Em meio à empolgação com a visualização e análises, um aspecto crucial muitas vezes é negligenciado: a qualidade dos dados brutos.
Autor: Julinho
Em um contexto cada vez mais data-driven, ferramentas de análise como Power BI, Tableau e até mesmo o Excel se tornaram indispensáveis para empresas que desejam extrair ideias valiosas de seus dados. No entanto, em meio à empolgação com a visualização e análises, um aspecto crucial muitas vezes é negligenciado: a qualidade dos dados brutos.
Uma coisa que me incomoda muito, é o padrão de comportamento de muitas pessoas, de acharem que vão resolver o problema de análise de dados, começando pela ferramenta. Sabemos o quanto ferramentas são atraentes, e as empresas sabem disso. Toda ferramenta é a melhor, cada software é o ideal. Porém, o que eu percebo é o mesmo vai e vem do mesmo problema: a falta de confiança nos dados.
Neste artigo, eu proponho uma reflexão: o quanto estamos dispostos a investir na raiz da causa: os dados brutos. Como organizar, tratar e disponibilizar os dados, para que eles sirvam de alicerce para análises? Seja qual for a ferramenta, sem uma base sólida, você vai analisar apenas informações distorcidas.
A análise de dados não é um conceito novo. Empresas já coletavam e analisavam informações há séculos, mas a explosão de dados na era digital impulsionou uma mudança radical na forma como lidamos com eles. Hoje, a capacidade de coletar, armazenar e analisar grandes volumes de dados em tempo real se tornou um diferencial competitivo crucial.
E por falar em origem e cultura de dados e análises, vamos buscar na história uma pessoa que ajudou a construir os conceitos de tratamento e análises de dados. Vamos falar de uma pessoa que foi pioneira nesta área: Florence Nightingale.
Florence Nightingale, conhecida como a “Dama da Lâmpada”, é frequentemente lembrada por sua dedicação aos cuidados com os doentes durante a Guerra da Crimeia. No entanto, sua contribuição para a área da saúde vai além da compaixão e do atendimento direto aos pacientes. Nightingale foi uma visionária que revolucionou a enfermagem através da análise de dados e da criação de gráficos informativos.
Ao chegar em Scutari, na Turquia, em 1854, Nightingale se deparou com condições precárias nos hospitais militares. Alta taxa de mortalidade, falta de higiene e saneamento básico eram apenas alguns dos problemas que assolavam os soldados. Diante desse cenário, Nightingale iniciou um meticuloso processo de coleta de dados sobre as causas das mortes e as condições dos pacientes.
Com base nos dados coletados, Nightingale criou inovadores gráficos, como o diagrama de área polar, para apresentar as informações de forma clara e concisa. Esses gráficos permitiam visualizar rapidamente as tendências e identificar os principais fatores que contribuíam para a alta mortalidade.
As análises e os gráficos de Nightingale foram cruciais para convencer as autoridades militares da necessidade de mudanças. Ao demonstrar, através de dados concretos, como a higiene e o saneamento básico poderiam salvar vidas, Nightingale pressionou por reformas nos hospitais.
O trabalho pioneiro de Florence Nightingale na análise de dados e na criação de gráficos teve um impacto profundo na área da enfermagem. Ela inspirou a adoção de métodos científicos para o cuidado com os pacientes, tornando a enfermagem uma profissão mais profissional e eficaz.
Florence Nightingale foi mais do que uma enfermeira dedicada. Ela foi uma visionária que transformou a maneira como os dados eram coletados, analisados e utilizados na área da saúde. Sua influência na enfermagem e na ciência de dados é sentida até hoje, inspirando novas gerações de profissionais a utilizar o poder dos dados para melhorar a saúde e o bem-estar das pessoas.
O que são os dados em um contexto de negócios?
Dados são a matéria-prima da era digital. São registros de informações que, quando organizados e analisados, revelam padrões, tendências e insights acionáveis. Sejam números de vendas, registros de clientes ou métricas de desempenho, os dados representam a história de uma empresa, seus clientes e seu mercado.
Bom, agora que já falamos sobre origens, vamos para nossas realidadades.
“Printed tables and full double columns, I don’t think anyone will read them. No one except scientists has ever consulted the Appendix of a Report. And this is for the lay public.”
Florence Nightingale
Em muitas empresas, os dados residem em diversos sistemas e formatos, muitas vezes fragmentados e desorganizados. Essa falta de organização dificulta o acesso e a análise eficiente dos dados, gerando gargalos e impedindo que insights valiosos sejam descobertos.
E nestas origens, os dados são confiáveis?
A confiabilidade dos dados é um aspecto fundamental para a tomada de decisões assertivas. Dados incompletos, imprecisos ou inconsistentes podem levar a conclusões erradas e decisões dispendiosas. É crucial implementar mecanismos de controle de qualidade para garantir a integridade e confiabilidade dos dados em todas as etapas, desde a coleta até a análise.
Voltando ao motivo de minha reflexão, o que eu vejo acontece muito ainda, é a perda de tempo em discutir qual ferramenta é “melhor”, em uma busca sem fundamentos, querendo que a ferramenta resolva o problema. Uma ferramenta só vai executar aquilo que ela foi direcionada para fazer. Nós inda precisamos de bases sólidas, organizadas e confiáveis. É como um alicerce de uma casa, sem uma base sólida, de nada adianta uam decoração moderna.
Transformar dados brutos em insights acionáveis exige um processo estruturado e rigoroso. A jornada da qualidade dos dados se inicia com perguntas: quais dados são relevantes? De onde eles vêm? Como estão sendo armazenados? Responder essas perguntas é o ponto de partida para construir uma base de dados confiável.
Primeiro: Comece pelas perguntas
Antes de mergulhar na análise, é crucial definir os objetivos e as perguntas que os dados devem responder. Isso direciona a coleta e o tratamento dos dados, garantindo que apenas as informações relevantes sejam utilizadas.
É preciso tratar os dados
Dados brutos raramente estão prontos para análise. É necessário realizar um processo de tratamento que envolve limpeza, padronização e formatação dos dados. Essa etapa garante que os dados estejam consistentes e compatíveis para análise, evitando erros e inconsistências.
O Engenheiro de Dados é o profissional responsável por garantir a qualidade e confiabilidade dos dados. Ele projeta e implementa arquiteturas de dados, gerencia pipelines de dados e desenvolve ferramentas para coleta, tratamento e análise de dados.
O que é um Engenheiro de Dados?
O Engenheiro de Dados possui conhecimentos em áreas como ciência da computação, estatística e banco de dados. Ele é capaz de extrair dados de diversas fontes, transformá-los em formatos adequados para análise e garantir a qualidade e integridade da informação.
O que faz um Engenheiro de Dados?
As funções de um Engenheiro de Dados incluem:
O ETL (Extract, Transform, Load) é um processo crucial na jornada da qualidade dos dados. Ele envolve:
Assim, caminhamos para o estado da arte, o self-service BI. E para que o Self-Service BI funcione de forma eficaz, é fundamental que os dados brutos sejam preparados e tratados adequadamente. Esse processo envolve diversas etapas, como:
Em um mundo cada vez mais data-driven, a capacidade de acessar, analisar e interpretar informações se torna crucial para o sucesso em diversos setores. O Self-Service BI (Business Intelligence) surge como uma ferramenta poderosa para democratizar o acesso à informação, permitindo que qualquer pessoa, independentemente de sua expertise técnica, possa extrair insights valiosos dos dados.
O Self-Service BI é uma abordagem tecnológica que fornece interfaces intuitivas e fáceis de usar, permitindo que usuários não técnicos explorem e analisem dados sem a necessidade de depender de especialistas em BI. Essa democratização do acesso à informação permite que todos os departamentos e níveis hierárquicos de uma organização tomem decisões mais inteligentes e baseadas em dados.
Benefícios do Self-Service BI:
O Self-Service BI é uma ferramenta poderosa que democratiza o acesso à informação e permite que todos os membros de uma organização tomem decisões mais inteligentes e baseadas em dados. Através de um processo bem executado de tratamento de dados brutos, o Self-Service BI pode ser implementado com sucesso, proporcionando diversos benefícios para a organização, como aumento da agilidade, da produtividade, da comunicação e da cultura data-driven.
Lembre-se: O Self-Service BI não elimina a necessidade de especialistas em engenharia de dados.. Pelo contrário, os engenheiros de dados continuam a ser essenciais para definir a estratégia de BI da organização, desenvolver modelos de análise complexos e garantir a qualidade dos dados.
Ao invés de perder tempo procurando qual ferramenta é a melhor, concentre-se em tratar r ornigzar os dados. Uma base de dados sólida e confiávei, é crucial para que estes dados sirvam de alicerce para análises de informaões confiáveis. Então, antes de falar de ferramenta, faça a pergunta: como estão os nossos dados.
Boa análise para você. ☺️
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