Para permanecerem competitivas no atual cenário de tomada de decisões baseado em dados, as empresas devem empregar abordagens modernas de análise de dados. Muitas empresas têm dificuldade em transformar as montanhas de dados brutos que adquirem todos os dias, desde interações com clientes até tendências do setor, em insights úteis. Novos métodos estão surgindo à medida que a tecnologia se desenvolve e têm o potencial de mudar completamente a forma como as empresas utilizam os dados para análise e interpretação. As empresas podem otimizar as operações, descobrir tendências ocultas e prever ações futuras com as estratégias analíticas corretas.
As empresas que ainda utilizam práticas antiquadas correm o risco de ficar para trás no actual clima empresarial extremamente rápido, quando os gostos em termos de bens de consumo e serviços podem mudar num instante. Para atravessar com sucesso este terreno complexo, as empresas precisam de utilizar estratégias de análise de dados de última geração que aumentem a eficiência operacional e lhes permitam tomar decisões bem informadas utilizando insights em tempo real.
Dê uma olhada nessas cinco tendências de análise de dados que as empresas podem usar para impulsionar a estratégia de informação e sair à frente da concorrência.
1. Analisando Dados Futuros
Ao analisar dados passados e aplicar algoritmos matemáticos e técnicas de aprendizado de máquina, a análise preditiva pode estimar a probabilidade de resultados futuros. A análise de padrões e tendências ajuda as empresas a prever mudanças no comportamento do cliente, na dinâmica do mercado e nas dificuldades operacionais. Usando a análise preditiva, uma organização de varejo, por exemplo, pode antecipar as demandas de estoque, o que, por sua vez, ajuda a diminuir as rupturas de estoque e o estoque excedente.
A implementação bem-sucedida da análise preditiva exige que as empresas:
- Obtenha dados de alta qualidade: verifique se todos os dados obtidos são precisos, completos e relevantes.
- Traga modelos de aprendizado de máquina para a mesa: use métodos como redes neurais, árvores de decisão e análise de regressão para construir modelos de previsão.
- Avalie e verifique modelos: verifique regularmente a exatidão dos modelos preditivos adicionando novos dados e avaliando seu desempenho.
- Usando ferramentas de análise preditiva como Vortex Momentum, as empresas podem aumentar a eficiência operacional e impulsionar objetivos estratégicos baseados em dados.
2. Análise Prescritiva
A análise prescritiva vai além da análise preditiva, recomendando ações a serem tomadas pelas empresas com base na análise de dados. Este método sugere as melhores escolhas integrando insights de diversas fontes de dados e usando algoritmos sofisticados. Alocar recursos, gerenciar riscos e desenvolver estratégias são áreas onde as empresas podem se beneficiar da análise prescritiva.
As empresas podem se beneficiar da análise prescritiva se fizerem o seguinte:
- Combine dados de várias fontes: para uma imagem mais completa, combine dados de vários departamentos e fontes externas.
- Desenvolva e execute algoritmos de otimização: Encontre a solução ideal aplicando métodos como algoritmos genéticos ou programação linear.
- Acompanhe os resultados: tome melhores decisões no futuro, monitorando os resultados das recomendações que foram postas em prática.
- As organizações podem levar o conhecimento de dados para o próximo nível usando análises prescritivas, que lhes permitem tomar decisões que melhoram o desempenho.
3. Análise em tempo real
A capacidade de avaliar dados em tempo real é muito crítica no mundo corporativo extremamente rápido de hoje. As empresas podem acompanhar os acontecimentos em tempo real e agir rapidamente graças à análise em tempo real. Setores como transporte, comércio eletrônico e bancos podem se beneficiar muito com essa técnica devido à importância de insights oportunos para obter vantagens competitivas.
Para que a análise em tempo real seja implementada com sucesso, as empresas precisam:
- Faça uso de estruturas de processamento de fluxo: implemente estruturas para processamento e análise de dados de streaming, como Apache Kafka ou Apache Flink.
- Invista em hardware e software: certifique-se de que seu sistema de TI possa processar dados em tempo real e lidar com os dados recebidos em alta velocidade.
- Priorize a visualização de dados: para tornar os insights em tempo real facilmente digeríveis, use ferramentas de visualização e painéis.
- As empresas podem melhorar a sua agilidade e tomada de decisões com a ajuda de análises em tempo real, o que lhes permite adaptar-se instantaneamente às mudanças do mercado, às solicitações dos clientes e às dificuldades operacionais.
4. Análise Aumentada
Para melhorar a preparação de dados, a era do insight e o compartilhamento de insights, a análise aumentada faz uso de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina. Este método agiliza a análise de dados ao automatizar diversas tarefas, permitindo que até mesmo indivíduos não técnicos possam utilizá-lo com facilidade. Com o apoio de análises aumentadas ou de ferramentas como a IA quântica, mais trabalhadores podem participar na tomada de decisões orientada por dados, o que democratiza os insights de dados.
As organizações podem se beneficiar da análise aumentada fazendo o seguinte:
- Use plataformas analíticas que possuem recursos de IA integrados para descoberta de dados e visualização; essas ferramentas são alimentadas por IA.
- Incentive a alfabetização em dados, fornecendo treinamento em todo o departamento sobre proficiência em ferramentas analíticas.
- Promova o trabalho em equipe: inspire grupos interdisciplinares a colaborar na análise de insights de dados e na realização dos ajustes necessários.
- As organizações podem melhorar as operações de dados, o trabalho em equipe e a tomada de decisões com a ajuda de análises aumentadas.
5. Governança de Dados e Gestão da Qualidade
A integridade e a governança dos dados estão se tornando mais importantes à medida que as empresas reúnem grandes quantidades de dados. A precisão, consistência e segurança dos dados são garantidas pelo estabelecimento de regras e padrões para o tratamento da informação através de uma governação de dados eficaz. A integridade dos dados é garantida durante todo o seu ciclo de vida através de processos de gestão de qualidade.
Para que a gestão e governança da qualidade dos dados funcionem, as empresas precisam:
- Inicie o gerenciamento de dados nomeando indivíduos para supervisionar a qualidade e a governança dos dados organizacionais.
- Projete um sistema para avaliar a qualidade dos dados: crie procedimentos e diretrizes para garantir que os dados sejam inseridos, validados e limpos com um alto padrão.
- Coloque a conformidade das partes interessadas em primeiro lugar: inspecione os procedimentos de gerenciamento de dados para verificar a conformidade com leis como CCPA e GDPR.
- As organizações podem estabelecer as bases para projetos de análise de dados tendo a governança da informação e o controle de qualidade como suas principais prioridades. Isso garantirá insights de dados confiáveis e práticos.
Conclusão
Adotar métodos de análise de dados de ponta é crucial no cenário atual de negócios orientados por dados. Com a ajuda de análises preditivas e prescritivas, as empresas podem ver o futuro e fazer escolhas inteligentes.
As empresas podem reagir mais rapidamente às mudanças nas condições do mercado com a ajuda de análises em tempo real. Com análises aumentadas, qualquer pessoa pode obter acesso a insights de dados, o que incentiva o trabalho em equipe e a participação. Por último, as empresas podem ter a certeza de que os seus dados são sempre precisos devido a uma boa gestão de dados e controlo de qualidade.
As empresas podem obter uma vantagem estratégica e fomentar a inovação implementando estas estratégias e utilizando os dados como um ativo estratégico. A adaptação rápida ao cenário de dados em constante mudança permitirá às empresas tomar melhores decisões e executar as suas operações de forma mais eficiente.
