Saiba quais os erros mais comuns na gestão de dados

A tomada de decisão orientada pelos dados tem demonstrado um desempenho superior à intuição e aos julgamentos duvidosos. Como podem as empresas abordar tecnologias de dados avançadas para alcançar os seus objetivos? Que problemas podem enfrentar?

1. A ausência de métricas definidas

A recolha de dados é apenas o primeiro passo para uma organização orientada para a recolha de dados. Interpretar os resultados e tomar as ações correspondentes é o que determina a eficácia dos seus esforços. As métricas definidas permitem-lhe contextualizar os dados de forma apropriada. Caso contrário, não poderá formular os resultados corretos a partir das entradas que obteve, prejudicando o valor dos dados recebidos. Sem a métrica certa, fica sujeito à adivinhação e à tomada de decisão intuitiva. As métricas definidas são fundamentais para a criação de um negócio orientado pelos dados, uma vez que permitem a comunicação transparente de dados relevantes.

2. Empregar o profissional errado

Uma empresa deve fazer contratações competentes desde o início. Infelizmente, nem todas as organizações têm uma compreensão clara das competências e conhecimentos necessários nas fases iniciais da sua jornada científica de dados. De facto, muitas empresas contratam um cientista de dados como o seu melhor talento, o que muitas vezes não é o mais adequado. O que é realmente necessário nas fases iniciais é uma pessoa com experiência empresarial contextual que possa relacionar os dados com as decisões empresariais corretas. Os analistas de negócios, por exemplo, têm provavelmente mais experiência relevante para os ajudar a lidar eficazmente com o seu trabalho e a apresentar resultados úteis.

3. Foco em palavras-chave

Termos como IA, aprendizagem profunda e PNL são hoje excessivamente utilizados, fazendo com que muitas empresas fiquem obcecadas por eles nas suas aspirações orientadas para os dados. No entanto, isto não significa que todo o trabalho de base deva ser negligenciado. Para realizar estes conceitos tentadores, as organizações devem assegurar-se de que encontram o ajuste certo dentro de um negócio específico. Em vez de se concentrarem em projetos complexos e ambiciosos, as empresas deveriam dar prioridade às suas decisões comerciais atuais e explorar a forma como poderiam ser melhoradas com a ajuda da análise de dados. Como resultado, os empresários formarão expectativas mais razoáveis em relação aos seus projetos e evitarão as desilusões da ciência dos dados. Para além disso, o aproveitamento da análise de dados para projetos e objetivos a curto prazo é mais susceptível de melhorar os processos empresariais existentes.

4. Ponha de lado os problemas de qualidade dos dados

Obviamente, a qualidade da sua análise é diretamente proporcional à qualidade dos seus dados. No entanto, isto não envolve apenas uma entrada de dados adequada e campos de entrada corretamente validados, mas também aspetos muito mais subtis. Assim, pode haver campos quase duplicados criados para responder a necessidades relacionadas para diferentes intervenientes empresariais, que nem sempre são devidamente comunicadas. Isto, por sua vez, pode levar a uma complexidade desnecessária para qualquer análise correspondente ou mesmo invalidar o trabalho feito sem esclarecimento. Posteriormente, a automatização e a elaboração de relatórios serão dificultadas, e a única forma possível de resolver o problema pode parecer ser uma solução manual.

5. Falha na aplicação de uma gestão ágil

A sua experiência anterior na gestão de software pode exigir alterações uma vez aplicada a ciência dos dados. A própria ciência dos dados é um domínio exploratório e aberto. Por conseguinte, as suas expectativas e progressos podem precisar de ser ajustados diariamente. Sem a aplicação de uma gestão ágil, a definição de tarefas e objetivos específicos pode não estar em conformidade com a abordagem Scrum tradicional. A série de sprints envolvidos nesta metodologia pode ser desnecessária ou mesmo excessiva. Para ter sucesso no trabalho relacionado com dados e integrá-lo sem problemas na cultura da empresa, deve ajustar a sua metodologia de gestão de projetos em conformidade.

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