Estratégias para pequenas e médias empresas começarem com ciência de dados

Embora muitos proprietários de pequenas empresas possam pensar que a ciência de dados está fora de seu alcance e que analisar dados é extremamente difícil sem um cientista de dados, a realidade é que – hoje – qualquer pessoa pode se tornar um cientista de dados cidadão. Ele só precisa das ferramentas e motivações certas.

Segundo David Sweenor, diretor Sênior de Marketing de Produto da Alteryx, acessar insights orientados pela ciência de dados é algo que já foi um sonho para proprietários de pequenas empresas devido não apenas ao salário significativo dos cientistas de dados, mas também à disponibilidade, acessibilidade e qualidade dos dados.

“Em nossa sociedade digital-first, os dados que criamos diariamente aumentam exponencialmente. As PMEs estão agora em uma nova conjuntura – com acesso a repositórios de dados extremamente valiosos e, também, a opção de transformar esses dados em insights acionáveis” salienta Sweenor. Em síntese, isso significa que as empresas agora podem tomar decisões mais bem estruturadas para se manterem competitivas.

No varejo, os dados estão sendo usados para ajudar a tomar decisões como adiar os cortes de preços planejados em roupas de inverno antes de uma onda de frio ou desviar o estoque para as lojas durante a escassez de produtos. Nos departamentos financeiros, está sendo usado para transformar faturas estáticas, envio e informações de cobrança em insights acionáveis.

Com isso em mente, existem quatro estratégias-chave que são essenciais para qualquer organização que esteja iniciando na ciência de dados – áreas que podem facilmente aumentar ou diminuir, independentemente do tamanho do negócio ou do tamanho do desafio:

  1. Verifique quais dados e ferramentas estão disponíveis e decida como você deseja usá-los. Todas as empresas – de uma forma ou de outra – têm dados que podem ser usados para insights que podem impactar significativamente as decisões de negócios, seja por meio de dados de ponto de venda ou até mesmo medindo o volume de e-mails recebidos de clientes.

É provável que a maioria das empresas já esteja usando alguma forma de análise também… até algo tão simples quanto uma planilha. Alguns acreditam que, para obter insights úteis, você precisa de grandes quantidades de dados; no entanto, muitos projetos usam pequenos conjuntos de dados para fornecer um grande valor. A chave é a qualidade dos dados – não a quantidade.

À medida que os insights necessários dos dados se tornam mais complexos, mais processos e ferramentas mais fáceis de usar podem ser adicionados quando surgir uma necessidade específica.

  1. Resolva as pequenas irritações – Qualquer líder de negócios que olhe para a ciência de dados terá um problema em mente – um desafio a ser superado. Caso contrário, é altamente improvável que eles estejam explorando a ciência de dados. Em uma jornada de análise, sem dúvida, terá um problema em mente para resolver.

Assim como a central telefônica automática foi inventada devido à irritação sentida por chamadas mal encaminhadas, também sua empresa deve iniciar o processo de mudança perguntando: “o que mais nos irrita?”. Isso pode ser algo tão simples quanto adicionar e-mails a um processo analítico para identificar quais endereços são mais propensos a ser spam e, em seguida, bloquear esses domínios.

Pode até ser tão simples quanto verificar os dados de vendas ano após ano e usá-los para informar os níveis de pessoal. A chave aqui é começar pequeno e trabalhar para desafios maiores.

  1. Implementar, expandir e replicar – Uma vez que a preparação tenha sido concluída e os processos tenham sido implementados, as empresas podem começar a democratizar o acesso a esses dados e começar a transformá-los em uma visão de negócios. Replicar esse processo e treinar aqueles mais próximos do problema para fornecer respostas rápidas às perguntas é um dos benefícios mais significativos da implementação de uma estratégia orientada por dados.

Com uma base sólida baseada em avaliação, preparação e pequenos sucessos, podemos começar a replicar e expandir o trabalho que é feito com dados em análises mais complexas por meio de técnicas avançadas de dados, como análises preditivas ou prescritivas.

Embora o caminho para uma estratégia de dados e análise totalmente realizada seja longo, com vários buracos, saídas e curvas, o objetivo final é uma maneira muito mais eficaz de tomar decisões de negócios eficazes e valiosas. Mesmo a mais simples das irritações – uma vez corrigida – pode proporcionar um benefício desproporcional. – Fonte e mais informações: (www.alteryx.com).

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