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Defina os objetivos

O primeiro passo é escolher os objetivos esperados ao montar uma visualização de dados. Não saber para onde se está indo é caminho mais rápido para se perder na imensidão de dados que as organizações estão expostas. Aumentar a produtividade de uma fábrica, detectar desperdícios financeiros ou analisar os produtos com melhor desempenho em determinados contextos são exemplos de objetivos a serem alcançados. E o da sua empresa, qual é?

Estabeleça suas metas

Após definir objetivos, é importante focar nas metas que servirão de sustentação para que esses objetivos sejam alcançados. Entre alguns exemplos podemos citar aumentar a produtividade em 15%, reduzir pela metade o desperdício de insumos ou atingir 1 milhão em faturamento de uma nova linha de produtos. Apesar dos exemplos serem gerais, é importante ser bastante específico na hora de desenvolver as metas.

Medir resultados

Para que as metas sejam alcançadas é preciso definir os parâmetros (métricas) que, de comum acordo pela gestão da empresa, servirão para determinar se um resultado foi atingido ou não. Muitas vezes essas métricas utilizarão fórmulas e isso pode ser medido, inclusive de forma automatizada, por qualquer ferramenta de BI.

Escolher os profissionais envolvidos

Em qualquer grande projeto de análise e visualização de dados quase toda a empresa acaba envolvida na hora de divulgar os resultados. Entretanto, para que essa implementação seja bem sucedida é preciso escolher os profissionais-chave para o sucesso do projeto em diferentes níveis: gerentes, coordenadores e operadores.

Apresentação dos dados

Para criar uma cultura analítica é preciso entender qual a melhor forma de representar os resultados para os colaboradores da empresa. Os dados serão analisados através de relatórios com drill-down? Em formato de dashboards em telas espalhadas pela empresa? Será necessária uma versão mobile para tomada de decisão pelos profissionais de "campo"?

Descobrir as fontes de dados

Após a estruturação inicial do projeto, ainda falta estruturar as fontes dos dados que serão coletados. Essa fase pode envolver os profissionais de TI, pois necessita de acesso aos banco de dados, conexão com APIs e a liberação de acessos e permissões que serão necessários para que uma ferramenta de visualização de dados possa fazer tudo de forma automática, sem depender de planilhas que podem conter erros humanos e tiram os profissionais das suas atividades-chave.

Vamos tirar seu projeto do papel?

Agora que você já sabe como montar um pipeline estratégico de visualização de dados é hora de colocar esse conhecimento a prova! Que tal baixar nosso framework gratuito e começar a esboçar um projeto de visualização e análise de dados que pode ser o "game changer" da sua empresa. Através da nossa experiência de quase 20 anos nesse mercado, percebemos que os profissionais que encabeçam projetos deste tipo acabam tendo grande destaque dentro da sua organização.

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