10 desafios e soluções de análise de dados

Os líderes de negócios sabem que usar seus dados é importante, mas as empresas ainda lutam para aproveitar os dados de forma eficaz para impulsionar uma melhor tomada de decisões e melhores resultados de negócios. Afinal, as fontes de dados tendem a ser otimizadas para armazenamento de dados, não para análise. Isso torna mais difícil para os empresários digerir. Enquanto isso, as empresas estão lutando com a melhor forma de aplicar tecnologias como inteligência artificial, machine learning e processamento de linguagem natural - sem contratar um esquadrão de cientistas de dados. É um esforço que vale a pena porque a análise de dados pode ajudar as empresas a identificar padrões, tendências e oportunidades que informam uma ampla gama de decisões estratégicas, como quais produtos investir, quais campanhas de marketing executar e quais clientes segmentar.

Mas sem uma estratégia formal e tecnologia direcionada para coletar e analisar dados relevantes, as organizações correm o risco de tomar decisões com base em intuição ou suposições, enquanto perdem oportunidades para melhorar os resultados financeiros e as experiências dos funcionários e dos clientes.

10 principais desafios da análise de dados para empresas

Os dados por conta própria não são tão úteis — é a análise de dados que permite que as equipes tomem decisões mais informadas e respondam melhor às mudanças nas condições de negócios. A análise de dados como um processo é fundamental para que uma organização se torne verdadeiramente orientada por dados. No entanto, criar, implementar e executar uma estratégia de análise de dados leva tempo e esforço, e o processo vem com alguns desafios bem conhecidos, mas formidáveis.

1. Qualidade dos dados

Um dos maiores desafios que a maioria das empresas enfrenta é garantir que os dados que coletam sejam confiáveis. Quando os dados sofrem de imprecisão, incompletude, inconsistências e duplicação, isso pode levar a insights incorretos e má tomada de decisão. Há muitas ferramentas disponíveis para preparação, deduplicação e aprimoramento de dados e, idealmente, algumas dessas funcionalidades são incorporadas à sua 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 mais cedo possível, minimizará os esforços de limpeza e permitirá uma melhor análise.

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 espalhados por vários sistemas e departamentos e em formatos estruturados, não estruturados e semiestruturados. Isso dificulta a consolidação, a análise e a vulnerabilidade ao uso não autorizado. Dados desorganizados representam desafios para projetos de análise, machine learning e inteligência artificial que funcionam melhor com o máximo de dados possível.

Para muitas empresas, o objetivo é a democratização – conceder acesso a dados em toda a organização, independentemente do departamento. Para conseguir isso, ao mesmo tempo em que se protege contra o acesso não autorizado, as empresas devem coletar 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 manter um controle sobre o que os usuários e sistemas têm acesso às suas informações.

3. Visualizações inválidas

A transformação de dados em gráficos ou gráficos por meio de esforços de visualização de dados ajuda a apresentar informações complexas de maneira tangível e precisa, o que facilita a compreensão. Mas usar o método de visualização errado ou incluir muitos dados pode levar a visualizações enganosas e conclusões incorretas. Erros de entrada e visualizações simplificadas demais também podem fazer com que o relatório resultante deturpe o que realmente está acontecendo.

Sistemas eficazes de análise de dados suportam a geração de relatórios, fornecem orientação sobre visualizações e são intuitivos o suficiente para que os usuários corporativos operem. Caso contrário, a carga de preparação e saída recai sobre a TI, e a qualidade e a 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 você consegue uma visualização de dados eficaz? Comece com os três conceitos principais a seguir:

Conheça seu público-alvo: Adapte sua visualização aos interesses de seus espectadores. Evite jargões técnicos ou gráficos complexos e seja seletivo sobre os dados que você inclui. Um CEO quer informações muito diferentes de um chefe de departamento.

Comece com uma finalidade clara: Que história você está tentando contar com seus dados? Qual mensagem você quer que os espectadores levem? Depois de saber isso, você pode escolher o tipo de gráfico mais apropriado. Para esse fim, não basta padronizar um gráfico de pizza ou de barras. Existem muitas opções de visualização, cada uma adequada para diferentes fins. Gráficos de linhas mostram tendências ao longo do tempo, gráficos de dispersão revelam relações entre variáveis e assim por diante.

Mantenha a simplicidade: Evite desorganizar 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 gráfico que possam deturpar os dados.

4. Proteção e privacidade de dados

Controlar o acesso aos dados é um desafio sem fim que requer classificação de dados, bem como tecnologia de segurança.

Em um alto nível, atenção cuidadosa deve ser dada a quem é permitido em sistemas operacionais críticos recuperar dados, já que qualquer dano feito aqui pode colocar uma empresa de joelhos. Da mesma forma, as empresas precisam garantir que, quando usuários de diferentes departamentos fizerem login em seus painéis, eles vejam apenas os dados que devem ver. As empresas devem estabelecer fortes controles de acesso e garantir que seus sistemas de armazenamento e análise de dados estejam seguros e em conformidade com os regulamentos de privacidade de dados em cada etapa do processo de coleta, análise e distribuição de dados.

Antes de decidir quais funções devem ter acesso a vários tipos ou pools de dados, você precisa entender o que são esses dados. Isso requer a criação 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, rotule-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 somente para uso público, confidencial e interno, e estabeleça critérios para aplicar essas classificações aos dados com base em sua sensibilidade, requisitos legais e políticas da sua empresa.

Veja quem pode querer acesso: Descreva 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 de dados para categorizar seus dados. Quando um esquema estiver em vigor, considere ferramentas de classificação de dados que possam digitalizar e categorizar dados automaticamente com base em suas regras definidas.

Por fim, configure controles de segurança de dados apropriados e treine seus funcionários sobre eles, enfatizando a importância do tratamento adequado de dados e controles de acesso.

5. Falta de talentos

Muitas empresas não conseguem encontrar o talento de que precisam para transformar seus vastos suprimentos de dados em informações utilizáveis. A demanda por analistas de dados, cientistas de dados e outras funções relacionadas a dados ultrapassou a oferta de profissionais qualificados com as habilidades necessárias para lidar com tarefas complexas de análise de dados. E também não há sinais dessa demanda nivelando. Em 2026, o número de empregos que exigem habilidades em ciência de dados deverá crescer em quase 28%, de acordo com o Bureau of Labor Statistics dos EUA.

Felizmente, muitos sistemas de análise hoje oferecem recursos avançados de análise de dados, como algoritmos integrados de machine learning, 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 fazer mais.

As empresas também podem capacitar, identificando funcionários com sólida formação analítica ou técnica que possam estar interessados em fazer a transição para funções de dados e oferecendo programas de treinamento pagos, cursos online ou bootcamps de dados para equipá-los com as habilidades necessárias.

6. Muitos sistemas e ferramentas de análise

Não é incomum que, uma vez que uma organização embarque em uma estratégia de análise de dados, ela acabe comprando ferramentas separadas para cada camada do processo de análise. Da mesma forma, se os departamentos agirem de forma autônoma, eles podem acabar comprando produtos concorrentes com capacidades sobrepostas ou contraativas; isso também pode ser um problema quando as empresas se fundem.

O resultado é uma miscelânea de tecnologia, e se for implementada on-premises, em algum lugar há um data center cheio de diferentes softwares e licenças que devem ser gerenciados. Ao todo, isso pode levar ao desperdício para o negócio e adicionar complexidade desnecessária à arquitetura. Para evitar isso, os líderes de TI devem criar uma estratégia para ferramentas de dados em toda a organização, trabalhando com vários chefes de departamento para entender suas necessidades e requisitos. A emissão de um catálogo que inclua várias opções baseadas em nuvem pode ajudar a colocar todos em uma plataforma padronizada.

7. Custo

A análise de dados requer investimento em tecnologia, equipe e infraestrutura. Mas, a menos que as organizações estejam claras sobre os benefícios que estão obtendo de um esforço de análise, as equipes de TI podem ter dificuldades para justificar o custo de implementação da iniciativa corretamente.

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 de muitas ferramentas pontuais.

Operacionalmente, o retorno do investimento de uma organização vem 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 mostrar o ROI, as equipes de TI devem trabalhar com as partes interessadas para definir métricas claras de sucesso que se relacionem às metas de negócios. Exemplos podem ser que as descobertas da análise de dados levaram a um aumento de 10% na receita, uma redução de 8% na rotatividade de clientes ou uma melhoria de 15% na eficiência operacional. De repente, esse serviço de nuvem parece uma pechincha.

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. Tecnologia em mudança

O cenário de análise de dados está em constante evolução, com novas ferramentas, técnicas e tecnologias surgindo o tempo todo. Por exemplo, a corrida está em andamento para que as empresas obtenham recursos avançados, como inteligência artificial (IA) e machine learning (ML), nas mãos de usuários corporativos e 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 fazer com que os desafios de integração de dados que exigem maiores transformações ou conectores codificados personalizados sejam resolvidos.

Conjuntos de recursos em evolução também significam avaliar continuamente o melhor ajuste de produto para as necessidades comerciais específicas de uma organização. Novamente, o uso de ferramentas de análise de dados baseadas em nuvem pode suavizar as atualizações de recursos e funcionalidades, pois o provedor garantirá que a versão mais recente esteja sempre disponível. Compare isso com um sistema on-premises que só pode ser atualizado a cada ano ou dois, levando a uma curva de aprendizado mais acentuada entre as atualizações.

9. Resistência às mudanças

A aplicação da análise de dados geralmente requer o que pode ser um nível desconfortável de mudança. De repente, as equipes têm novas informações sobre o que está acontecendo no negócio e diferentes opções de como devem reagir. Líderes acostumados a operar com a intuição em vez de dados também podem se sentir desafiados – ou até mesmo ameaçados – pela mudança.

Para evitar tal reação, a equipe de TI deve colaborar com departamentos individuais para entender suas necessidades de dados e, em seguida, comunicar como novos softwares de análise podem 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 dificuldade em determinar quais fontes de dados usar para um projeto, como analisar dados, o que querem fazer com resultados e como medirão o sucesso. A falta de metas claras pode levar a esforços de análise de dados sem foco que não fornecem insights ou retornos significativos. Isso pode ser reduzindo ao definir os objetivos e os principais resultados de um projeto de análise de dados antes de começar.

Enfrente os desafios da análise de dados com a Oracle

Mesmo para empresas que já adotaram a análise de dados, tecnologia como machine learning fácil de usar e intuitiva, análise de autoatendimento ou sistemas de visualização avançados pode apresentar novas oportunidades para obter uma vantagem competitiva e antecipar futuras demandas de negócios. Como tal, os líderes empresariais devem continuar a investir em pessoas e tecnologias para melhorar o uso de dados e integrar estratégias orientadas por análises em sua cultura para um crescimento sustentado e relevância.

Oracle Analytics é uma solução de análise abrangente 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 mitigar riscos. Enquanto isso, os líderes empresariais podem obter insights mais rápidos e precisos para impulsionar uma tomada de decisão confiante e altamente informada.

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 de mudanças e a sobrecarga de dados e começar a usar a análise como um catalisador para o crescimento.

Perguntas frequentes sobre desafios de 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 significativos, a seleção da ferramenta de análise certa, a visualização de dados, a melhoria da qualidade dos dados, a descoberta de analistas qualificados e a criação de uma cultura orientada por dados.

Como o machine learning é usado na análise de dados?

O machine learning (ML) desempenha um papel poderoso na análise de dados, automatizando tarefas, descobrindo padrões ocultos e fazendo previsões de conjuntos de dados grandes e diferentes. Por exemplo, a limpeza e a classificação de dados podem ser processos manuais 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 perder. Algoritmos de machine learning podem analisar grandes quantidades de dados para identificar relacionamentos complexos e detectar anomalias de tendência. Depois que os modelos de machine learning são treinados em dados históricos da empresa, eles podem prever resultados futuros para ajudar a minimizar a rotatividade de clientes, criar campanhas de marketing direcionadas e definir níveis de preços ideais.