A transformação de dados em insights acionáveis é uma das principais prioridades para as empresas, atualmente. No entanto, é curioso que essa tarefa esteja repleta de desafios que podem dificultar a eficácia das iniciativas de análise de dados. Uma pesquisa da IBM revela que 41% dos CEOs enfrentam dificuldades significativas ao tentar transformar dados em insights práticos. Como superar esses problemas durante o processo?
A qualidade dos dados é fundamental para qualquer iniciativa de análise bem-sucedida. Dados inconsistentes, imprecisos ou desatualizados podem levar a conclusões errôneas e decisões prejudiciais. Problemas comuns relacionados à qualidade dos dados incluem: duplicidade, lacunas e obsolescência. Para melhorar a qualidade, por exemplo, as organizações devem implementar processos rigorosos de governança, incluindo a validação, limpeza e atualização contínua dos dados.
A integração de diferentes sistemas e fontes de dados é outro desafio crítico. Empresas frequentemente utilizam múltiplos sistemas para armazenar e processar dados, o que pode resultar em silos de informação e dificultar uma visão holística. Problemas comuns podem estar relacionados a incompatibilidades de sistemas, além dos silos de dados, ou seja, departamentos isolados que não compartilham informações entre si podem criar barreiras para uma análise abrangente.
Existem vários tipos de análises de dados, cada um com seus objetivos e abordagens específicas, suas próprias técnicas, métodos e ferramentas associadas, e a escolha do modelo certo depende dos objetivos e da natureza das informações disponíveis. Soluções de integração de dados podem ajudar a consolidar dados de várias fontes em uma plataforma unificada, facilitando análises mais completas e precisas.
Capacitação de equipes
Mesmo com dados de alta qualidade e sistemas integrados, a falta de habilidades analíticas na equipe pode ser um obstáculo significativo. A análise de dados requer uma combinação de conhecimentos técnicos e de negócios para interpretar os dados corretamente e derivar insights acionáveis.
O futuro do trabalho está sendo moldado por mudanças significativas e rápidas. As profissões estão evoluindo, novas habilidades são necessárias e a adaptação tornou-se uma necessidade. Profissionais com habilidades em ciência e análise de dados são altamente demandados e existe uma escassez de talentos ainda, muito em resultado da insuficiência de capacitação. Além disso, as equipes existentes podem carecer de treinamento adequado para utilizar ferramentas de análise de dados de maneira eficaz.
Investir em capacitação e desenvolvimento contínuo da equipe, bem como na contratação de especialistas em dados, é essencial para superar esse desafio. Parcerias com instituições educacionais e programas de certificação também podem ajudar a preencher essa lacuna de habilidades.
À medida que a IA se torna mais integrada ao local de trabalho, surgem oportunidades para profissões híbridas que combinam habilidades humanas com o poder da IA. Profissionais que podem trabalhar em colaboração com sistemas de IA, interpretar e aplicar insights gerados por algoritmos, e entender o contexto humano por trás dos dados certamente terão uma vantagem competitiva.
