Quando se trata de análise de dados, as máquinas deveriam fazer o trabalho pesado. Cada vez mais empresas confiam na análise de dados para tomar decisões de negócios mais inteligentes e informadas e para se manterem atualizadas sobre as mudanças do setor em meio a mercados competitivos. Como resultado, os cientistas de dados são obrigados a extrair, processar, limpar e analisar dados de diversas fontes diariamente para diversas finalidades dentro de uma organização.
De acordo com pesquisa da IBMos cientistas de dados gastam 80% do seu tempo pesquisando e limpando dados, em vez de extrair insights deles. As organizações querem que seus funcionários passem menos tempo enterrados em dados e mais tempo usando-os para tomar decisões rápidas e informadas que ajudem as empresas a crescer. O sucesso requer o que chamo de “democratização da análise de dados” para permitir que mais funcionários tomem decisões mais rápidas, sem depender de equipes técnicas de dados para extrair insights valiosos para eles.
Simplificando, democratizar a análise de dados significa equipar as equipes com enterprise intelligence (BI) ou ferramentas no-code e low-code para que a comunidade tecnológica mais ampla ganhe a capacidade de obter benefícios. Estes ganhos incluem maior inovação, tempo adicional para trabalhar em projetos prioritários e processos precisos que estão a ser concluídos de forma mais atempada. Os funcionários não técnicos serão capazes de tomar decisões informadas e baseadas em dados e se concentrar em suas responsabilidades principais, sem precisar depender da equipe de dados.
Desbloqueando insights
(borboleta verde/Shutterstock)
As ferramentas adequadas tornarão o processo de preparação de dados 10 vezes mais eficiente. E a eficiência não é o único benefício: facilitar o trabalho com os dados é um passo essential na democratização dos dados em uma organização. A adoção e implementação adequadas de ferramentas de dados trarão benefícios tanto para funções técnicas como não técnicas.
As empresas desejam que suas equipes de ciência de dados gastem menos tempo respondendo a perguntas e solicitações de dados pontuais e mais tempo pensando em maneiras novas e inovadoras de resolver problemas urgentes de negócios. Ferramentas avançadas de coleta e análise de dados – como bancos de dados gráficos alimentados por IA e aprendizado de máquina – facilitam a automação de tarefas rotineiras ou repetitivas, liberando-os para dedicar mais tempo a prioridades estratégicas.
Com as máquinas fazendo o trabalho braçal, as equipes de dados podem gastar menos tempo na coleta, limpeza, preparação e agregação de dados. Por exemplo, as equipes de dados podem usar bancos de dados gráficos para lidar com consultas de relacionamento e realizar análises em tempo actual, facilitando o desenvolvimento de modelos de dados mais complexos. As ferramentas de IA e de aprendizado de máquina aumentam ainda mais a eficiência, permitindo análises preditivas e automatizando a extração de insights acionáveis dos dados. Além disso, as ferramentas de extração, transferência e carregamento (ETL) simplificam o processo de integração de dados, automatizam tarefas de transformação e melhoram a qualidade dos dados. Ao aproveitar essas tecnologias, as equipes técnicas podem mudar seu foco do tratamento rotineiro de dados para a abordagem de projetos mais estratégicos.
Aumentando a autonomia
Quando as empresas investem nas ferramentas de dados certas, as equipes não técnicas também veem um benefício porque não precisam mais depender de equipes de dados para acessar os dados e análises de que precisam para ter sucesso. Eles também ganham mais agência e autonomia na tomada de decisões bem informadas e baseadas em dados.
(PeopleImages.com – Yuri A/Shutterstock)
Ferramentas de dados com baixo código e sem código são dois exemplos de soluções que funcionam para democratizar efetivamente soluções de dados para usuários não técnicos, oferecendo blocos de construção para insights baseados em dados. Ferramentas como MS PowerApps, AppSheet e Airtable permitem aos usuários criar aplicativos sem codificação, aumentar a produtividade e permitir prototipagem rápida. Ferramentas de BI como Tableau, Energy BI e Qlik Sense também beneficiam usuários não técnicos, pois simplificam a visualização de dados e permitem que as equipes criem painéis e obtenham insights por meio de interfaces intuitivas, em vez de processos manuais individuais. Além disso, plataformas de colaboração e compartilhamento de dados, como Google Information Studio ou MS SharePoint, melhoram o trabalho em equipe e a distribuição perfeita de dados, apoiando ainda mais um ambiente de trabalho colaborativo e orientado por dados, onde todos podem estar na mesma página.
Faça do aprimoramento de habilidades uma prioridade
A implantação eficaz de ferramentas de dados é essential para desbloquear todo o potencial de uma organização. Investir nestas ferramentas não só apoia os esforços de melhoria de competências, mas também melhora a tomada de decisões baseada em dados, impulsionando a força organizacional geral. À medida que as empresas navegam nesta transformação, várias considerações importantes devem ser abordadas para maximizar os benefícios das suas ferramentas de dados.
A facilidade de uso para todos os funcionários é essencial; a seleção de ferramentas com interfaces intuitivas e sistemas de suporte robustos garante que sejam acessíveis a todos os funcionários com nível de conhecimento, não apenas aos técnicos. Os recursos de integração também são importantes, pois as ferramentas devem se conectar perfeitamente aos sistemas existentes para criar um fluxo de trabalho de dados coeso.
Igualmente importante é um programa abrangente de formação e apoio para facilitar a aprendizagem contínua e o desenvolvimento de competências. Por último, a escalabilidade deve ser uma consideração primordial para garantir que as ferramentas possam crescer juntamente com a organização e adaptar-se à evolução das necessidades de dados. Ao abordar essas considerações, as organizações podem aprimorar melhor o poder das ferramentas de dados para impulsionar o crescimento e a eficiência.
O uso eficaz de ferramentas de dados proporciona às empresas uma vantagem competitiva. É essential agora que todas as organizações invistam em ferramentas de dados adequadas para apoiar a melhoria das competências e a tomada de decisões baseada em dados de todos os funcionários técnicos e não técnicos. As organizações precisam de ser capazes de se manterem atualizadas e no caminho certo com as rápidas mudanças técnicas na sua indústria, porque sem investir em ferramentas de dados de melhoria de competências, as organizações e os membros da equipa correrão o risco de serem deixados para trás.
Sobre o autor: Arianna Vogel é Diretora Sênior de Advertising and marketing de Produto da Quadrangular. Em seu papel, ela lidera
os esforços de entrada no mercado para todo o conjunto de soluções baseadas em localização do Foursquare. Arianna ingressou no Foursquare por meio de sua fusão com a Factual, onde ingressou há mais de 6 anos como Gerente de Advertising and marketing de Produto. Antes de ingressar no Foursquare, ela trabalhou como comerciante de produtos no espaço de vídeo social, ajudando criadores a maximizar o crescimento de seu público on-line nas plataformas tecnológicas Epoxy e Vemba.
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