Até há pouco, a necessidade de um profissional tratar um volume de dados acima do normal era atribuição dos especialistas em Análise de Dados, em geral alocados num setor de TI- Tecnologia de Informações.

Assim, nesses casos, uma decisão estratégica requeria as fases de transferência de dados ao T.I., a análise de dados e a volta de subsídios e sugestões de decisões aos usuários.

Hoje, porém, os negócios são turbinados pela enorme quantidade de dados gerados pela gestão digital: estamos na Era dos Big Data, em que, segundo estudos do Gartner Group em 2020, a quantidade de dados disponíveis passava de 40 trilhões de GigaBytes, sendo 2,2 milhões de TeraBytes gerados a cada dia. Essa fantástica massa de dados até já ganhou a alcunha “novo petróleo”.

Nessa situação, o ciclo de ida e volta ao T.I. para análise do especialista se tornou tão frequente e volumoso que suscitou a criação de aplicativos que permitem análises de dados mais simplificadas e, assim, nos casos menos complexos e mais frequentes possam ser feitas no próprio setor que demanda a decisão estratégica.

Por exemplo, um setor comercial já consegue otimizar uma proposta com a ajuda da análise de dados de uma licitação, inclusive, as vantagens e desvantagens dos concorrentes.

Naqueles casos, é comum um ciclo padrão que facilita o caminho desde a massa de informações até a decisão estratégica

1- precisar bem o objetivo da análise; Que problema devemos resolver? Como aumentar o lucro? Como reduzir o custo fixo?

2- selecionar os dados relevantes, descartando as informações não quantificáveis, que não geram dados

3- descobrir quais dados vão ajudar a chegar no objetivo; selecionar os cerca de 80% de dados mais relevantes nisso e descartar os cerca de 20% demais

4- montar uma visualização compreensível dos dados e descobrir os padrões (repetições de valores ou relações entre eles) e as correlações (dependência entre valores de variáveis)

5- questionar bem as razões das correlações para entende-las o melhor possível; descobrir os dados neutros, que pouco ou nada influem na correlação e os ativos, mais determinantes nos efeitos; formular hipóteses para resolver o problema e simula-las até selecionar as variáveis que parecem mais efetivas

6- simular a hipótese mais efetiva e comparar os seus resultados com os de casos conhecidos, para valida–la e ou calibra-la

Nos processos de recrutamento já se notam indícios de maior valorização dos profissionais com algum domínio das bases da análise de dados, pois poderão acelerar e baratear os ciclos de tomada das decisões.

Se tais indícios confirmarem uma tendência, é provável que o domínio de elementos da Análise de Dados se torne um diferencial na capacitação de profissionais empregados na gestão empresarial ou até mesmo uma habilidade básica de profissionais de vários setores. Com isso, a tendência deve provocar alterações nos currículos de cursos de formação e a proliferação de cursos livres, especialmente à distância que aliás já são frequentes.

O mercado de aplicativos para esse nível de utilização já é disputados por várias opções, como Excel (ele mesmo!), Power.BI, Zoho Analytics, Minitab, Tableau, Alterix. QlikView, QlikSense, Google Data Studio, Amazon Quicksight.

O Microsoft Power BI da desponta como ferramenta bem amigável e acessível, com sua versão grátis, suficiente para análises básicas de dados originados de planilhas Excel, banco de dados SQL e outras fontes usuais. Quem já tem alguma experiência em Excel não vai ter grandes dificuldades em aprender o básico (até mesmo com vídeos do YouTube, como youtube.com/watch?v=G_Xe_d37TBo ) para produzir painéis (dashboards) com diversas visualizações e análises, a partir uma ou mais planilhas que têm colunas em comum e com isso, conquistar algum destaque na sua equipe.

Leitura recomendada: https://www.sas.com/content/dam/SAS/documents/marketing-whitepapers-ebooks/ebooks/en/here-and-now-the-need-for-an-analytics-platform-110056.pdf.

A KTExA Consult pode ajudar profissionais de Gestão Empresarial a agregar a Análise de Dados nas suas habilidades para que decisões menos complexas possam ser tomadas no âmbito que as demandam, para evitar sobrecargas no setor T.I. e reduzir o seu prazo de maturação. Como: contate-nos ou marque Encontro para avaliação gratuitos sem compromisso.

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