Os analistas de dados são uma parte vital de qualquer organização. Eles garantem que as informações fornecidas por sua empresa sejam utilizadas da maneira correta e que tenham valor. Os analistas de dados devem garantir a existência de visibilidade de ponta a ponta para todos os seus projetos de dados, garantindo, em última instância, que o valor criado com os dados seja percebido em toda a extensão da organização. No entanto, existem muitos problemas enfrentados pelos analistas de dados em sua batalha diária com os dados.
A lista não é exaustiva, nem é uma solução única para a multiplicidade de problemas enfrentados pelos analistas de dados. Também evitamos conscientemente questões como “cultura de dados” e “orçamento”, pelo motivo mais simples de que foram discutidas repetidamente em diversos artigos. Além disso, esses problemas estão além do controle do analista cotidiano e podem exigir uma grande mudança ao nível organizacional. Os problemas discutidos são alguns dos mais urgentes, que exigem soluções imediatas e podem ser abordados sem afetar muitas mudanças ao nível organizacional.
Falta de Objetivos Claros
O primeiro grande problema enfrentado pelos analistas de dados é a falta de clareza sobre seus objetivos. Se você não sabe o que está tentando alcançar, torna-se difícil para qualquer outra pessoa em sua organização ajudar ou apoiar seus esforços, levando à confusão, frustração e, eventualmente, ao fracasso. Portanto, todo analista de dados deve começar definindo os objetivos de seus projetos de dados. Definir o objetivo é o resultado de várias sessões com os usuários de negócios em diferentes funções para entender o objetivo final e curar os dados em cada etapa da cadeia de valor.
Falta de Treinamento Adequado
É essencial que os analistas de dados tenham um entendimento básico da extração, transformação e carregamento de dados. Os analistas de dados devem ser treinados para extrair dados brutos de fontes como páginas da web ou documentos. Eles também devem ser treinados para transformar os dados brutos em formatos úteis antes de carregá-los em programas como o Microsoft Excel ou a linguagem de programação R.
No entanto, as habilidades explicadas são requisitos mínimos para qualquer analista de dados. Dada a rapidez com que o mundo da análise de dados evoluiu nos últimos anos, eles devem estar no topo de seu jogo, aprendendo continuamente e obtendo certificados em cursos selecionados. Existe um problema, porém. Até o momento em que os analistas de dados terminam seu curso, a análise de dados terá avançado ainda mais. Existe uma maneira de contornar essa situação de dilema. Isso é procurar ferramentas de análise de dados fáceis de usar, equipadas com informações conversacionais.
Falta de Dados Significativos
O volume de dados coletados é enorme em diferentes pontos de contato. O outro extremo do espectro é o oposto polar. A visibilidade dos dados granulares ainda é fraca. Todo esse trabalho de filtrar dados para obter insights recai sobre os ombros dos analistas de dados e muitas vezes se torna avassalador. Além disso, há a incapacidade de executar essa tarefa em tempo real. Os resultados são óbvios. As empresas não conseguem tomar decisões oportunas baseadas em dados. A alternativa mais simples é investigar uma ferramenta que possa fornecer insights momentâneos para todas as perguntas de dados.
Falta de uma “Única Fonte de Verdade”
Assim como o volume de dados atual é enorme, também são os canais pelos quais os dados estão sendo carregados. Alguns exemplos seriam o site, a solução intranet do varejista, ferramentas de CRM, etc., para informações relacionadas aos clientes. Para a cadeia de suprimentos, pode ser detalhes de códigos de barras escaneados em vários pontos de contato, como armazéns e portos, modos de transporte utilizados, custos de atracação pagos, etc. A diversidade no tipo de dados coletados também é grande. No entanto, todos eles são armazenados em diferentes bancos de dados em diferentes formatos, incluindo, mas não se limitando a planilhas, data lakes, data warehouses, etc.
Um analista de dados que tenta preparar um relatório para a equipe de vendas (por exemplo) precisa coletar dados de todos os sistemas mencionados, além de procurar dados nos bancos de dados financeiros. Dado que é humano cometer erros e, infelizmente, nem todas as organizações são divinas para perdoar, os analistas de dados enfrentam o ônus de relatórios incorretos ou painéis mal representados. Uma maneira simples, mas eficaz, de sair desse dilema é trazer um único ponto de armazenamento de onde os analistas possam extrair as informações necessárias.
Falta de Protocolos Adequados de Extração de Dados
ETL (Extração, Transformação e Carregamento) é uma parte crítica da análise de dados. É usado para extrair dados de várias fontes, transformá-los e carregá-los em um data warehouse. A execução incorreta do ETL pode levar a resultados incorretos. A extração incorreta pode causar discrepâncias no processo de relatórios, bem como erros nos relatórios. Atrasos nos relatórios ocorrerão se houver problemas com os processos de carregamento ou transformação. Uma maneira de resolver o problema é automatizar os pipelines de dados, garantindo assim bons processos de gerenciamento de dados. A automação do gerenciamento de pipeline de dados também garante que haja intervenção mínima do ser humano, reduzindo os erros comuns associados ao gerenciamento geral de dados.
Falta de Dados de Boa Qualidade
A má qualidade dos dados é um dos problemas mais comuns enfrentados pelos analistas de dados. Isso pode causar problemas na análise, bem como dificultar a tomada de decisões. A má qualidade dos dados não é um fenômeno novo. Na verdade, é centenário e pode ser atribuído ao tempo em que os humanos começaram a registrar informações. Mesmo após introduzir tecnologias para registrar, armazenar e analisar dados, questões comuns como dados duplicados (mesmos nomes de clientes repetidos duas vezes), dados incompletos (inserção de um número de telefone sem o código de área) e dados inconsistentes (inserindo o nome e sobrenome de um cliente, mas não do outro) ainda existem.
As questões relacionadas à qualidade dos dados existem porque os dados coletados não passam por rigorosas verificações de qualidade. Para garantir que o fluxo de dados sem erros esteja disponível para análise, ferramentas com verificações adequadas de qualidade de dados precisam ser implementadas.
Falta das Ferramentas de Análise Adequadas
Quanto mais dados você tem, melhor será para sua organização. No entanto, assim que você começa a coletar mais informações do que nunca, torna-se essencial que os analistas tenham acesso às ferramentas certas para analisar seus dados de forma eficaz e eficiente. Sem ferramentas e métodos adequados, os analistas podem acabar perdendo tempo com tarefas que não são relevantes ou úteis de forma alguma.
Infelizmente, é exatamente aí que a maioria dos analistas de dados passa seu tempo atualmente. Eles acabam com a tarefa burocrática de criar painéis coloridos e relatórios detalhados, enquanto deveriam estar pesquisando como os dados dentro de uma organização podem agregar mais valor. As razões são muitas, mas o fator principal é que o conjunto moderno de ferramentas de análise é tecnicamente complexo. Os analistas de dados devem estar na vanguarda para introduzir inovação no mundo da análise de dados. Eles devem ser os campeões de ferramentas fáceis de usar, com a interface mais intuitiva – utilizando a linguagem para obter insights.
Considerações Finais
Os analistas de dados estão sob pressão para usar dados para uma ampla gama de finalidades. Eles devem ser capazes de comunicar suas descobertas de forma eficaz e também precisam de treinamento sobre como fazer isso. A melhor maneira de resolver os problemas é envolver o analista de dados no processo de design, para que eles saibam exatamente o que estarão comunicando por meio de seus dados. Os analistas de dados devem ter acesso a boas ferramentas e é importante que essas ferramentas sejam fáceis de usar, permitindo acesso às informações sem a necessidade de muito conhecimento técnico. Isso reduz as chances de cometer erros.
Enquanto alguns problemas podem ser resolvidos por meio de treinamento e comunicação, outros exigem melhores ferramentas ou automação. Não há dúvida de que o papel de um analista de dados é importante e continuará a crescer em importância nos próximos anos. No entanto, à medida que o mundo busca maneiras inovadoras de acessar insights, os analistas de dados também devem compreender que seu papel se transformará em uma função de maior valor agregado entre os dados e a organização. Para que isso aconteça, os analistas de dados devem ser a voz da razão para introduzir maneiras mais simples de acessar informações.
Seja o primeiro a comentar