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Aprenda a trabalhar com análise de dados com excelência

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Foi-se o tempo em que as ações estratégicas mais precisas eram baseadas no feeling do tomador de decisões. Com o aprimoramento das tecnologias de informação, a análise de dados passou a ser uma grande aliada desses profissionais na hora de propor melhores soluções para seus negócios e clientes.
A análise dados é um processo usado para medir e identificar padrões e tendências sobre um determinado objeto de estudo. São diversas áreas e assuntos mensurados, como:

  • os históricos de compras dos clientes;
  • a performance de uma campanha de marketing;
  • as formas como os funcionários utilizam os recursos de telefonia, etc.

O resultado disso é uma tomada de decisão mais embasada e acertada. Por isso, é fundamental entender como trabalhar com a análise de dados com excelência.
A seguir, você verá 4 dicas para ter sucesso em suas análises. Acompanhe!

Deixe o Excel um pouco de lado

Uma boa análise de dados parte do pressuposto de utilizar boas ferramentas para isso. Nessa lista, o Excel deve começar a ser evitado.
Está certo que ele pode ser útil para tabulações mais simples, é fácil de usar e é conhecido por quase todos os clientes e seus colaboradores.
Entretanto, esse editor possui desvantagens que podem limitar sua atuação, como o excesso de trabalho manual, falta de um histórico de alterações nos documentos, problemas com as fórmulas internas, insegurança dos dados e informações, entre outras.

Conte com o apoio de ferramentas especializadas

Saia das planilhas e procure por plataformas específicas de análise e gestão de dados. Uma das vantagens dessa migração é partir para sistemas baseados na nuvem (mais seguros, colaborativos e passíveis de integrações) e personalizados para determinados tipos de soluções.
Por exemplo, em vez de usar o Excel para fazer uma análise do tráfego de dados de telefonia consumido por cada colaborador de um cliente, você pode contratar um software de gestão de telecom.
É o tipo de solução que trará toda uma interface, uma estrutura e uma experiência voltada para quem precisa especificamente desse serviço, como a disponibilização de um banco de dados, a padronização de resultados e a automatização de tarefas.

Defina as questões, objetivos e métricas das análises

Para que uma análise de dados tenha sentido, ela não pode ser feita de forma aleatória. É preciso ter um problema a ser resolvido, um objetivo a ser alcançado e indicadores para servirem como referências durante os estudos.
Por exemplo, você pode iniciar uma análise sobre os custos fixos e variáveis do seu negócio para resolver o problema de uma baixa margem de lucro. O objetivo seria elevar essa margem para X% no próximo ano. Já as métricas mensuradas seriam os gastos empregados em cada recurso ao longo do tempo de análise.
Ao final do estudo, você poderá descobrir os custos que mais impactam sua margem e quais poderão ser otimizados ou cortados.

Transforme os dados em informações e informações em decisões

Dados soltos não são capazes de ajudar na tomada de decisões. Entretanto, quando eles são organizados em conjunto, se transformam em informação e passam a fazer sentido.
Por exemplo, vamos supor que, em uma pesquisa, um jovem universitário morador de São Paulo elege a empresa A como sua preferida entre as marcas de smartphones. Se esse dado for analisado por si só, ele não tem tanta serventia assim.
No entanto, se essa mesma pesquisa identifica que mais jovens universitários moradores da capital paulista pensam da mesma forma, então temos aí uma informação, um padrão de comportamento. Trata-se de algo que levará esse mercado de smartphones a competir de uma determinada maneira por esse público.
O objetivo final é fazer com que a análise de dados produza informações estratégicas. Afinal, são com base nelas que os gestores tomarão suas decisões.
Por isso que reforçamos a importância das ferramentas especializadas que podem ajudar na padronização e interpretação dos dados; e de estruturar as análises com problemas, objetivos e métricas para que elas tenham um direcionamento mais claro.
Então, pronto para evoluir com a análise de dados em sua empresa? Se quiser acompanhar mais dicas e conteúdos como esses, siga nossa página no Facebook.

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