A jornada de dados é uma estratégia para analisar e tomar decisões a partir da análise dos dados coletados. Ela pode trazer diversas vantagens para as empresas, como maior precisão nas tomadas de decisão, redução de custos e melhoria na qualidade dos produtos e serviços oferecidos.

No entanto, essa jornada não é simples e apresenta diversos desafios. Neste artigo, listamos os quatro principais desafios da jornada de dados para que você possa iniciar essa jornada com mais segurança na sua empresa.

Aproveite e veja também: Os 4 passos essenciais para a sua Jornada de Segurança da Informação.

Como iniciar na jornada de dados?

Muitas empresas já estão cientes da importância da ciência de dados, mas não sabem por onde começar. A jornada de dados pode parecer intimidadora, mas há alguns passos básicos que qualquer um pode seguir para começar a extrair valor de seus dados.

Primeiro, é importante definir os objetivos do projeto. Isso irá determinar o que você precisa de seus dados e como você pode obtê-los. Algumas perguntas que podem ajudar a definir os objetivos da jornada de dados são:

– Qual é o problema que você está tentando resolver?

– Que tipo de dados você precisa para resolver esse problema?

– Onde você pode obter esses dados?

– Como os dados podem ser transformados em insights úteis?

– Os dados estão alinhados com os objetivos de negócios da empresa?

Uma vez que você tenha definido os objetivos, é hora de obter os dados. Isso pode incluir o uso de APIs para obter dados de fontes externas ou o processamento de arquivos brutos para extrair dados relevantes.

Se você não tem certeza de como obter os dados que precisa, existem muitas ferramentas e recursos disponíveis para ajudá-lo. Aqui entram tecnologias como big data, machine learning e business intelligence.

Com as ferramentas certas, você poderá começar a extrair insights valiosos dos seus dados para tomar decisões de negócios mais informadas.

Após obter seus dados, é hora de começar a analisá-los. Isso pode incluir o uso de técnicas de visualização de dados para explorar os dados e extrair insights úteis. 

Também é importante fazer testes e experimentos para garantir que os insights que você está obtendo são realmente úteis. Por fim, é importante compartilhar os resultados da jornada de dados com as pessoas relevantes.

Isso pode incluir o desenvolvimento de um relatório ou a criação de uma apresentação para comunicar os insights obtidos.  Compartilhar os resultados do trabalho também pode ajudar a definir novos objetivos e abordagens para futuras jornadas.

Vantagens da jornada de dados

Embora a jornada de dados possa parecer a princípio extremamente complexa, há muitas razões pelas quais vale a pena se envolver. A jornada de dados pode ajudar a:

– Compreender melhor a jornada do cliente e o mercado

– Tomar decisões de negócios mais informadas

– Identificar oportunidades de crescimento e inovação

– Reduzir custos operacionais

– Aumentar a eficiência e produtividade

Ela também pode ajudar a melhorar a tomada de decisões em outras áreas do negócio, como marketing, produtos e finanças. Além disso, ela pode fornecer insights para outras jornadas, permitindo que você crie um ciclo virtuoso de melhoria contínua.

4 principais desafios da jornada de dados

A jornada de dados é um processo desafiador para as empresas, que buscam profissionais qualificados para a função. Assim, é importante investir em um business school para melhorar os conhecimentos do time.

Vamos agora conhecer os principais desafios da jornada de dados:

1 – Saber como aplicar essa jornada de dados

Os dados são extremamente valiosos para as empresas, mas somente se forem aplicados de forma adequada às estratégias já existentes.

Sem isso, os dados podem não somente ser inúteis, como também prejudiciais às decisões tomadas. Uma jornada de dados bem-sucedida requer uma compreensão profunda dos objetivos do negócio e das necessidades específicas da jornada. 

Somente assim será possível extrair os dados certos e aplicá-los da maneira correta. Além disso, é importante ter em mente que o projeto não termina quando os dados são obtidos e analisados.

É preciso continuar monitorando os dados para garantir que eles ainda estão sendo úteis e relevantes. Caso contrário, será necessário redefinir os objetivos da jornada e obter novos dados.

Outro ponto importante é que a jornada de dados não é uma tarefa isolada. Ela deve estar alinhada com as outras jornadas de negócio, como a jornada do cliente e a jornada do colaborador. 

Sem essa integração, os dados podem não ter o impacto desejado nas decisões de negócio. Por fim, é importante lembrar que a jornada de dados não é estática. Como o mercado e os negócios evoluem, também será necessário ajustar o projeto para garantir que ela continue sendo útil.

2 – Transição de processos manuais

Muitas empresas ainda fazem uso de processos manuais para gerenciar seus dados. Esses processos são ineficientes, custosos e sujeitos a erros.

Além disso, eles dificultam a jornada de dados, pois os dados precisam ser extraídos, transformados e carregados manualmente. Muitos processos financeiros, como relatórios de pagamento e ordens de serviço, ainda são feitos manualmente.

E ferramentas simples podem ser substituídas, como as planilhas de Excel automatizadas. Nesse caso, um curso de Excel online já auxilia os funcionários e melhora a produtividade.

O primeiro passo para uma jornada de dados bem-sucedida é automatizar os processos manuais. Dessa forma, será possível obter e analisar os dados de forma mais eficiente. Além disso, a automação dos processos também reduz o risco de erros e aumenta a produtividade.

3 – Selecionar as melhores ferramentas e tecnologias

A jornada de dados envolve a utilização de diversas ferramentas e tecnologias. Por isso, é importante selecionar as melhores ferramentas para atender às necessidades da jornada. Algumas das ferramentas mais utilizadas são:

– Big data: ferramenta que permite armazenar e processar grandes volumes de dados.

– Business intelligence (BI): ferramenta que auxilia na tomada de decisões baseadas em dados.

– Data mining: ferramenta que permite encontrar padrões em grandes volumes de dados.

– Data visualization: ferramenta que auxilia na visualização de dados para análise e tomada de decisões.

Para selecionar as melhores ferramentas, é importante considerar os objetivos do projeto. Além disso, é preciso avaliar o volume e a qualidade dos dados disponíveis. Por fim, é necessário analisar o custo-benefício das ferramentas.

4 – Unir dados e sistemas

Muitas empresas possuem diversos sistemas e bancos de dados. Essa dispersão dos dados dificulta a jornada de dados, pois os dados precisam ser extraídos, transformados e carregados manualmente.

Para facilitar a jornada, é importante unir os sistemas e bancos de dados. Essa unificação pode ser feita de diversas formas, como:

– Utilização de APIs: as APIs permitem acessar os dados de diversos sistemas de forma automatizada.

– Criação de data warehouses: os data warehouses unificam os dados de diversos sistemas em um único banco de dados.

– Uso de ferramentas ETL: as ferramentas ETL (extract, transform, load) permitem extrair, transformar e carregar os dados de diversos sistemas automaticamente.

Além de unificar os dados, é importante garantir a qualidade dos dados. Para isso, é preciso realizar diversas validações e tratamentos nos dados. Por fim, é importante lembrar que a jornada de dados não termina após a unificação dos dados. 

A jornada continua, pois os dados precisam ser monitorados e atualizados constantemente.

Gostou do post? Confira também o nosso artigo sobre transformação digital para facilitar ainda mais a sua jornada de dados e expandir a sua estratégia de negócios!