9 erros comuns na análise de dados (+dicas sobre como evitá-los para obter melhores relatórios)

A nível mundial, existem cerca de 54 milhões de analistas de dados.

 

A análise de dados é uma parte vital da gestão empresarial, com 53% das empresas afirmam que o acesso aos dados é agora mais crítico. A análise de dados pode ajudá-lo a efetuar melhorias que ajudam tanto os clientes como os empregados. Mas não basta saber como analisar dadostambém é preciso saber como evitar erros.

 

Os erros na análise de dados podem ser dispendiosos. Podem levá-lo a tomar más decisões ou a esquecer-se de algo importante. Por isso, neste artigo, vamos analisar nove erros comuns que os analistas de dados cometem e dicas sobre como evitá-los. Continue a ler para saber mais:

 

• O que é a análise de dados?
• Os quatro tipos de análise de dados 
• Porque é que a análise de dados é importante?
• Nove erros comuns que os analistas de dados cometem 
• Melhores práticas de análise de dados

 

O que é a análise de dados?

 

A análise de dados é o processo de extração de informações dos dados. Inclui uma variedade de estratégias e objectivos, mas normalmente envolve olhar para onde esteve, onde está ou onde poderá vir a estar. Por exemplo, se gerir um centro de atendimento telefónico VoIPpoderá analisar os dados para:

 

• Compare a sua atual resolução na primeira chamada com a anterior FCR para ver se melhorou.
• Faça uma estimativa do volume de chamadas do próximo mês analisando os volumes de chamadas dos anos anteriores.
• Encontre as ineficiências que estão a afetar o desempenho do centro de atendimento.

 

Muitas vezes, os analistas de dados utilizam a aprendizagem automática ou software automatizado para os ajudar a analisar mais rapidamente grandes conjuntos de dados.

 

Os 4 tipos de análise de dados 

 

Existem quatro tipos principais de análise de dados que podem ser utilizados:

 

1. Análise descritiva.
2. Análise de diagnóstico.
3. Análise preditiva.
4. Análise prescritiva.

 

Vamos analisá-las antes de vermos porque é que a análise de dados é importante para a sua empresa.

 

1. Descritivo 

 

A análise descritiva descreve o que já aconteceu, por exemplo:

 

• Como é que as suas receitas aumentaram no último ano.
• Quantas vendas a sua campanha de marketing gerou

 

Estas análises respondem à pergunta "O que aconteceu?", pelo que fornecem informações úteis sobre o desempenho da sua empresa. Por exemplo, pode utilizar a análise descritiva num relatório do seu inquérito de satisfação do cliente para as partes interessadas. 

 

 

2. Diagnóstico 

 

A análise de diagnóstico baseia-se na análise descritiva para o ajudar a responder porque é que as coisas aconteceram. Por exemplo, porque é que as suas receitas aumentaram ou porque é que a sua campanha de marketing gerou um número X de vendas. A análise de diagnóstico é ideal para as empresas que procuram fazer melhorias. Afinal, quando se percebe por que razão algo aconteceu, é possível tomar medidas para o retificar.

 

3. Preditivo 

 

A análise preditiva prevê o que é provável que aconteça com base em dados anteriores. Identificam e classificam padrões e calculam a probabilidade de estes se repetirem. Por exemplo, pode utilizar a análise preditiva para estimar as receitas do próximo ano com base no crescimento anual anterior. Estas análises utilizam várias técnicas estatísticas, incluindo árvores de decisão, regressão e redes neuronais. 

 

4. Prescritivo 

 

As análises prescritivas são as mais valiosas e complexas, uma vez que utilizam dados anteriores para sugerir um curso de ação. Utilizam a aprendizagem automática e a IA para estimar a probabilidade de diferentes resultados. Por exemplo, a análise prescritiva pode sugerir quando encomendar stock extra com base em picos de procura anteriores. Assim, ajudam as empresas a tomar decisões informadas.

 

Porque é que a análise de dados é importante?

 

80% das empresas utilizam dados em vários departamentos, desde a I&D ao apoio ao cliente e à gestão de produtos. Porquê? A análise de dados tem muitas vantagens, tais como:

 

• Melhor marketing: Ao analisar o desempenho das suas desempenho da campanha de marketingpode descobrir o que funcionou e o que não funcionou. Isto ajudá-lo-á a criar campanhas mais eficazes no futuro.
• Decisões mais inteligentes: Utilizando as informações da análise de dados, pode tomar decisões comerciais mais inteligentes que conduzem a um maior crescimento e receitas.
• Maior eficiência: A análise de dados pode mostrar-lhe onde existem ineficiências. Pode então racionalizar os seus processos empresariais e melhorar a produtividade.
• Clientes mais felizes: A análise também o pode ajudar a melhorar o serviço ao cliente. Como? Dando-lhe informações sobre as expectativas e a satisfação dos clientes. De facto, 36% das empresas afirmam que o envolvimento do cliente está a impulsionar a sua necessidade de maior acesso aos dados.

 

 

9 Erros comuns que os analistas de dados cometem

 

A procura e a preparação de dados são as actividades de dados mais comuns, que mais de 90% dos analistas de dados realizam. Estas são também as tarefas mais propensas a erros. De facto, os analistas desperdiçam mais de 44% do seu tempo todas as semanas em actividades mal sucedidas. Por isso, para ser produtivo, é necessário saber quais os erros comuns a evitar. Vamos dar uma olhadela.

 

1. A amostra é enviesada ou demasiado pequena

 

Se a sua amostra for demasiado pequena ou tendenciosa para um grupo, pode perder informações importantes ou tirar conclusões incorrectas. Por exemplo, imagine que está a testar a funcionalidade de uma aplicação. Se testar apenas com pessoas dextras, não detectará problemas de usabilidade para pessoas canhotas. 

 

É necessário garantir que a sua amostra é suficientemente grande para lhe dar uma imagem completa dos seus clientes. Além disso, deve analisar os dados demográficos do seu público-alvo e certificar-se de que a sua amostra corresponde a esses dados demográficos. Desta forma, a sua amostra deve ser representativa dos seus clientes.

 

2. As metas e os objectivos não estão claramente definidos 

 

As suas metas e objectivos moldam todos os aspectos da sua análise, desde a recolha de dados até à redação do seu relatório. Assim, antes de começar, é necessário definir o objetivo da sua análise e os seus objectivos com base nesse objetivo. Por exemplo, o seu objetivo pode ser comparar o desempenho do seu novo sistema telefónico de escritório com várias linhas com o seu antigo sistema telefónico de linha única. Os seus objectivos poderiam então ser

 

1. Recolha dados sobre os principais indicadores de desempenho do mesmo mês para os seus sistemas telefónicos novos e antigos.
2. Teste se existe uma diferença significativa entre os KPIs dos seus sistemas telefónicos novos e antigos. 
3. Elabore um relatório das partes interessadas que descreva em pormenor as suas conclusões.

 

3. Confundir correlação com causalidade 

 

Se notarmos uma correlação entre duas variáveis, é tentador pensar que uma causa a outra. Mas nem sempre é esse o caso. Há muitas razões para que duas variáveis se correlacionem, tais como:

 

• A causa B, ou vice-versa.
• A e B são ambos causados por outro fator, C.
• A causa C, que causa B, ou vice-versa.
• A correlação é uma mera coincidência.

 

 

Para saber se dois factores estão relacionados, é necessário analisar o contexto. Existem outros factores que possam causar a correlação? Não assuma uma ligação sem efetuar mais investigação.

 

4. Utilização de parâmetros de comparação incorrectos 

 

A análise de dados envolve a comparação dos seus resultados com uma referência. Este pode ser um período de tempo diferente, como o mês anterior, ou uma organização ou produto diferente. No entanto, a utilização de uma referência incorrecta pode ocultar um aumento ou diminuição real da sua métrica ou KPI. 

 

Por exemplo, digamos que compara as mensagens instantâneas da sua pequena empresa com mensagens instantâneas da sua pequena empresa com o envolvimento de uma grande empresa. Poderá pensar que o seu envolvimento é muito inferior ao que deveria ser. Mas se comparar o seu envolvimento com o de outra pequena empresa, pode descobrir que o seu envolvimento está, de facto, acima da média.

 

5. Apresentação de resultados sem contexto adequado

 

Quando redige o seu relatório analíticoé necessário contextualizar os resultados.

 

• Como se relacionam com as suas metas e objectivos? 
• Como é que se comparam com os resultados de estudos semelhantes? 
• Onde é que os seus resultados se enquadram no mercado mais vasto? 

 

O contexto ajuda-o a si e aos seus leitores a interpretarem os seus resultados e a avaliarem o seu significado. Deve efetuar estudos de mercado antes e depois da sua análise e manter-se atualizado sobre as últimas tendências do sector. 

 

6. Utilização de dados não fiáveis 

 

Há muitas razões pelas quais os dados podem não ser fiáveis, incluindo:

 

• Dados em falta ou duplicados
• Valores anormais ou incorrectos 
• Erros de arredondamento 
• Os dados são de segunda mão ou desactualizados

 

Para garantir que os seus dados são de elevada qualidade, é necessário verificar se são: Completos, únicos, consistentes, válidos, exactos e oportunos. Utilize dados da fonte original e certifique-se de que não têm mais de um ou dois anos. Também deve verificar se os dados têm valores em falta e outros erros antes de iniciar a análise. 

 

 

7. Não normalizar os dados

 

Os analistas de dados obtêm dados de uma variedade de fontes, incluindo folhas de cálculo (50%), aplicações SaaS (33%) e bases de dados na nuvem (40%). Estes dados são normalmente formatados de diferentes formas. Por exemplo, alguns dados podem estar em percentagens e outros em fracções. Se não normalizar a forma como os dados são formatados, isso pode afetar os resultados da sua análise.

 

É necessário garantir que todos os seus dados são rotulados e formatados da mesma forma. Desta forma, é mais fácil catalogar e comparar. Alguns programas formatam automaticamente os dados por si, por exemplo, o Excel tem uma opção de AutoFormatação. 

 

8. Não compreender plenamente as suas métricas e KPIs 

 

Antes de iniciar a sua análise, deve certificar-se de que sabe o que é um KPI e quais os que são relevantes para o seu estudo. Deve também escrever uma breve definição do significado de cada métrica. Isto ajudá-lo-á a si e aos seus leitores, uma vez que as métricas podem ter rótulos e significados diferentes. Por exemplo, a taxa de rejeição pode significar:

 

1. A percentagem de visitantes do sítio Web que abandonam o sítio após terem visto apenas uma página.
2. A percentagem de mensagens de correio eletrónico que não puderam ser entregues aos endereços da sua lista de distribuição.

 

A definição prévia dos seus KPIs garante que estes são claros para si e para os seus leitores.

 

9. Visualizar dados de forma incorrecta

 

Há muitas formas de visualizar dados, desde tabelas a gráficos de tartes. A visualização dos seus dados ajuda-o a ver padrões e relações mais claramente. Também pode utilizá-los num relatório, infografia ou guia de comunicação empresarial. Mas se escolher o método de visualização errado, pode acabar por ter uma imagem enganadora dos seus dados.

 

Para escolher a visualização correta, pense na forma como os dados estão relacionados e no número de variáveis que tem. Pode utilizar a cor para distinguir as variáveis ou destacar as principais conclusões. Além disso, pode utilizar o tamanho para indicar o valor ou realçar a importância. Experimente diferentes visualizações até encontrar a que faz mais sentido.

 

 

Melhores práticas de análise de dados 

 

Vejamos agora algumas boas práticas para o ajudar a evitar erros e a melhorar a qualidade das suas análises. 

 

Normalize os seus processos 

 

Deve normalizar processos como a recolha e a introdução de dados. Por exemplo, pode criar um conjunto de diretrizes da empresa para os empregados seguirem. A normalização de processos tem várias vantagens:

 

1. Assegura que todos os seus empregados sabem o que se espera deles.
2. Ajuda os empregados a trabalhar rapidamente, reduzindo o risco de erros.
3. Facilita a automatização da introdução de dados e de outros processos. 

 

Obter uma segunda opinião

 

Uma vez concluída a análise, deve verificar se existem erros no seu trabalho. Mas é fácil deixar passar coisas quando se está tão familiarizado com os dados. É uma boa ideia pedir a um colega ou supervisor que verifique também o seu trabalho, uma vez que ele pode detetar algo que lhe tenha escapado. 

 

Utilizar ferramentas de definição de perfis de dados

 

A definição de perfis de dados garante que os dados que analisa são completos, únicos, válidos, consistentes, exactos e oportunos. O software de definição de perfis de dados pode identificar erros de dados comuns e assinalá-los para revisão, pelo que é menos provável que utilize dados não fiáveis. Alguns softwares podem até limpar os dados automaticamente. 

 

Utilizar a automatização

 

Atualmente, as empresas podem automatizar uma variedade de processos para poupar tempo e melhorar a eficiência. Por exemplo, o software de programas de referência para pequenas empresas pode registar automaticamente as referências de clientes. Mas e a análise de dados? Em média, os profissionais que trabalham com dados gastam 7 horas por semana em tarefas manuais, como a atualização de fórmulas e folhas de cálculo. Isto não só custa tempo, como também dá origem a erros.

 

A automatização de processos repetitivos, como a introdução e validação de dados, pode reduzir significativamente os erros. O software pode assinalar automaticamente dados em falta e gralhas, criar etiquetas de dados e validar modelos. Isto poupa tempo e permite que os funcionários se concentrem na inovação e na recolha de informações a partir dos dados.

 

 

Dar prioridade à precisão em detrimento da velocidade

 

Não é segredo que a velocidade faz parte da nossa forma de trabalhar. Em média, metade de todas as decisões comerciais requerem uma resposta no espaço de um minuto. Mas algumas tarefas exigem mais precisão do que velocidade, como codificar a estrutura angular de uma aplicação ou escrever um relatório.

 

Na análise de dados, a exatidão é vital. Por isso, embora seja importante estabelecer prazos, não se deve exercer uma pressão excessiva sobre os analistas. Para evitar erros na análise de dados, deve promover um ambiente que dê prioridade à exatidão. Além disso, se automatizar o maior número possível de tarefas, pode poupar tempo e reduzir os erros.

 

Em poucas palavras 

A análise de dados é uma competência empresarial importante. Pode fornecer informações sobre o desempenho da sua empresa e destacar áreas a melhorar. Mas é fácil cometer erros, e os erros na análise de dados podem ser dispendiosos. Seguindo as melhores práticas que descrevemos, pode melhorar os seus relatórios e gerar informações acionáveis. Pode utilizar estas informações para melhorar o seu negócio e aumentar as suas receitas.