O que eu estou dizendo quando falo sobre análise de dados
Inspirado em um livro de Haruki Murakami, o título resume bem o que frequentemente assola o debate sobre análise de dados: muitas vezes nos vemos discutindo conceitos díspares. Alguns consideram a análise de dados como um relatório, enquanto outros a relacionam com modelagem ou cálculos. Algumas pessoas discutem a visualização, e outras a veem como a busca de respostas a partir dos dados. Valorizamos todos os elementos mencionados acima. Ainda assim, acreditamos que a verdadeira essência da análise de dados está em outro lugar, e a criatividade humana é o elemento-chave.
Neste artigo, apresentaremos nossa perspectiva sobre esse assunto. Não estamos sugerindo que outras definições estejam incorretas, mas é essencial definir com precisão o que queremos dizer quando falamos de análise de dados.
O que é análise de dados? Nossa definição
A análise de dados assume várias definições; a nossa é a seguinte: Análise de dados é quando você usa métodos criativos de processamento de dados para descobrir respostas para perguntas novas ou para fornecer explicações para cenários desconhecidos.
A análise de dados pode ser útil em situações em que você não sabe a resposta e ela não pode ser prevista.
Em seguida, queremos dividir essa definição em partes menores e especificar os componentes da análise criativa de dados.
Os componentes elementares da análise criativa de dados são:
1. Fazer perguntas novas ou aleatórias
Uma nova pergunta é aquela em que não há um modelo ou uma resposta pronta disponível. Por exemplo, se algo está acontecendo pela primeira vez ou o ambiente mudou, enfrentamos um novo desafio.
Se a mesma pergunta surgir repetidamente, a criação de um sistema automatizado que possa fornecer a resposta pode ser mais eficiente. Pode ser um sistema de relatórios, uma configuração de sistema de automação ou qualquer outra coisa.
2. Colete e refine os dados para encontrar a resposta
Colete dados com a mente aberta e em quantidades gerenciáveis. A tentativa de coletar todos os dados não é viável e provavelmente resultará em um afogamento em dados. Por outro lado, limitar os dados brutos ao óbvio não levará a novas percepções.
Os dados brutos incluem todas as informações disponíveis, mas são praticamente inúteis sem uma limpeza. Os dados devem ser refinados para revelar características significativas e encontrar respostas para perguntas específicas. O processo de refinamento depende da pergunta e da natureza dos dados brutos.
Quando queremos encontrar respostas para perguntas aleatórias a partir de dados desconhecidos, a análise requer um elemento criativo para ser bem-sucedida, pois as sequências predefinidas geralmente não funcionam bem o suficiente em novas situações.
3. Aprenda ao longo do caminho
Novas informações e percepções surgem inevitavelmente quando você processa dados por meio de métodos criativos de limpeza, refinamento, cálculos e análise. Isso orienta sua análise de dados. Muitas vezes, essas novas percepções resultam na redefinição da pergunta original. Por exemplo, certa vez participamos de um projeto para reduzir os custos de produção. No entanto, o resultado foi o aumento da velocidade e do rendimento da produção, quebrando recordes de produção e eficiência.
4. Deixe os dados falarem por si mesmos
Devido ao processo de refinamento criativo, as respostas obtidas por meio da análise de dados geralmente são imprevisíveis. Uma análise de dados significativa requer conhecimento de domínio, e os analistas tendem a ter seus métodos favoritos de refinamento de dados, o que às vezes pode levar a um pensamento tendencioso. Um analista de dados inteligente permite que os dados falem por si mesmos e forneçam as informações que eles contêm. Por outro lado, os analistas ruins podem manipular os dados para apoiar suas suposições e hipóteses preconcebidas.
A análise de dados é um facilitador; seres humanos criativos agregam valor
Pessoas curiosas e criativas que gostam de buscar soluções para questões complexas são ativos valiosos para qualquer empresa e não podem ser ignoradas quando se busca o retorno de qualquer trabalho e sistema de análise de dados. A análise de dados, por si só, não oferece retorno ou valor; ela é um facilitador.
O valor é gerado quando você usa os resultados da análise criativa de dados para alterar operações humanas, reconfigurar sistemas de automação, modificar receitas, etc. Os resultados da análise criativa de dados são imprevisíveis, pois encontram respostas para perguntas aleatórias. Apesar disso, a análise de dados é fundamental para o sucesso de qualquer empresa. Com a análise criativa de dados, você pode obter novas percepções e tomar decisões melhores e mais precisas com mais rapidez.
Quer saber Mais?
Nosso Time tem vários especialistas em análises de dados e prontos para ajudar. Leia mais sobre, Wedge para análise de dados industriais.