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Como entrar em uma mentalidade analítica

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Leva tempo – e as perguntas certas – para realmente adotar a modelagem e análise de dados modernas

O Excel costumava ser minha ferramenta para análise de dados e relatórios. Meus relatórios foram criados principalmente em um silo e compartilhados com a base de partes interessadas padrão, a equipe executiva. Houve ocasiões, no entanto, em que os colegas de serviços profissionais, vendas e marketing exigiam certas métricas, que geralmente eu criava pontualmente.

Depois de um tempo muito curto nesta empresa em rápido crescimento, comecei a ver as limitações de minha abordagem tradicional. O esforço manual necessário para produzir resultados regulares de relatórios personalizados não seria escalonável a longo prazo. Mas me convenci de que uma ferramenta alternativa poderia fornecer a solução.

Muitas das minhas pastas de trabalho ficaram bem grandes com 10, 20 ou às vezes 30+ folhas. Quando voltei no mês seguinte para atualizar os números com novos dados, passei um tempo me atualizando sobre o que havia construído, por que o fiz dessa forma e de onde vieram os números nas diferentes planilhas.

Também era difícil interrogar durante as reuniões. Eu rastrearia números enterrados nas profundezas da pasta de trabalho. Eu não sentia que estava dando a experiência ideal para meus colegas, mas essa era a abordagem tradicional, então não questionei muito.

Quando me mostraram uma ferramenta de análise de dados moderna pela primeira vez, quase imediatamente fiquei cauteloso e defensivo em relação à metodologia diferente; não foi experimentado e testado como o Excel. Eventualmente, abri minha mente para isso.

O Excel é uma ferramenta híbrida: é um banco de dados e uma ferramenta de análise. Você pode inserir dados diretamente em uma planilha e criar um gráfico de barras direto desses dados. Como um banco de dados, ele só pode lidar com cerca de 200 mil linhas por 20 colunas antes de começar a ficar mais lento, crie alguns cálculos complexos e recursos visuais além disso e você entrará no território de ‘falha espontânea’.

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Não estou dizendo que devemos abandonar o Excel. O Excel é suficiente em certas circunstâncias, mas estamos atualizando nossos paradigmas, estamos evoluindo com as necessidades das partes interessadas, então estamos dizendo que o Excel veio para ficar, mas eu preciso de uma ferramenta de análise de dados moderna para agregar valor ao negócio .

Aproximando-se da análise de dados – Evolução

Existem algumas questões-chave a serem consideradas no início da análise de dados. É aqui que entra a evolução do nosso trabalho.

Antes de examinar essas questões, vale ressaltar que você pode e deve pedir ajuda durante este processo. Não cabe apenas a você fazer todas as melhorias, não só deve envolver sua equipe financeira, mas também outras funções no negócio.

Também vale a pena considerar a ajuda especializada daqueles em sua empresa que já usam uma ferramenta analítica moderna, mesmo que isso exija um pouco de humildade. Você provavelmente descobrirá que outras pessoas ficarão agradavelmente surpresas por você pedir ajuda a elas. Peça a sua equipe de TI, que conhece seus sistemas e bancos de dados de TI, para ajudá-lo a entender os conjuntos de dados disponíveis agora e o que você pode acessar usando ferramentas modernas (99% dos dados estão acessíveis, portanto, não aceite um não como resposta).

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Aqui estão apenas algumas das perguntas que estou me fazendo agora antes de abordar o trabalho de análise. Incluí a lista completa mais tarde.

  • Tempo – de quanto tempo você precisa?
  • Compartilhamento – com quem isso será compartilhado?
  • isualizar – compreensibilidade e digestibilidade?
  • Automação – como faço para automatizar a atualização de dados?
  • Live – como faço para fazê-lo viver?
  • Dados, design e UX – como faço para projetar isso para habilitar e capacitar os usuários?
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Como começo a visualizar os dados?

Primeiro, você precisa de alguns dados. Idealmente, você está se conectando aos dados em um sistema de origem diretamente ou por meio de um banco de dados intermediário. Você pode se conectar diretamente ao Salesforce, por exemplo, e analisar os dados nas tabelas de origem. Ou você pode ter um trabalho de extração que extrai os dados do Salesforce para um banco de dados intermediário como o Microsoft SQL Server.

A vantagem de estar conectado aos dados de origem é que suas análises são baseadas nas informações mais atualizadas. Os dados de origem podem ser referidos como a ‘única fonte da verdade. É importante ter em mente que quanto mais camadas você adicionar entre seus dados de origem e a ferramenta analítica, mais longe essa ferramenta se distancia da origem. Portanto, cada camada adiciona um grau de risco de variação aos dados de origem. Se, no entanto, a modelagem de dados disciplinada for implantada, o risco pode ser mitigado. O cenário de menos ‘melhor prática’ é exportar dados para o Excel e fazer muitos cálculos personalizados e manipulação de dados. Talvez você possa apreciar que é a maneira mais arriscada de lidar com os dados neste cenário.

Em segundo lugar, você precisa de uma ferramenta de análise. Ferramentas de exemplo incluem:

Esses são os três principais líderes do relatório do Gartner. O Gartner produz este relatório todos os anos. Confira o Magic Quandrant da Gartner para ver as classificações.

Este é realmente apenas um breve vislumbre de como nossas funções estão evoluindo e como as ferramentas modernas estão desempenhando um papel fundamental. Essas ferramentas fornecem a chave para desbloquearmos nosso potencial de agregar valor aos negócios, mas é necessário que tenhamos uma mente aberta e progressiva, a oportunidade de permanecer relevante e valioso para os negócios está bem à nossa frente, só precisamos alcançar fora e pegue.

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Sam Ellis é especialista em análise de dados e contador de empresas na Interworks.



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