Início em D&A
Dados & Analytics: Impulsionando a Jornada Digital
Explore o mundo dos dados & analytics, onde informações se transformam em insights poderosos e impulsionam o futuro digital.
Metodologia Ágil para Dados & Analytics
Adquira o conhecimento necessário para trabalhar de maneira eficiente.

1

Planejamento Ágil
Adaptando-se rapidamente às mudanças, com ciclos curtos de feedback e entregas incrementais.

2

Colaboração Eficaz
Equipes multidisciplinares trabalhando em estreita colaboração para alcançar objetivos comuns.

3

Melhoria Contínua
Aprendendo com experiências anteriores e implementando melhorias constantes.
A partir de agora é importante aplicar no dia a dia um método para mudar com clareza e de forma sustentável. Seguindo as etapas abaixo uma nova forma de trabalho será desbloqueada.
Gestão de Mudanças em Projetos de Dados & Analytics
1
Avaliação
Analisar o impacto da mudança e identificar os stakeholders afetados.
2
Planejamento
Desenvolver um plano estruturado para implementar a mudança de forma eficaz.
3
Comunicação
Informar, engajar e obter o apoio dos envolvidos durante todo o processo.
A gestão de mudanças é um processo sistemático para lidar com a transição ou transformação de metas, processos ou tecnologias de uma organização.
O objetivo é implementar estratégias para efetuar mudanças, controlar mudanças e ajudar as pessoas a se adaptarem a elas.
O principal framework utilizado na gestão de mudanças é o ADKAR:
Awareness (Consciência da necessidade de mudança).
Desire (Desejo de participar e apoiar a mudança).
Knowledge (Conhecimento sobre como mudar).
Ability (Habilidade para implementar novas habilidades e comportamentos).
Reinforcement (Reforço para manter a mudança).
fonte: pesquisa internet/copilot

Há também o modelo de mudança de três etapas de Kurt Lewin:
O modelo de Lewin pode ser aplicado a diversas situações de mudança organizacional, desde a implementação de novos processos até alterações na estrutura e cultura da empresa.
  • Descongelar (Unfreeze): prepare a organização para a mudança

1

Diagnóstico da situação atual

2

Comunicação efetiva sobre a necessidade da mudança

3

Criação de um senso de urgência
  • Mudança (Change):

1

Planejar Metas e estratégias

2

Adaptar processos e comportamentos

3

Lidar com os desafios e as incertezas
  • Recongelar (Refreeze):

1

Reforço
Garantir a adoção e consolidação da mudança.

2

Cultura Organizacional
Integrar a mudança à cultura da empresa.

3

Aprendizado Contínuo
Adaptar a mudança conforme necessário.
Governança de Dados:
Princípios e Práticas
Qualidade
Garantir a integridade, precisão e confiabilidade dos dados.
Segurança
Proteger os dados contra acesso não autorizado e violações.
Responsabilidade
Definir papéis, responsabilidades e políticas claras para a gestão de dados.
Segundo pesquisa feita no Copilot em 18 de junho de 2024 ​(Link)​:
Uma área de governança de dados & analytics deve atuar como um facilitador entre a gestão de dados e as necessidades de negócio da empresa. Aqui estão algumas das principais atividades que devem ser realizadas:
  1. Definir políticas e padrões: Estabelecer regras claras para a gestão, qualidade, e segurança dos dados.
  1. Gerenciar dados como um ativo: Assegurar que os dados sejam tratados como um ativo valioso e estratégico.
  1. Garantir qualidade e integridade dos dados: Implementar processos para manter a precisão e confiabilidade dos dados.
  1. Promover a cultura de dados: Incentivar o uso de dados na tomada de decisões em todos os níveis da organização.
  1. Apoiar a conformidade regulatória: Assegurar que o uso dos dados esteja em conformidade com as leis e regulamentos aplicáveis.
  1. Habilitar acesso aos dados: Facilitar o acesso aos dados para as partes interessadas, mantendo a segurança e privacidade.
Para mostrar seu valor e manter os resultados alinhados à estratégia de negócio, a área deve:
  • Demonstrar impacto nos resultados: Mostrar como os insights baseados em dados podem otimizar processos, reduzir custos e aumentar receitas.
  • Medir e comunicar sucessos: Usar métricas para demonstrar o progresso e compartilhar sucessos com a organização.
  • Alinhar iniciativas com objetivos estratégicos: Garantir que projetos de dados estejam alinhados com as metas de negócios da empresa.
Essas atividades ajudam a garantir que os esforços de governança de dados sejam reconhecidos como essenciais para o sucesso estratégico da empresa.

Para atuar de forma mais proativa em uma área de governança de dados, considere as seguintes ações:
  1. Antecipar necessidades: Fique atento às tendências do mercado e às necessidades futuras da empresa para preparar a governança de dados para mudanças.
  1. Engajamento com stakeholders: Trabalhe de perto com diferentes departamentos para entender suas necessidades e como os dados podem ajudar a atingir seus objetivos.
  1. Educação e treinamento: Promova programas de treinamento para aumentar a alfabetização em dados em toda a organização.
  1. Inovação tecnológica: Explore e implemente novas tecnologias e ferramentas que possam melhorar a gestão e análise de dados.
  1. Monitoramento contínuo: Estabeleça processos para monitorar constantemente a qualidade dos dados e o desempenho das políticas de governança.
  1. Feedback e melhoria contínua: Crie canais para receber feedback sobre o uso dos dados e use essas informações para melhorar continuamente os processos.
Ao adotar essas práticas, a área de governança de dados pode se tornar um elemento central na estratégia de negócios, impulsionando a inovação e o crescimento da empresa.
Liderança em Dados e Analytics

1

Visão Estratégica
Alinhando os objetivos de dados e analytics com a estratégia do negócio.

2

Cultura de Dados
Promovendo a adoção e uso efetivo de dados em toda a organização.

3

Desenvolvimento de Talentos
Investindo na capacitação e crescimento da equipe de dados e analytics.

4

Tomada de Decisões
Utilizando insights acionáveis para orientar a tomada de decisões.
Analytics by Design: Integrando Dados na Concepção
Analytics by Design é uma abordagem estratégica que coloca os dados e a análise no centro do processo de design de produtos, serviços e soluções. Essa metodologia busca garantir que os insights gerados pelos dados sejam incorporados desde o início, resultando em produtos e serviços mais eficientes e alinhados com as necessidades dos usuários.
Orientação a Dados
Utilizar insights de dados para embasar a concepção de soluções.
Experiência do Usuário
Projetar interfaces intuitivas e acessíveis que proporcionem insights acionáveis.
Escalabilidade
Construir soluções que suportem o crescimento e a evolução dos dados.
Colaboração
Envolver stakeholders desde o início para alinhar expectativas e necessidades.
Pré-requisitos para Projetos de Dados e Analytics

1

Definição clara de objetivos
Entender com clareza quais são os objetivos a serem alcançados com o projeto de dados e analytics é fundamental para direcionar esforços e recursos de maneira eficiente.

2

Qualidade e disponibilidade de dados
Garantir que os dados necessários estejam disponíveis, padronizados e de boa qualidade é um pré-requisito essencial para o sucesso de qualquer iniciativa de dados.

3

Alinhamento com o negócio
Os projetos de dados e analytics devem estar alinhados com as estratégias e necessidades do negócio, para que os insights gerados possam ser efetivamente aplicados.
Aplicando Analytics by Design na Prática
Envolvimento de usuários
Inclua os usuários finais no processo de desenvolvimento desde o início, para entender suas necessidades e incorporá-las na solução.
Design centrado no usuário
Crie protótipos e valide-os com os usuários, iterando o design com base no feedback recebido.
Análise de dados integrada
Certifique-se de que a análise de dados esteja presente em todas as etapas do desenvolvimento, informando decisões e melhorias.
Indicadores para Acompanhamento

1

Definir métricas-chave
Identifique os principais indicadores que refletem o sucesso do projeto e alinhe-os com os objetivos estratégicos.

2

Coletar e analisar dados
Estabeleça processos eficientes de coleta, processamento e análise dos dados necessários para acompanhar os indicadores.

3

Monitorar e ajustar
Acompanhe regularmente os indicadores e esteja pronto para ajustar a estratégia e as ações com base nos insights gerados.
IA a Favor de Projetos de Dados e Analytics
Automação
A IA pode automatizar tarefas repetitivas, como coleta, limpeza e processamento de dados, otimizando o fluxo de trabalho.
Previsão
Modelos de IA podem fazer previsões precisas com base em dados históricos, auxiliando na tomada de decisões estratégicas.
Personalização
A IA permite criar experiências personalizadas, com recomendações e insights adaptados às necessidades de cada usuário.
Otimização
Algoritmos de IA podem otimizar processos e encontrar soluções eficientes para problemas complexos de dados e analytics.
Dicas de Leitura:
Os Melhores Livros Sobre Dados e Analytics
  • "O Poder dos Dados" - Bernard Marr
  • "Análise de Dados para Negócios" - Bart Baesens
  • "Transformação Digital com Dados" - Thomas Davenport
Blogs e Podcasts Influentes
Fique por dentro das últimas tendências e insights compartilhados em blogs como "Data Driven" e podcasts como "Analytics Unlocked".
Livros de Liderança
  1. “Faça Acontecer: Mulheres, Trabalho e a Vontade de Liderar” por Sheryl Sandberg.
  1. “Como Fazer Amigos e Influenciar Pessoas” por Dale Carnegie.
  1. “Comece pelo porquê: Como grandes líderes inspiram pessoas e equipes a agir” por Simon Sinek.
Esses são os títulos traduzidos dos livros que são conhecidos por suas abordagens acessíveis e inclusivas à liderança. São leituras recomendadas para quem busca inspiração e orientação em liderança.
Ferramentas e Recursos:
Storytelling para Dados & Analytics
fonte de dados: prompt do Copilot
Boas práticas de storytelling em dados & analytics incluem:
  1. Conheça seu público: Adapte a história aos interesses e ao nível de entendimento do seu público.
  1. Defina a mensagem central: Tenha clareza sobre a mensagem principal que você quer transmitir com os dados.
  1. Use visualizações de dados: Gráficos e infográficos ajudam a ilustrar pontos-chave e facilitam o entendimento.
  1. Narrativa lógica: Construa uma história com começo, meio e fim, guiando o público através dos dados de forma coerente.
  1. Humanize os dados: Relacione os dados com histórias humanas ou exemplos do dia a dia para criar uma conexão emocional.
Para contar boas histórias utilizando dados, siga estes passos práticos:
  1. Coletar e analisar dados relevantes: Identifique os dados que suportam sua mensagem central.
  1. Criar uma estrutura de história: Organize os dados de forma que conte uma história com um problema, solução e resultado.
  1. Apresentar insights claros: Destaque as descobertas mais importantes que emergem dos dados.
  1. Incluir um chamado à ação: Encerre com uma recomendação ou próximo passo baseado nos insights dos dados.
Quanto aos recursos para melhorar as habilidades de storytelling em uma área de dados e analytics, recomendo:
  1. O site Storytelling with Data (storytellingwithdata.com), que oferece um blog, workshops e um podcast sobre como comunicar efetivamente com dados.
  1. O canal do YouTube Data School, que tem vídeos educativos sobre visualização de dados e storytelling.
Esses recursos podem ajudar profissionais de dados a aprimorar suas habilidades de contar histórias com impacto.
Recomendações para melhorar a narrativa dos seus relatórios de análise:
  1. Título e subtítulos claros: Use títulos que resumam o conteúdo das seções e orientem o leitor.
  1. Introdução e conclusão: Comece com uma introdução que estabeleça o contexto e termine com uma conclusão que resuma os principais insights.
  1. Fluxo lógico: Organize as informações de forma lógica, levando o leitor da identificação do problema até as recomendações.
  1. Histórias de sucesso: Inclua casos de sucesso ou estudos de caso para ilustrar como os dados foram usados para resolver problemas reais.
  1. Visualizações estratégicas: Use gráficos e tabelas para destacar tendências, padrões e outliers nos dados.
  1. Linguagem acessível: Evite jargões técnicos e explique termos complexos para tornar o relatório compreensível para um público mais amplo.
Ao seguir essas dicas, você pode tornar seus relatórios de análise mais envolventes e fáceis de entender, aumentando assim o impacto das suas narrativas baseadas em dados.
Made with Gamma