Como você pode criar uma equipe de análise eficaz?

Não há dúvida de que todos os negócios prosperam com o suporte e a certeza dos dados.

Onde coletar os dados corretos e analisá-los, você pode ter informações cruciais sobre seus negócios e ajudá-lo a:

  • Tomar decisões bem informadas.
  • Descobrir as tendências populares do mercado e seus próprios clientes.
  • Análise preditiva do desempenho dos negócios e das receitas esperadas.
  • Identificando os gargalos do seu negócio.

No mundo tecnológico de hoje, temos muitos tipos de dados disponíveis. Alguns mais relevantes do que outros, mas tudo depende de sua apresentação e análise.

Os membros da equipe de análise estão fazendo análise de dados

A boa análise de dados requer muita organização e habilidades especiais que não podem ser apenas uma contribuição da pessoa e, portanto, requer uma equipe designada.

Portanto, se você quiser tornar sua empresa mais orientada a dados com uma equipe competente de análise de dados, precisará das seguintes habilidades:

1. SQL (Linguagem de Consulta Estruturada)

Embora as empresas possam configurar o treinamento de análise para seus funcionários, algumas das habilidades que são cruciais para uma boa análise só podem ser alcançadas por meio da prática e da experiência. Uma dessas habilidades é SQL.

No mundo do Analytics, o SQL é considerado uma das habilidades mais valiosas que um analista pode ter. Isso ocorre porque, na indústria que trabalha com conjuntos de dados pesados, trabalhar com o Excel sozinho não é suficiente e o SQL é mais adequado para essas áreas. Pode armazenar, gerenciar e relacionar dados de vários bancos de dados com facilidade.

Microsoft Excel em um tablet PC

2. Excel

O Microsoft Excel não é apenas uma ferramenta de criação de tabelas, mas sim um poderoso sistema de análise que é ótimo para grandes conjuntos de dados. Em funcionalidades avançadas do Excel, você pode empregar macros e pesquisas de VBA para criar ferramentas analíticas de dados rápidas, mas robustas. Na verdade, se você estiver associado a uma inicialização que ainda esteja no estágio inicial, é altamente provável que todos os seus bancos de dados sejam criados apenas no Excel.

Já se passaram décadas desde que as planilhas da Microsoft mantiveram sua estatura no mundo dos negócios e permaneceram como as plataformas mais confiáveis ​​usadas para o desenvolvimento de negócios.

3. Visualização de Dados

Apresentar dados brutos para estabelecer uma descoberta nunca é suficiente. Para causar uma forte impressão, é preciso possuir as habilidades de representação e interpretação de dados também. Peneirar os dados úteis a partir do fluxo é crucial para contar uma história convincente ao seu público e fazer um ponto forte.

Boas empresas de análise usam gráficos, diagramas e gráficos de alta qualidade para representar visualmente os dados em uma apresentação para os participantes visualizarem claramente as tendências.

Esse tipo de apresentação de dados produz um impacto duradouro e facilita a retenção das informações.

4. Python ou R (linguagens de programação estatística)

Simplificando, qualquer coisa que o Microsoft Excel é capaz de fazer, linguagens como Python e R podem fazer de uma maneira muito melhor. Essas linguagens poderosas são usadas por analistas para análise avançada, como no caso de análise de big data ou para análise preditiva.

Para entender melhor, você pode assumir que o SQL compõe apenas os fundamentos da análise de dados. Para alcançar um nível avançado de ciências de dados, é preciso ir além do SQL e em direção ao Python e ao R.

Para tornar mais fácil, Python e R são facilmente acessíveis, linguagens de código aberto que estão disponíveis gratuitamente para os programadores. Muitos programadores / analistas de dados escolhem R sobre python porque ele foi especificamente criado para as bolsas de análise de dados complexos.

Algoritmo de aprendizado de máquina

5. Aprendizado de Máquina

Essa é a habilidade perfeita para analistas de dados. No mundo de hoje, em que estamos progredindo rapidamente em direção à inteligência artificial, aprender aprendizado de máquina e poder usá-lo para análise de dados é uma habilidade desejável.

Se você tiver uma equipe que possa reunir coletivamente as qualificações mencionadas acima, você poderá criar uma equipe forte de análise de dados para sua empresa e colher todos os possíveis benefícios ou ciência de dados.

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