Vamos come\u00e7ar esse post com uma afirma\u00e7\u00e3o importante: n\u00e3o importa qual seja o seu neg\u00f3cio ou o seu setor, Data Analytics pode ajudar na sua tomada de decis\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n
Sabe por qu\u00ea? Dados analisados de forma correta e alinhados aos objetivos do neg\u00f3cio, podem, definitivamente, transformar a realidade de uma corpora\u00e7\u00e3o. Para muito melhor. <\/p>\n\n\n\n
\u00c9 por isso que, cada vez mais, tem aumentado a procura das empresas por solu\u00e7\u00f5es de Data Science e Data Analytics. Isso porque, principalmente em tempos de crise – como o que estamos vivendo agora -, entender os padr\u00f5es que influenciam o sucesso das iniciativas pode ser o divisor de \u00e1gua entre o sucesso e o fracasso de uma estrat\u00e9gia de neg\u00f3cios bem sucedida.. <\/p>\n\n\n\n
Quer saber porque o Data Analytics \u00e9 uma possibilidade em ascens\u00e3o para neg\u00f3cios e conhecer as \u00e1reas mais impactadas por ele? Acompanhe esse material e entenda porque cada vez mais empresas est\u00e3o sendo orientadas por dados! <\/p>\n\n\n\n
Na \u00faltima d\u00e9cada, dados se tornaram o ativo mais valioso para entender o comportamento do usu\u00e1rio, garantindo o protagonismo de disciplinas como Data Analytics e Data Science nos mais variados modelos de neg\u00f3cios.<\/p>\n\n\n\n
Por\u00e9m, essa virada de chave n\u00e3o foi f\u00e1cil. Nem r\u00e1pida. Para criar uma din\u00e2mica capaz de transformar n\u00fameros em insights de forma consistente, \u00e9 preciso ter direcionamento, investir em infraestrutura e profissionais capacitados, al\u00e9m de outros requisitos indispens\u00e1veis. <\/p>\n\n\n\n
Voc\u00ea sabe qual o requisito mais indispens\u00e1vel e por onde voc\u00ea deve come\u00e7ar? A cultura. <\/p>\n\n\n\n
A cultura \u00e9 a base de tudo. Inclusive em rela\u00e7\u00e3o a tornar-se uma empresa proficiente na tomada de decis\u00f5es orientadas por dados. Sim, a cultura de dados<\/a>. <\/p>\n\n\n\n \u00c9 praticamente imposs\u00edvel ter times pensando analiticamente em dados antes de definir objetivos em torno dos quais eles ir\u00e3o se organizar.<\/p>\n\n\n\n Ent\u00e3o, vamos come\u00e7ar pelo come\u00e7o: o primeiro passo para iniciar a jornada rumo a uma empreitada s\u00f3lida de data-centered, \u00e9 que o objetivo final seja disseminar uma cultura anal\u00edtica dentro da sua empresa. <\/p>\n\n\n\n Data Analytics, ou an\u00e1lise de dados, \u00e9 um processo de limpeza, transforma\u00e7\u00e3o e modelagem de dados desestruturados (Big Data<\/a>) a fim de descobrir informa\u00e7\u00f5es \u00fateis.<\/p>\n\n\n\n Parte deste objetivo \u00e9 realizado a partir de um processo de ETL (extract – transform –<\/p>\n\n\n\n load), uma estrat\u00e9gia altamente eficiente para padronizar dados de diferentes origens segundo regras espec\u00edficas a fim de aprimorar o conhecimento gerado.<\/p>\n\n\n\n A l\u00f3gica \u00e9: transformar dados em informa\u00e7\u00e3o de valor e, com essa informa\u00e7\u00e3o, gerar conhecimento de neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n Se voc\u00ea n\u00e3o est\u00e1 inserido em uma realidade data-driven, pode ser que esteja se perguntando por que esse processo \u00e9 t\u00e3o importante. \u00c9 simples: porque atrav\u00e9s dele \u00e9 poss\u00edvel garantir elementos essenciais. Como:<\/p>\n\n\n\n Quer mergulhar no universo dos dados e come\u00e7ar, hoje mesmo, a construir uma cultura de dados sustent\u00e1vel para orientar decis\u00f5es de neg\u00f3cios? Confira nosso manual \u201cData-first: Guia completo para tornar sua empresa orientada a dados\u201d<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Mas, antes, vamos conhecer os 3 tipos de an\u00e1lises mais utilizados no Data Analytics. Confira o pr\u00f3ximo item!<\/p>\n\n\n <\/p>\n\t<\/div>\n\tO que \u00e9 Data Analytics?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Data-first: Guia completo para tornar sua empresa orientada a dados<\/h3>\n\t\t