/p>\n\n\n\n<p>Esse \u00e9 o <strong>primeiro tipo de an\u00e1lise que voc\u00ea precisa fazer<\/strong>, pois ela organiza seus dados e fornece os contextos necess\u00e1rios para an\u00e1lises mais avan\u00e7adas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">An\u00e1lises preditivas<\/h3>\n\n\n\n<p>Se voc\u00ea soubesse o que vai acontecer no futuro, o que faria no presente? S\u00e3o perguntas como essa que as an\u00e1lises preditivas respondem. Essa t\u00e9cnica tem o objetivo de reunir dados suficientes para <strong>estudar probabilidades <\/strong>de ocorr\u00eancias que podem estar por vir.<\/p>\n\n\n\n<p>Por exemplo: \u00e9 prov\u00e1vel que sua empresa venda \u201c<strong>X%<\/strong>\u201d a mais no pr\u00f3ximo m\u00eas. Para chegar a esse prov\u00e1vel resultado voc\u00ea pode levar em considera\u00e7\u00e3o o comportamento do mesmo per\u00edodo em anos anteriores.<\/p>\n\n\n\n<p>Ou ent\u00e3o, voc\u00ea pode <strong>simular cen\u00e1rios futuros<\/strong> com base em padr\u00f5es encontrados no passado, para assim, gerar diferentes hip\u00f3teses de resultados.<\/p>\n\n\n\n<p>As an\u00e1lises preditivas ainda servem para ajudar na <strong>preven\u00e7\u00e3o de crises<\/strong>. As empresas podem se preparar, por exemplo, para oscila\u00e7\u00f5es no mercado se j\u00e1 tiverem previs\u00e3o dos per\u00edodos mais cr\u00edticos e menos favor\u00e1veis do ano. <\/p>\n\n\n\n<p>Assim, conseguem <strong>se antecipar \u00e0s novas condi\u00e7\u00f5es<\/strong> e responder rapidamente \u00e0s mudan\u00e7as, enquanto economizam esfor\u00e7os que n\u00e3o ser\u00e3o \u00fateis para aquele momento.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">An\u00e1lises prescritivas<\/h3>\n\n\n\n<p>E depois que voc\u00ea previu como ser\u00e3o os pr\u00f3ximos meses? O que fazer para influenciar ou alcan\u00e7ar o m\u00e1ximo resultado previsto? Essas, s\u00e3o perguntas respondidas nas an\u00e1lises prescritivas.<\/p>\n\n\n\n<p>Com esse tipo de an\u00e1lise voc\u00ea pode <strong>calcular a melhor forma agir<\/strong>. Por isso, ao combinar an\u00e1lises preditivas, prescritivas, descritivas, e ainda usar intelig\u00eancia artificial, voc\u00ea pode <strong>obter recomenda\u00e7\u00f5es<\/strong> sobre o que fazer para alcan\u00e7ar seus objetivos.<\/p>\n\n\n\n<p>Al\u00e9m disso, voc\u00ea pode olhar para os gr\u00e1ficos e entender o que j\u00e1 deu certo para ser replicado. Ou ainda, simular as a\u00e7\u00f5es planejadas para compreender estatisticamente se elas trar\u00e3o os resultados esperados.<\/p>\n\n\n\n<p>A ideia aqui \u00e9 <strong>manipular o presente<\/strong> para mudar cen\u00e1rios negativos do futuro, ou superar as expectativas previstas nas an\u00e1lises.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Leia tamb\u00e9m: <a href=\"\/blog\/inteligencia-artificial-nas-empresas-5-dicas-para-usar\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">5 formas de usar intelig\u00eancia artificial nas empresas<\/a>.<\/em><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">An\u00e1lises diagn\u00f3sticas<\/h3>\n\n\n\n<p>Hoje, voc\u00ea consegue dizer exatamente por que suas vendas est\u00e3o como est\u00e3o? Ou por que seu p\u00fablico-alvo n\u00e3o est\u00e1 interagindo como voc\u00ea esperava? Com as an\u00e1lises diagn\u00f3sticas voc\u00ea pode <strong>entender o porqu\u00ea<\/strong> das situa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n<p>As an\u00e1lises diagn\u00f3sticas buscam encontrar padr\u00f5es comuns ligados a um acontecimento. Assim, \u00e9 poss\u00edvel identificar como foi que uma situa\u00e7\u00e3o chegou aonde chegou, ou qual foi o caminho percorrido at\u00e9 fechar uma venda.<\/p>\n\n\n\n<p>Um bom <strong>exemplo de uso desse tipo de an\u00e1lise<\/strong> \u00e9 para <strong>tra\u00e7ar a jornada de compra <\/strong>do seu consumidor. Isso porque para saber o que o levou a dizer sim para sua marca, voc\u00ea precisa identificar:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>de onde ele veio;<\/li>\n\n\n\n<li>quais foram suas intera\u00e7\u00f5es com a marca antes da compra;<\/li>\n\n\n\n<li>e qual foi o fator-chave para sua tomada de decis\u00e3o.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Sendo assim, a partir das an\u00e1lises diagn\u00f3sticas voc\u00ea consegue eliminar o que \u00e9 negativo para sua empresa e gastar recursos em a\u00e7\u00f5es efetivamente eficientes.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Confira todos os tipos de an\u00e1lise de dados em detalhes: <a href=\"\/blog\/tipos-de-analise-de-dados-quais-sao-quando-como-aplicar\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Quais s\u00e3o os tipos de an\u00e1lise de dados e como aplic\u00e1-los para obter respostas mais precisas?<\/a><\/em><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-beneficios-data-analytics\">Benef\u00edcios de investir no Data Analytics<\/h2>\n\n\n\n<p>As an\u00e1lises de dados oferecem insights muito amplos. Por isso, voc\u00ea pode <strong>responder a qualquer pergunta<\/strong> se souber como organiz\u00e1-los e estrutur\u00e1-los. Veja alguns dos benef\u00edcios dessas pr\u00e1ticas nos pr\u00f3ximos t\u00f3picos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Conhecer seu p\u00fablico-alvo<\/h3>\n\n\n\n<p>Esta \u00e9 uma das maiores vantagens das an\u00e1lises de dados. N\u00e3o h\u00e1 campanha ou modelo de neg\u00f3cio eficiente se n\u00e3o houver monitoramento constante do <strong>comportamento e caracter\u00edsticas do seu p\u00fablico-alvo<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>Al\u00e9m disso, voc\u00ea consegue <strong>mapear a jornada de compra<\/strong> do seu cliente para entender onde existem gargalos. Portanto, a partir dessas pr\u00e1ticas voc\u00ea consegue reunir detalhes, como:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>informa\u00e7\u00f5es geogr\u00e1ficas de usu\u00e1rios, leads e clientes;<\/li>\n\n\n\n<li>perfis demogr\u00e1ficos e socioecon\u00f4micos;<\/li>\n\n\n\n<li>conte\u00fados mais relevantes para o p\u00fablico;<\/li>\n\n\n\n<li>tend\u00eancias de compra, inclusive sazonais;<\/li>\n\n\n\n<li>satisfa\u00e7\u00e3o e experi\u00eancia do cliente;<\/li>\n\n\n\n<li>informa\u00e7\u00f5es psicogr\u00e1ficas, como medos, valores e desejos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Assim, voc\u00ea pode <strong>criar estrat\u00e9gias de neg\u00f3cio personalizadas<\/strong> para cada p\u00fablico que sua empresa possui. <\/p>\n\n\n\n<p>Isso inclui, por exemplo, a adapta\u00e7\u00e3o de pre\u00e7os conforme os padr\u00f5es econ\u00f4micos encontrados, ou o impulsionamento de campanhas espec\u00edficas em datas comemorativas.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Aprenda uma das t\u00e9cnicas de an\u00e1lise mais eficazes para descobrir padr\u00f5es e tend\u00eancias sobre seu p\u00fablico: <a href=\"\/blog\/analise-cohort-o-que-e-exemplos-como-fazer-e-implementar\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">An\u00e1lise Cohort: o que \u00e9, exemplos e 7 dicas para implementar<\/a>.<\/em><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Interpretar dados complexos<\/h3>\n\n\n\n<p>A interpreta\u00e7\u00e3o de dados complexos influencia diretamente a <strong>economia e seguran\u00e7a<\/strong> do seu neg\u00f3cio. <\/p>\n\n\n\n<p>Observar os grandes volumes de dados sem um objetivo n\u00e3o significa nada. Por\u00e9m, ao tra\u00e7ar um plano para eles voc\u00ea pode combin\u00e1-los em diferentes cen\u00e1rios, por exemplo:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Para obter a rela\u00e7\u00e3o entre compra, produ\u00e7\u00e3o e estimativa de vendas.<\/li>\n\n\n\n<li>Reunir o hist\u00f3rico financeiro por per\u00edodo e adotar um modelo de receita previs\u00edvel.<\/li>\n\n\n\n<li>Detectar padr\u00f5es de fraudes em transa\u00e7\u00f5es.<\/li>\n\n\n\n<li>Identificar dados que podem estar desprotegidos e criar pol\u00edticas de governan\u00e7a personalizadas.<\/li>\n\n\n\n<li>Controlar a cadeia de suprimentos e log\u00edstica de maneira estrat\u00e9gica.<\/li>\n\n\n\n<li>Trabalhar com algoritmos de recomenda\u00e7\u00f5es, conforme o cruzamento de dados comportamentais dos clientes.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>O mais importante \u00e9 que o Data Analytics permite <strong>transformar os dados mais complexos<\/strong> em informa\u00e7\u00f5es simples, que facilitam todas as tomadas de decis\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Combine os dados quantitativos com os qualitativos para expandir suas an\u00e1lises: <a href=\"https:\/\/niteolearning.com\/blog\/analise-qualitativa-de-dados-o-que-e-exemplos-como-fazer\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">An\u00e1lise qualitativa de dados: o que \u00e9, exemplos e como fazer<\/a>.<\/em><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Aumentar o ROI (Retorno sobre o Investimento)<\/h3>\n\n\n\n<p>Investir em qualquer \u00e1rea da sua empresa requer planejamento estrat\u00e9gico. N\u00e3o apenas para decidir onde e no que investir, mas tamb\u00e9m para <strong>compreender qual ser\u00e1 o retorno<\/strong> deste investimento. <\/p>\n\n\n\n<p>Caso contr\u00e1rio, voc\u00ea pode implementar a melhor ferramenta ou criar a melhor campanha e nunca atingir o resultado esperado.<\/p>\n\n\n\n<p>O aumento do ROI, portanto, est\u00e1 conectado \u00e0s an\u00e1lises de dados. Isso porque ao levantar todas as informa\u00e7\u00f5es pertinentes a um investimento, voc\u00ea compreende seus <strong>riscos e as \u00e1reas de impacto<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>Assim, em primeiro lugar, voc\u00ea mapeia quais investimentos s\u00e3o realmente priorit\u00e1rios. Em segundo lugar, <strong>manipula suas a\u00e7\u00f5es<\/strong> a partir dos insights de forma a trazer o m\u00e1ximo retorno sobre o investimento.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Aumentar seu Share of Wallet<\/h3>\n\n\n\n<p>J\u00e1 imaginou se voc\u00ea tivesse uma receita que fizesse seu ticket m\u00e9dio aumentar? Pois, essa receita j\u00e1 existe e se chama Share of Wallet, ou parte da carteira, na tradu\u00e7\u00e3o literal. Esta abordagem tem o objetivo de fazer seu cliente <strong>priorizar todas as compras na sua empresa<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Isso significa <strong>ampliar sua oferta<\/strong> de produtos ou servi\u00e7os relacionados. Dessa forma, \u00e9 poss\u00edvel evitar que os clientes comprem uma parte do que precisam no seu neg\u00f3cio, e outra parte no seu concorrente.<\/p>\n\n\n\n<p>Por exemplo, imagine que uma loja de roupas de inverno faturou R$ 400 de um cliente no dia. <\/p>\n\n\n\n<p>No entanto, ao sair do estabelecimento, o cliente entrou na loja de cal\u00e7ados ao lado e gastou mais R$ 400 em uma bota de esquiar.<\/p>\n\n\n\n<p>Ou seja, <strong>se a loja de roupas tamb\u00e9m vendesse cal\u00e7ados<\/strong> <strong>de inverno<\/strong>, ela teria aumentado o ticket da venda para R$ 800. <\/p>\n\n\n\n<p>Al\u00e9m disso, fidelizaria o cliente porque ele encontraria tudo o que precisa para suas f\u00e9rias na neve em um \u00fanico lugar.<\/p>\n\n\n\n<p>Sabe como voc\u00ea consegue aplicar essa estrat\u00e9gia na sua empresa? Analisando dados. <\/p>\n\n\n\n<p>Ao fazer uma pesquisa com clientes voc\u00ea pode descobrir o que est\u00e1 faltando para sua empresa <strong>cobrir todas as necessidades<\/strong> do seu p\u00fablico.<\/p>\n\n\n\n<p>Ao final, voc\u00ea pode cruzar essas informa\u00e7\u00f5es com dados financeiros, por exemplo, para identificar se \u00e9 vi\u00e1vel expandir sua oferta de produtos ou servi\u00e7os. <\/p>\n\n\n\n<p>E como resultado, voc\u00ea captura a <strong>maior parcela de faturamento<\/strong> do seu mercado.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Para identificar as necessidades e o comportamento de compras do seu p\u00fablico, explore todo o potencial dos dados: <a href=\"\/blog\/o-que-e-customer-analytics\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Customer Analytics: entenda e antecipe as necessidades dos seus clientes<\/a>.<\/em><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-como-setores-usam-data-analytics\">Como diversos setores est\u00e3o usando Data Analytics<\/h2>\n\n\n\n<p>Precisa de inspira\u00e7\u00e3o para sua estrat\u00e9gia de Data Analytics? Veja agora diferentes casos de uso das an\u00e1lises de dados em diversos setores da economia. <\/p>\n\n\n\n<p>Entenda como empresas de segmentos distintos est\u00e3o melhorando seus resultados atrav\u00e9s de uma cultura orientada a dados, para <strong>aplicar as boas pr\u00e1ticas<\/strong> na sua organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Marketing<\/h3>\n\n\n\n<p>A Netflix \u00e9 um caso cl\u00e1ssico de sucesso de Data Analytics. A empresa orientada a dados usa os insights que obt\u00e9m sobre o <strong>comportamento dos seus assinantes<\/strong> para <strong>sempre melhorar seus servi\u00e7os<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>Por isso, montou v\u00e1rios grupos de profissionais com <strong>diferentes habilidades anal\u00edticas e de neg\u00f3cio<\/strong> para impactar a experi\u00eancia dos consumidores.<\/p>\n\n\n\n<p>A cultura data-driven da Netflix \u00e9 a grande respons\u00e1vel pela marca ter ultrapassado os 200 milh\u00f5es de assinantes. <\/p>\n\n\n\n<p>E mais, pelas <strong>altas taxas de reten\u00e7\u00e3o<\/strong> que praticam, gra\u00e7as \u00e0 sua capacidade de personalizar conte\u00fados. Eles analisam todos os dados que coletam, por exemplo, o tipo de conte\u00fado mais assistido por um cliente e at\u00e9 quais cenas foram assistidas repetidamente.<\/p>\n\n\n\n<p>Um dos seus <strong>casos de sucesso no marketing<\/strong> \u00e9 para impulsionar <strong>trailers de novos filmes ou s\u00e9ries<\/strong>. Neste caso, podemos citar a t\u00e9cnica utilizada para anunciar a s\u00e9rie \u201cHouse of Cards\u201d. A Netflix fez <strong>dez cortes diferentes<\/strong> deste trailer e disparou para p\u00fablicos distintos. <\/p>\n\n\n\n<p>Assim, quem assistiu muitos filmes com um determinado ator presente na s\u00e9rie, por exemplo, recebia a parte do trailer em que ele mais apareceu.<\/p>\n\n\n\n<p>Dessa forma, ao mesmo tempo que <strong>atinge o p\u00fablico certo<\/strong>, com verdadeiro potencial de assistir a nova atra\u00e7\u00e3o, a Netflix <strong>economiza dinheiro<\/strong> com campanhas ineficientes.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Bancos\/Finan\u00e7as<\/h3>\n\n\n\n<p>O <a href=\"https:\/\/customers.microsoft.com\/en-us\/story\/1557159406292487547-cec-bank-banking-capital-markets-azure-en-romania\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">CEC Bank<\/a> \u00e9 a institui\u00e7\u00e3o financeira estatal mais antiga da Rom\u00eania. Apesar da relev\u00e2ncia, o banco precisava atualizar sua infraestrutura, pois almejavam uma <strong>recoloca\u00e7\u00e3o competitiva<\/strong> no mercado. <\/p>\n\n\n\n<p>Mesmo com as burocracias, o banco investiu nessa mudan\u00e7a. Eles contaram com a ajuda de um parceiro e das <strong>ferramentas Microsoft<\/strong> durante todo o processo de digitaliza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p>O primeiro passo, ent\u00e3o, foi se livrar dos pap\u00e9is, que ainda eram a base de comunica\u00e7\u00e3o do banco. Para isso, criaram sua infraestrutura digital totalmente <strong>baseada na nuvem do Microsoft Azure<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>Ademais, est\u00e3o usando o Microsoft 365 para centralizar as comunica\u00e7\u00f5es e os recursos de colabora\u00e7\u00e3o em equipe.<\/p>\n\n\n\n<p>O segundo passo foi eliminar as planilhas. Com mais de 1000 filiais no pa\u00eds, cada uma delas ainda precisava preencher dados manualmente. <\/p>\n\n\n\n<p>Por isso, o processamento e an\u00e1lises desses dados levavam <strong>cerca de tr\u00eas semanas<\/strong>. Segundo Gabriel Pralea, diretor de rede de ag\u00eancias do CEC Bank:<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>Depois de migrar para a nuvem do Azure e implementar o Power BI, as informa\u00e7\u00f5es est\u00e3o dispon\u00edveis em um dia. Nossos vendedores agora podem tomar melhores decis\u00f5es de neg\u00f3cios porque n\u00e3o precisam mais esperar at\u00e9 o final do trimestre. E, claro, a qualidade dos dados \u00e9 o pr\u00f3ximo n\u00edvel.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Ao renovar sua infraestrutura, portanto, o banco conseguiu <strong>oferecer solu\u00e7\u00f5es mais modernas<\/strong> para os seus clientes. Mas, principalmente, reduziram o tempo de tomadas de decis\u00e3o e as fazem agora com mais qualidade.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Educa\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n<p>A <a href=\"https:\/\/customers.microsoft.com\/en-us\/story\/1373379729728676432-louis-riel-school-division-education-microsoft365-en-canada\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Louis Riel School Division<\/a> (LRSD), no Canad\u00e1, \u00e9 uma institui\u00e7\u00e3o de ensino com mais de 1500 alunos, 40 unidades, e cerca de 2000 professores.<\/p>\n\n\n\n<p>H\u00e1 mais de cinco anos eles usam Data Analytics e o Power BI para tomar decis\u00f5es. Mas, o que chama mesmo a aten\u00e7\u00e3o \u00e9 o envolvimento de <strong>toda a comunidade escolar<\/strong> nos processos de coleta e an\u00e1lise de dados. <\/p>\n\n\n\n<p>Isso porque a institui\u00e7\u00e3o est\u00e1 investindo h\u00e1 anos em sua <strong>jornada de alfabetiza\u00e7\u00e3o de dados<\/strong>. Segundo Christian Michalik, superintendente do LRSD:<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>O que queremos \u00e9 que o Power BI seja usado n\u00e3o apenas como uma ferramenta nas m\u00e3os de um superintendente ou coordenador ou diretor, mas nas m\u00e3os de professores, alunos e pais.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Em suas estrat\u00e9gias de Data Analytics eles usam dois pilares principais. S\u00e3o eles, analisar <strong>informa\u00e7\u00f5es macro<\/strong>, no \u00e2mbito do seu Plano Estrat\u00e9gico Plurianual, e <strong>micro informa\u00e7\u00f5es<\/strong>, relacionadas ao que se passa dentro das salas de aula. <\/p>\n\n\n\n<p>Os professores podem relatar em um cen\u00e1rio macro, por exemplo, as habilidades de autogest\u00e3o dos alunos. E no micro, informar qual o g\u00eanero e s\u00e9rie de cada um.<\/p>\n\n\n\n<p>Com isso, os dados podem ser combinados para se obter v\u00e1rios insights a partir das an\u00e1lises. <\/p>\n\n\n\n<p>\u00c9 poss\u00edvel compreender, ent\u00e3o, quais alunos precisam de mais aten\u00e7\u00e3o, assim como quais \u00e1reas ou habilidades precisam ser melhor desenvolvidas em todas as unidades.<\/p>\n\n\n\n<p>Ao final, entre outras vantagens, a institui\u00e7\u00e3o \u00e9 capaz de <strong>adaptar seus m\u00e9todos de ensino<\/strong> para que eles se mantenham em constante evolu\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Manufatura<\/h3>\n\n\n\n<p>A <a href=\"https:\/\/customers.microsoft.com\/en-us\/story\/ecolabcustomerstory\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Ecolab<\/a> \u00e9 uma fornecedora global de tecnologias e servi\u00e7os de \u00e1gua, higiene e energia. Preocupada em ajudar empresas no mundo todo a ter um consumo consciente, era um desafio <strong>coletar dados de mais de 36 mil sistemas<\/strong> <strong>de \u00e1gua<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>Para superar este obst\u00e1culo, portanto, a Ecolab implementou a nuvem do Azure, incluindo o produto Azure IoT, al\u00e9m do Dynamics 365, o Power BI e o Microsoft 365. Segundo Christophe Beck, presidente da Nalco Water, empresa do grupo Ecolab:<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>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 milh\u00e3o de clientes em todo o mundo, de usinas nucleares a f\u00e1bricas de vacinas. Os dados certos na hora certa s\u00e3o absolutamente essenciais.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Com a ado\u00e7\u00e3o dessas ferramentas, a Ecolab p\u00f4de melhorar seus servi\u00e7os personalizados. Atrav\u00e9s de sensores IoT, a empresa consegue <strong>monitorar em tempo real<\/strong> todas as etapas de tratamento de \u00e1gua dos 36 mil sistemas dos seus clientes. <\/p>\n\n\n\n<p>Assim, pode encontrar caminhos mais sustent\u00e1veis para o consumo de \u00e1gua e identificar os que v\u00e3o trazer maior retorno sobre o investimento para seus clientes.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Sa\u00fade<\/h3>\n\n\n\n<p>A <a href=\"https:\/\/customers.microsoft.com\/en-us\/story\/1431800255709306489-integris-health-power-bi\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">INTEGRIS Health<\/a> \u00e9 o maior sistema hospitalar de Oklahoma, nos EUA, com quase 10 mil funcion\u00e1rios. No entanto, havia desafios que precisavam superar. <\/p>\n\n\n\n<p>Um deles era mudar o fato de o estado de Oklahoma estar na <strong>47\u00aa de 50 posi\u00e7\u00f5es em assist\u00eancia m\u00e9dica de alta qualidade<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>O segundo, modificar a forma como as an\u00e1lises de sa\u00fade eram realizadas. Isso porque elas estavam atrasadas em rela\u00e7\u00e3o a como outros setores as faziam, por exemplo finan\u00e7as e varejo.<\/p>\n\n\n\n<p>A INTEGRIS, ent\u00e3o, uniu a experi\u00eancia de dois profissionais para encontrar a solu\u00e7\u00e3o. Eles precisavam de uma tecnologia capaz de <strong>rastrear dados<\/strong> de KPIs, do hist\u00f3rico dos pacientes e que ainda fosse usual entre todos os cuidadores. <\/p>\n\n\n\n<p>A ferramenta que se encaixou nessas demandas foi o Power BI, onde eles criaram v\u00e1rios tipos de relat\u00f3rios de monitoramento. Segundo Ben Mansalis, diretor de informa\u00e7\u00f5es da INTEGRIS Health:<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>Prevenir danos a pacientes e funcion\u00e1rios \u00e9 uma miss\u00e3o central da INTEGRIS Health. Encorajamos todos os nossos cuidadores a procurar e relatar todos os danos. Usamos o Power BI para tornar vis\u00edvel nosso objetivo estrat\u00e9gico diariamente em displays digitais em todos os nossos hospitais e em ambientes m\u00f3veis e de desktop.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Dessa forma, a INTEGRIS conseguiu envolver todas as suas equipes de cuidadores. Agora, eles se concentram <strong>nas hist\u00f3rias visuais que os dados contam<\/strong> sobre os seus pacientes para monitorar poss\u00edveis danos e obter insights de cuidados necess\u00e1rios. <\/p>\n\n\n\n<p>Como resultado, eles <strong>dobraram a vigil\u00e2ncia sobre pacientes<\/strong> com doen\u00e7as de alto risco, al\u00e9m de acompanharem de perto o desempenho das suas equipes.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Potencialize os cuidados com a sa\u00fade e a gest\u00e3o hospitalar: <a href=\"\/blog\/health-analytics-o-que-e\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Health Analytics: como os dados est\u00e3o transformando o futuro da medicina<\/a>.<\/em><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-futuro-data-analytics\">Qual ser\u00e1 o futuro das an\u00e1lises de dados?<\/h2>\n\n\n\n<p>O mercado de Big Data Analytics s\u00f3 tende a prosperar nos pr\u00f3ximos anos. Conforme a <a href=\"https:\/\/www.statista.com\/statistics\/1336002\/big-data-analytics-market-size\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">plataforma Statista<\/a>, esse mercado foi avaliado em US$ 240 bilh\u00f5es em 2021. <\/p>\n\n\n\n<p>Mas, at\u00e9 2029, o valor deve ultrapassar os US$ 650 bilh\u00f5es. Isso significa que ele continuar\u00e1 aquecido e trar\u00e1 <strong>novas tecnologias<\/strong> que prometem apoiar an\u00e1lises ainda mais pr\u00e1ticas e precisas.<\/p>\n\n\n\n<p>No entanto, o futuro da an\u00e1lise de dados tamb\u00e9m depende de as empresas <strong>habilitarem sua for\u00e7a de trabalho<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>Ainda assim, o <a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/en\/newsroom\/press-releases\/2022-03-29-gartner-identifies-three-imperatives-driving-the-top-trends-in-data-and-analytics-for-2022\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">grupo Gartner prev\u00ea<\/a> que at\u00e9 2025, a maioria dos l\u00edderes de dados <strong>n\u00e3o promover\u00e3o a alfabetiza\u00e7\u00e3o de dados necess\u00e1ria<\/strong> em suas organiza\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n<p>Dessa forma, correm o risco de n\u00e3o atingirem o objetivo de estabelecer, de fato, uma cultura orientada a dados.<\/p>\n\n\n\n<p>Em paralelo, o <strong>uso de intelig\u00eancia artificial em Data Analytics<\/strong> continuar\u00e1 sendo decisivo para institucionalizar a confian\u00e7a nos dados. Segundo <a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/en\/articles\/12-data-and-analytics-trends-to-keep-on-your-radar\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">previs\u00f5es do Gartner<\/a>, at\u00e9 2026:<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>As organiza\u00e7\u00f5es que desenvolverem IA confi\u00e1vel e orientada a prop\u00f3sitos ter\u00e3o mais de 75% das inova\u00e7\u00f5es de IA bem-sucedidas, em compara\u00e7\u00e3o com 40% entre aquelas que n\u00e3o o fizerem. &nbsp;<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Al\u00e9m disso, outras <a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/en\/articles\/12-data-and-analytics-trends-to-keep-on-your-radar\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">tend\u00eancias de Data Analytics segundo o Gartner<\/a> abrangem:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>O compartilhamento de dados como indicador-chave de desempenho para envolver cada vez mais pessoas nas an\u00e1lises e <strong>gerar valor <\/strong>para o neg\u00f3cio.<\/li>\n\n\n\n<li>Usar sistemas de IA adapt\u00e1veis, que sejam flex\u00edveis para lidar com poss\u00edveis reestrutura\u00e7\u00f5es das tomadas de decis\u00e3o.<\/li>\n\n\n\n<li>Usar uma malha de dados orientada por metadados para reaproveitar dados, obter recomenda\u00e7\u00f5es e reduzir 70% das tarefas relacionadas ao gerenciamento desses ativos.<\/li>\n\n\n\n<li>Criar pol\u00edticas de governan\u00e7a conectadas, que n\u00e3o se baseiam apenas nos dados, mas tamb\u00e9m, nas prioridades do neg\u00f3cio, m\u00e9tricas de processos e de Data Analytics.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Por fim, uma coisa \u00e9 certa: <strong>o mercado evolui<\/strong>. Por isso, n\u00e3o deixe de atualizar suas estrat\u00e9gias de dados com frequ\u00eancia para n\u00e3o se tornarem obsoletas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-conclusao\">Adote a cultura data driven e fa\u00e7a sua empresa ser mais competitiva<\/h2>\n\n\n\n<p>Todas as empresas est\u00e3o buscando alternativas para aumentar sua competitividade. <\/p>\n\n\n\n<p>O mercado atual exige dos tomadores de decis\u00e3o mais criatividade, al\u00e9m de olhar e pensamento anal\u00edtico para <strong>agir de maneira estrat\u00e9gica<\/strong> em todas as \u00e1reas.<\/p>\n\n\n\n<p>Por isso, o Data Analytics \u00e9 uma abordagem que fornece profundos impactos positivos no desempenho das organiza\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n<p>As an\u00e1lises de dados est\u00e3o em evid\u00eancia porque ajudam a tirar conclus\u00f5es a partir de qualquer informa\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n<p>Para isso, <strong>t\u00e9cnicas diferentes<\/strong> podem ser usadas, como as an\u00e1lises descritivas, preditivas, prescritivas e diagn\u00f3sticas.<\/p>\n\n\n\n<p>Al\u00e9m disso, <strong>v\u00e1rias ferramentas<\/strong> auxiliam nesses processos, como o Excel, o Power BI e as linguagens de programa\u00e7\u00e3o, como Python e R.<\/p>\n\n\n\n<p>Cada um desses recursos e t\u00e9cnicas, portanto, tem uma fun\u00e7\u00e3o. Mas quando combinados, \u00e9 poss\u00edvel <strong>extrair o m\u00e1ximo valor dos dados<\/strong> para reorganizar todos os processos e torn\u00e1-los mais eficientes.<\/p>\n\n\n\n<p>No entanto, n\u00e3o se esque\u00e7a de que mais importante que os dados, processos e ferramentas, <strong>s\u00e3o as pessoas<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>Por isso, para realmente implementar uma cultura data driven \u00e9 preciso envolver <strong>todos os seus colaboradores<\/strong> e estimular a <strong>alfabetiza\u00e7\u00e3o de dados<\/strong> internamente. <\/p>\n\n\n\n<p>S\u00f3 assim voc\u00ea ter\u00e1 <strong>profissionais aptos para gerenciar esses ativos<\/strong> e identificar quais perguntas fazer, assim como interpretar as respostas trazidas por eles.<\/p>\n\n\n\n<p><em>O d\u00e9ficit de profissionais qualificados n\u00e3o \u00e9 um problema apenas para estrat\u00e9gias de Data Analytics. N\u00e3o deixe seu neg\u00f3cio ser impactado. <\/em><a href=\"\/blog\/cursos-de-tecnologia-por-que-empresas-precisam-introduzir\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><em>Cursos de tecnologia: 10 motivos para introduzir na sua empresa<\/em><\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>O Data Analytics est\u00e1 na linha de frente das empresas que mais crescem no mercado. 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