Para realizar melhores análises e realmente tirar informações importantes dos dados, é necessário ter um esforço de equipe multidepartamental. Nesse sentido, colaboradores com habilidades e formações diferentes precisam estar por dentro dos estágios do processo. Para conseguir as melhores análises a partir dos dados, é preciso ter as pessoas com as habilidades certas e permitir que elas trabalhem juntas.

Pensando nisso, vamos mostrar o que cada colaborador (que possuem formações diferentes) pode ajudar no processo:

  • Gerente de negócios: é normalmente quem identifica uma pergunta ou problema que necessita de insights orientados por analytics. É responsável pelas tomadas de decisão com base em análises e monitora os resultados da decisão;
  • Analista de negócios: essa pessoa realiza os trabalhos de exploração e visualização de dados. O objetivo é identificar as principais variáveis que influenciam os resultados;
  • Times de gerenciamento de dados e TI: trabalham para facilitar o processo de data preparation. Também são os responsáveis pela implantação e o monitoramento dos modelos;
  • Cientista de dados: é quem realiza as análises exploratórias mais complexas, segmentação descritiva e modelagem preditiva.

CENTRALIZE A SUA JORNADA ANALÍTICA

No SAS, segmentamos a jornada analítica em passos mais detalhados e iterativos, os quais chamamos de ciclo de vida analítico.

  • Identifique o problema: O primeiro passo é saber o que você precisa mudar. É importante perceber as necessidades, o escopo, as condições de mercado e o objetivo relacionados ao problema que precisa ser resolvido. Esse processo visa chegar na seleção de uma ou mais técnicas de modelagem;
  • Prepare os dados: Reuna os dados que são relevantes para a sua tomada de decisão. As vezes é preciso localizar, acessar, limpar e preparar os dados para obter resultados otimizados.
  • Explore os dados: Esse é o momento de observar os dados e tentar identificar as variáveis relevantes, tendências e relações. Quando se tem todos os dados reunidos, é possível identificar padrões;
  • Transforme os dados e crie modelos: Um analista com as habilidades certas constrói o modelo usando um software de estatística, mineração de dados ou mineração de texto. Esses modelos devem ser rapidamente criados, para que os modeladores possam realizar testes de ‘tentativa e erro’, com o objetivo de encontrar o modelo que gera os melhores resultados;
  • Valide modelos: Após construído, o modelo é registrado, testado (ou validado) e aprovado – ou não – para uso.
  • Implementação de modelos: Quando o modelo for aprovado, ele estará pronto para uso em produção. Desse modo, o modelo é aplicado a novos dados, com o objetivo de gerar insights preditivos;
  • Monitoração: O passo de monitoramento é importantíssimo para avaliar se o modelo está atualizado e entregando resultados válidos. Se a performance do modelo não for a esperada, você saberá que é hora de fazer mudanças. Quando ele não funcionar mais, é hora de parar de usá-lo.

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