Cinco fatores críticos para obter insights do analytics

O business analytics é um dos tópicos mais quentes de tecnologia atualmente. Seja por causa de executivos que querem entender melhor e analisar padrões de compra ou por causa do “hype” em torno do big data. No entanto, muitos programas de analytics estão enfrentando grandes desafios. Um artigo da Forbes previu em 2015 que metade dos projetos de big data falharia.

Isso significa que pelo menos metade das empresas está falhando ao executar etapas como coleta de dados, avaliação e análise de dados e extração de insights críticos para o negócio. Existe uma série de fatores que desempenham papéis importantes no sucesso de um programa de analytics para obter insights. Conheça algumas:

Alinhamento corporativo

Antes de iniciar um projeto de business analytics, é preciso entender que tipo de insight sua empresa está buscando para ter certeza de que está procurando no lugar certo, investindo a quantia certa de dinheiro e tempo e que será capaz de identificar um insight quando ele aparecer. O alinhamento corporativo diz respeito ao entendimento do propósito do negócio para a atividade.

Isso pode não estar claramente quantificado, mas é importante que haja algum entendimento e concordância sobre o propósito do projeto. Quando os objetivos são identificados, é possível articular as informações necessárias para conquista-los e obter insights.

Entendimento dos dados

Depois de definir os objetivos, é possível dividi-los para encontrar os dados específicos necessários. O entendimento dos dados diz respeito ao conhecimento que existe sobre os dados, seu conteúdo e sua localização.

É importante ter um entendimento de que informação trazem os dados, quando foram atualizados pela última vez, onde podem ser encontrados, como acessá-los e se é apropriado usá-los (com base em sua criticidade ou nível de privacidade).

Qualidade dos dados

Depois de assegurar o entendimento dos dados, é preciso estar claro o que significa “dados precisos” para o propósito desejado. Afinal, se os dados não têm qualidade, ainda podem não servir ao propósito necessário para obter os insights necessários.

Muitas vezes, a qualidade de um dado é descrita como um “bom dado”. No entanto, a definição de bom pode ser baseada em seu uso. Por exemplo, um gerente de marketing pode usá-lo para analisar tendências de número e tipos de produtos vendidos em uma área. Para esse propósito, o que determina a precisão dos dados é o CEP. Por outro lado, o departamento de expedição precisa do endereço completo para gerar uma visão de quais produtos podem ser entregues.

A qualidade dos dados é um ponto que junta os objetivos de negócio e o alinhamento com o entendimento dos dados. Os objetivos de negócio vão definir quais são os dados e a qualidade desejada para cumprir os objetivos, enquanto o entendimento dos dados dirá se eles servem ou não.

Com CIO