.svg)
.svg)
Se você se encontra aqui, prestes a se aventurar neste artigo, é provável que compartilhe comigo um apreço pelo universo dos dados (ou, ao menos, reconheça sua importância fundamental no cenário contemporâneo). Embora o valor dos dados não seja novidade, sua relevância se intensifica a cada dia, tornando-os indispensáveis para aqueles que buscam compreender o mundo ao seu redor e tomar decisões estratégicas – um princípio que se aplica tanto a empresas quanto à vida pessoal.
Como você deve ter notado, dia após dia as empresas oferecem produtos e experiências cada vez mais personalizadas. Tal personalização é fruto do vasto volume de dados que geramos e disseminamos cotidianamente, mas não se preocupe, existem legislações robustas que garantem a proteção e a segurança de suas informações.
Diante da imensidão de dados produzidos incessantemente, as possibilidades que se abrem são igualmente amplas. Entretanto, os dados em sua forma bruta podem ter uma utilidade limitada. A verdadeira mágica acontece quando conseguimos transformar essa massa de informações em insights acionáveis para nossos negócios ou para nossa vida pessoal.
Embora o processo possa parecer complexo, ele se desdobra em etapas claras e acessíveis e você não precisa ser um cientista de dados para começar. Que tal embarcar nesta jornada de descoberta comigo?
Antes de se aventurar na análise em busca de insights valiosos, é imprescindível compreender a natureza dos dados com os quais você está trabalhando.
Investigue a origem dos dados – foram coletados por meio de uma pesquisa, de um site, de um banco de dados? Conhecer a fonte dos dados permite avaliar sua confiabilidade. Afinal, dados não confiáveis podem levar a conclusões equivocadas.
Ademais, observe e compreenda o formato dos seus dados, pois eles podem se apresentar de diversas formas. Os dados organizados em tabelas e planilhas são denominados "estruturados". Já mensagens de texto ou imagens, por exemplo, que não possuem uma organização predefinida, são considerados "não estruturados". Há, ainda, o que chamamos de dados "semiestruturados", são aqueles que têm algum grau de organização, mas não se encaixam perfeitamente em um formato tabular.
Por fim, mas não menos importante, avalie a qualidade dos dados. É imprescindível identificar dados faltantes ou inconsistências e resolver essas questões no início do processo evita problemas futuros. Após a verificação desses três aspectos, você estará pronto para prosseguir em sua jornada analítica.
É difícil encontrar um objeto perdido em um ambiente desorganizado, certo? O mesmo se aplica aos dados. A "limpeza" dos dados é uma etapa crucial que envolve a remoção de duplicatas e erros, garante a consistência de datas e nomes e faz o tratamento de informações ausentes. Pense nesse processo como a organização de um espaço antes de iniciar uma busca. Como diz o ditado, "lixo que entra, lixo que sai". Se você começar com dados de baixa qualidade, suas conclusões também serão falhas. Portanto, dedique-se à organização dos dados antes de avançar.
Com os dados limpos e preparados, é hora de explorá-los! Nesta etapa, você começará a identificar padrões e tendências, e a Matemática e a Estatística serão suas aliadas.
Comece com cálculos simples, como a determinação da média ou do valor mais frequente. Lembre-se de que nem sempre é preciso utilizar métodos complexos para obter resultados significativos. O básico bem executado pode levar a descobertas importantes.
A visualização dos dados também é uma ferramenta poderosa. Experimente criar alguns gráficos e perceba como pode ser mais fácil a identificação de tendências em comparação a uma tabela cheia de números. Após aprimorar suas habilidades e criar visualizações informativas, você estará pronto para avançar para o próximo nível.
A análise de dados pode ser realizada de diversas formas e a escolha da abordagem depende do objetivo que você pretende alcançar. Você deseja analisar tendências passadas para entender eventos que ocorreram? Ou busca investigar as causas de um determinado acontecimento? Talvez sua intenção seja prever eventos futuros? Ou, ainda, obter recomendações sobre quais ações tomar?
Ao definir claramente a questão que deseja responder com seus dados, você poderá escolher a abordagem analítica mais adequada. Para cada pergunta, existe uma análise específica:
Pergunta: O que aconteceu? -> Análise Descritiva
Pergunta: Por que aconteceu? -> Análise Diagnóstica
Pergunta: O que vai acontecer? -> Análise Preditiva
Pergunta: O que deve ser feito? -> Análise Prescritiva
A partir daí, você poderá colher os frutos de seu trabalho. A capacidade de extrair informações valiosas dos dados é cada vez mais importante em todas as áreas. A compreensão das etapas básicas permite descobrir insights valiosos ocultos em meio aos números.
Por fim, minha mensagem para você, independentemente de sua área de atuação, é a seguinte:
Seja curioso, comece pequeno, observe os dados ao seu redor e descubra o poder que eles têm para transformar suas perguntas em respostas e seus desafios em oportunidades.
Até a próxima!
Somos uma startup inovadora com duas áreas de negócios: SaaS e AIaaS. No SaaS, oferecemos soluções avançadas para a hiperautomação de atendimento, facilitando a gestão, automação e acompanhamento de solicitações. No AIaaS, nossa plataforma Tech4.ai capacita empresas a construir e implementar soluções de inteligência artificial com tecnologias open source, garantindo agilidade, governança e alto desempenho.
E acesse, em primeira mão, nossos principais conteúdos diretamente do seu e-mail.
