10 desafios e soluções de análise de dados

Os executivos sabem que usar seus dados é importante, mas as empresas ainda têm dificuldades para aproveitar os dados de forma eficaz para tomar melhores decisões e obter melhores resultados de negócios. Afinal, as fontes de dados tendem a ser otimizadas para armazenamento, não para análise. Isso dificulta a compreensão por parte dos profissionais da área. Enquanto isso, as empresas enfrentam o desafio de encontrar a melhor forma de aplicar tecnologias como inteligência artificial, machine learning e processamento de linguagem natural, sem precisar contratar um grande número de cientistas de dados. É um esforço que vale a pena, pois a análise de dados pode ajudar as empresas a identificar padrões, tendências e oportunidades que fundamentam uma ampla gama de decisões estratégicas, como em quais produtos investir, quais campanhas de marketing executar e quais clientes segmentar.

Mas, sem uma estratégia formal e tecnologia específica para coletar e analisar dados relevantes, as organizações correm o risco de tomar decisões baseadas na intuição ou em suposições, perdendo oportunidades de melhorar os resultados financeiros e as experiências de funcionários e clientes.

10 principais desafios da análise de dados para empresas

Os dados por si só não são tão úteis assim. É a análise dos dados que permite que as equipes tomem decisões mais conscientes e respondam melhor às mudanças nas condições de negócios. A análise de dados como um processo é fundamental para que uma organização se torne orientada por dados. No entanto, elaborar, implementar e executar uma estratégia de análise de dados exige tempo e esforço, e o processo apresenta alguns desafios bastante conhecidos, porém difíceis de superar.

1. Qualidade dos dados

Um dos principais desafios que a maioria das empresas enfrenta é garantir a confiabilidade dos dados coletados. Quando os dados apresentam imprecisões, incompletudes, inconsistências e duplicações, isso pode levar a insights incorretos e decisões equivocadas. Existem muitas ferramentas disponíveis para preparação, desduplicação e aprimoramento de dados, e o ideal é que algumas dessas funcionalidades estejam integradas à plataforma de análise.

Dados não padronizados também podem ser um problema, por exemplo, quando unidades, moedas ou formatos de data variam. Padronizar o máximo possível o quanto antes reduzirá os esforços de limpeza e permitirá uma análise mais eficaz.

Ao implementar soluções como validação de dados, limpeza de dados e governança de dados adequada, as organizações podem garantir que seus dados sejam precisos, consistentes, completos, acessíveis e seguros. Esses dados de alta qualidade podem atuar como combustível para uma análise de dados eficaz e, por fim, levar a uma melhor tomada de decisões.

2. Acesso aos dados

As empresas geralmente têm dados dispersos em vários sistemas e departamentos, e em formatos estruturados, não estruturados e semiestruturados. Isso dificulta a consolidação e a análise dos dados, além de torná-los vulneráveis ​​a usos não autorizados. Dados desorganizados representam desafios para projetos de análise, machine learning e inteligência artificial, que funcionam melhor com a maior quantidade possível de dados disponíveis.

Para muitas empresas, o objetivo é a democratização, como conceder acesso aos dados em toda a organização, independentemente do departamento. Para alcançar essa meta e, ao mesmo tempo, proteger contra acessos não autorizados, as empresas devem reunir seus dados em um repositório central, como um data lake, ou conectá-los diretamente a aplicações de análise usando APIs e outras ferramentas de integração. Os departamentos de TI devem se esforçar para criar fluxos de trabalho de dados simplificados com automação e autenticação integradas para minimizar a movimentação de dados, reduzir problemas de compatibilidade ou formato e controlar quais usuários e sistemas têm acesso às informações.

3. Visualizações incorretas

A transformação de dados em gráficos por meio de recursos de visualização de dados ajuda a apresentar informações complexas de maneira tangível e precisa, o que facilita a compreensão. No entanto, usar o método de visualização errado ou incluir muitos dados pode levar a visualizações enganosas e conclusões incorretas. Erros de entrada e visualizações excessivamente simplificadas também podem fazer com que o relatório resultante não represente o que realmente está acontecendo.

Sistemas eficazes de análise de dados oferecem suporte à geração de relatórios, fornecem orientações sobre visualizações e são intuitivos o suficiente para que os usuários corporativos operem. Caso contrário, a responsabilidade pela preparação e produção recai sobre a TI, e a qualidade e precisão das visualizações podem ser questionáveis. Para evitar isso, as organizações devem garantir que o sistema escolhido possa lidar com dados estruturados, não estruturados e semiestruturados.

Então, como obter uma visualização de dados eficiente? Comece com os três conceitos principais a seguir:

Conheça seu público-alvo: adapte a visualização aos interesses dos usuários. Evite jargões técnicos ou gráficos complexos e seja seletivo quanto aos dados que você inclui. Um CEO busca informações muito diferentes das que um gerente de departamento deseja.

Comece com uma finalidade clara: qual é a história que você está tentando contar com seus dados? Qual mensagem principal você quer que os usuários entendam? Depois, você pode escolher o tipo de gráfico mais apropriado. Para isso, não opte automaticamente por um gráfico de pizza ou de barras. Existem muitas opções de visualização, sendo cada uma delas adequada para fins específicos. Gráficos de linhas mostram tendências ao longo do tempo, diagramas de dispersão revelam relações entre variáveis ​​e assim por diante.

Mantenha a simplicidade: evite sobrecarregar sua visualização com elementos desnecessários. Use rótulos claros, títulos concisos e uma paleta de cores limitada para melhor legibilidade. Evite escalas enganosas, elementos distorcidos ou tipos de gráficos que possam representar os dados de forma incorreta.

4. Proteção e privacidade de dados

Controlar o acesso aos dados é um desafio contínuo que exige classificação de dados e tecnologia de segurança.

Além disso, é necessário prestar muita atenção a quem tem permissão para acessar sistemas operacionais críticos para recuperar dados, pois qualquer dano causado aqui pode levar uma empresa à falência. Da mesma forma, as empresas precisam garantir que, quando usuários de diferentes departamentos acessam seus painéis, eles vejam apenas os dados necessários. As empresas devem estabelecer controles de acesso robustos e garantir que seus sistemas de armazenamento e análise de dados sejam seguros e estejam em conformidade com as regulamentações de privacidade de dados em todas as etapas do processo de coleta, análise e distribuição de dados.

Antes de decidir quais funções devem ter acesso a vários tipos ou conjuntos de dados, você precisa entender o que são esses dados. Isso requer a configuração de um sistema de classificação de dados. Para começar, considere as seguintes etapas:

Veja o que você tem: identifique os tipos de dados que sua organização coleta, armazena e processa e, em seguida, classifique-os com base na sensibilidade, nas possíveis consequências de uma violação e nas regulamentações às quais estão sujeitos, como HIPAA ou GDPR.

Desenvolva uma matriz de classificação de dados: defina um esquema com diferentes categorias, como público, confidencial e uso interno apenas, e estabeleça critérios para aplicar essas classificações aos dados com base em sua sensibilidade, requisitos legais e políticas da sua empresa.

Veja quem pode precisar de acesso: defina as funções e responsabilidades para classificação de dados, propriedade e controle de acesso. Um funcionário do departamento financeiro terá direitos de acesso diferentes de um membro da equipe de RH, por exemplo.

Em seguida, com base na política de classificação, trabalhe com os proprietários dos dados para categorizá-los. Depois que um esquema estiver em vigor, considere ferramentas de classificação de dados que possam escanear e categorizar dados automaticamente com base nas regras definidas.

Finalmente, configure controles de segurança de dados apropriados e treine seus funcionários sobre eles, enfatizando a importância do manuseio adequado de dados e dos controles de acesso.

5. Escassez de talentos

Muitas empresas não conseguem encontrar os talentos necessários para transformar seus vastos volumes de dados em informações úteis. A demanda por analistas de dados, cientistas de dados e outras funções relacionadas a dados superou a oferta de profissionais qualificados com as habilidades necessárias para lidar com tarefas complexas de análise de dados. E não há sinais de que essa demanda esteja se estabilizando. Até 2026, o número de vagas que exigem habilidades em ciência de dados deverá crescer quase 28%, de acordo com o Bureau of Labor Statistics dos EUA.

Felizmente, muitos sistemas de análise atuais oferecem recursos avançados de análise de dados, como algoritmos de machine learning integrados, que são acessíveis a usuários corporativos sem experiência em ciência de dados. Ferramentas com funcionalidades automatizadas de preparação e limpeza de dados, em particular, podem ajudar os analistas de dados a serem mais produtivos.

As empresas também podem investir no desenvolvimento profissional, identificando funcionários com forte formação analítica ou técnica que possam estar interessados ​​em migrar para funções relacionadas a dados e oferecendo programas de treinamento pagos, cursos online ou bootcamps de dados para capacitá-los com as habilidades necessárias.

6. Sistemas e ferramentas de análise em excesso

Não é incomum que, ao iniciar uma estratégia de análise de dados, uma organização acabe comprando ferramentas separadas para cada etapa do processo. Da mesma forma, se os departamentos agirem de forma autônoma, podem acabar comprando produtos concorrentes com funcionalidades sobrepostas ou contraditórias. Isso também pode ser um problema quando empresas se fundem.

O resultado é uma mistura de tecnologias e, se a implementação for on-premises, haverá um data center com vários softwares e licenças diferentes que precisarão ser gerenciados. No geral, isso pode levar ao desperdício para a empresa e adicionar complexidade desnecessária à arquitetura. Para evitar isso, os líderes de TI devem criar uma estratégia organizacional para ferramentas de dados, trabalhando com os chefes de departamento para entender suas necessidades e requisitos. Publicar um catálogo que inclua várias opções baseadas em nuvem pode ajudar a padronizar a plataforma para todos.

7. Custo

A análise de dados exige investimento em tecnologia, equipe e infraestrutura. Mas, a menos que as organizações tenham clareza sobre os benefícios que obterão com um esforço de análise, as equipes de TI podem ter dificuldades para justificar o custo da implementação adequada da iniciativa.

A implementação de uma plataforma de análise de dados por meio de uma arquitetura baseada em nuvem pode eliminar a maioria das despesas de capital iniciais, reduzindo os custos de manutenção. Também pode conter o problema do excesso de ferramentas isoladas.

Operacionalmente, o retorno sobre o investimento (ROI) de uma organização provém dos insights que a análise de dados pode revelar para otimizar o marketing, as operações, as cadeias de suprimentos e outras funções de negócios. Para demonstrar o ROI, as equipes de TI devem trabalhar com as partes interessadas para definir métricas de sucesso claras que estejam alinhadas aos objetivos de negócios. Exemplos disso podem ser: as descobertas da análise de dados levaram a um aumento de 10% na receita, uma redução de 8% na taxa de cancelamento de clientes ou uma melhoria de 15% na eficiência operacional. De repente, o serviço em nuvem parece um investimento que vale a pena.

Embora os dados quantificáveis sejam importantes, alguns benefícios podem ser mais difíceis de medir diretamente, portanto, as equipes de TI precisam pensar além de apenas números de itens de linha. Por exemplo, um projeto de dados pode melhorar a agilidade na tomada de decisões ou a experiência do cliente, o que pode levar a ganhos de longo prazo.

8. Tecnologias em constante evolução

O cenário da análise de dados está em constante evolução, com novas ferramentas, técnicas e tecnologias surgindo o tempo todo. Por exemplo, atualmente há uma corrida para que as empresas disponibilizem recursos avançados, como inteligência artificial (IA) e machine learning (ML), tanto para usuários corporativos quanto para cientistas de dados. Isso significa introduzir novas ferramentas que tornem essas técnicas acessíveis e relevantes. Mas, para algumas organizações, as novas tecnologias de análise podem não ser compatíveis com sistemas e processos legados. Isso pode causar desafios de integração de dados que exigem transformações maiores ou conectores personalizados para serem resolvidos.

A evolução dos conjuntos de funcionalidades também significa avaliar continuamente qual o produto mais adequado às necessidades específicas de cada organização. Novamente, o uso de ferramentas de análise de dados baseadas em nuvem pode facilitar as atualizações de recursos e funcionalidades, já que o provedor garantirá que a versão mais recente esteja sempre disponível. Compare isso com um sistema on-premises que pode ser atualizado apenas a cada um ou dois anos, resultando em uma curva de aprendizado mais acentuada entre as atualizações.

9. Resistência à mudança

A aplicação de análise de dados geralmente exige um nível de mudança que pode ser desconfortável. De repente, as equipes têm novas informações sobre o que está acontecendo nos negócios e diferentes opções de como devem reagir. Os executivos que estão acostumados a operar com base na intuição em vez de dados também podem se sentir desafiados, ou até mesmo ameaçados, pela mudança.

Para evitar essa reação negativa, a equipe de TI deve colaborar com os departamentos individuais para entender suas necessidades de dados e, em seguida, comunicar como o novo software de análise pode melhorar seus processos. Como parte do lançamento, as equipes de TI podem mostrar como os avanços da análise de dados levam a fluxos de trabalho mais eficientes, insights de dados mais profundos e, por fim, uma melhor tomada de decisões em toda a empresa.

10. Definição de metas

Sem metas e objetivos claros, as empresas terão dificuldades para determinar quais fontes de dados usar em um projeto, como analisar os dados, o que fazer com os resultados e como medir o sucesso. A falta de metas claras pode levar a esforços de análise de dados sem foco, que não geram insights ou retornos significativos. Isso pode ser atenuado definindo os objetivos e os principais resultados de um projeto de análise de dados antes de seu início.

Supere os desafios da análise de dados com a Oracle

Mesmo para empresas que já adotaram a análise de dados, tecnologias como machine learning intuitivo e fácil de usar, análises de autoatendimento ou sistemas avançados de visualização podem apresentar novas oportunidades para obter vantagem competitiva e antecipar as demandas futuras dos negócios. Assim, os líderes empresariais devem continuar investindo em pessoas e tecnologias para aprimorar o uso de dados e integrar estratégias orientadas por análises em sua cultura para crescimento e relevância sustentáveis.

Oracle Analytics é uma solução abrangente de análise com recursos prontos para uso em uma ampla gama de cargas de trabalho e tipos de dados. Uma plataforma de análise de dados dedicada pode ajudar sua empresa a gerenciar todo o processo de análise, desde a ingestão e preparação de dados até a visualização e o compartilhamento de resultados. Os usuários podem aproveitar a inteligência artificial e o machine learning líderes do setor para ajudar a resolver problemas operacionais difíceis, prever resultados e reduzir riscos. Enquanto isso, os líderes empresariais podem obter insights mais rápidos e precisos para embasar decisões confiantes e bem fundamentadas.

Além disso, a Oracle facilita a análise de conjuntos de dados e a aplicação de modelos de ML integrados com visualizações de dados contextuais, tudo por um custo de assinatura mensal previsível.

A mudança é inevitável na análise de dados, portanto novos desafios surgirão. Ao adotar essas estratégias, as organizações podem superar o medo da mudança e da sobrecarga de dados e começar a usar a análise como um catalisador para o crescimento.

Perguntas frequentes sobre desafios da análise de dados

Quais são os principais desafios da análise de dados?

Os principais desafios associados à análise de dados incluem a coleta de dados relevantes, a seleção da ferramenta analítica adequada, a visualização dos dados, a melhoria da qualidade dos dados, a busca por analistas qualificados e a criação de uma cultura orientada a dados.

Como o machine learning é usado na análise de dados?

O machine learning (ML) desempenha um papel fundamental na análise de dados, automatizando tarefas, revelando padrões ocultos e fazendo previsões a partir de conjuntos de dados grandes e variados. Por exemplo, a limpeza e a classificação de dados podem ser processos manuais e demorados. Os algoritmos de machine learning podem automatizar essas tarefas, liberando os analistas de dados para um trabalho mais estratégico, como interpretar resultados e criar modelos.

Além disso, grandes conjuntos de dados podem conter padrões e tendências ocultos que os métodos estatísticos tradicionais podem não detectar. Os algoritmos de machine learning podem analisar grandes quantidades de dados para identificar relações complexas e detectar anomalias em tendências. Uma vez treinados com dados históricos da empresa, os modelos de machine learning podem prever resultados futuros, minimizando a rotatividade de clientes, criando campanhas de marketing direcionadas e definindo níveis de preços ideais.