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Data Analytics: 3 passos para iniciar a jornada data-driven da sua startup – com ou sem time de dados.

Quando os dados de negócios são devidamente coletados, transformados e aplicados, toda empresa pode obter um ROI, independentemente de seu estágio ou tamanho. Com a tecnologia moderna, não é mais preciso uma equipe de 5 a 10 especialistas em dados para chegar lá. Veja como iniciar a jornada data-driven na sua startup, com ou sem uma equipe de dados interna.

1 – Defina suas metas e objetivos.

O que você quer realizar que não pode sem dados? O que você está fazendo agora que os dados irão ajudá-lo a melhorar? Em 3 meses, 6 meses e 1 ano, o que você quer ver como resultado da sua maturidade de dados? 

Isso é essencial, pois fornece um planejamento para construir sua estratégia de dados. Ao saber quais decisões você deseja que os dados informem antes de investir neles, você pode criar uma estratégia de dados que atenda aos seus objetivos, e não o contrário.

Para começar, pense em suas metas gerais para empresa, independentemente dos dados. Anote-as em uma lista. Em seguida, considere como os dados podem ser usados ​​para informar e alcançar cada uma dessas metas. Anote isso também e você terá uma visão mais clara do que os dados podem e devem fazer pelo seu negócio.

2 – Configure uma “Modern Data Stack”

Uma Modern Data Stack é o conjunto de sistemas que você usa para coletar, transformar e ativar seus dados. Ele se divide em 3 partes principais:

  1. Os pipelines de ELT (Extract load and transform) extraem dados do seu banco de dados de produção e dos vários aplicativos SaaS que sua equipe está usando. É assim que você centraliza seus dados em seu data warehouse.
  2. O data warehouse é onde todos os seus dados são armazenados, limpos e centralizados. Ele mantém tudo organizado, estruturado e seguro. É a sua fonte única da verdade.
  3. Os pipelines de ETL reverso enviam seus dados já transformados de volta para os aplicativos, softwares e sistemas que sua equipe usa, aplicando-os e trazendo para o dia-a-dia de todos democratizando o acesso a essas informações.

No passado, ter uma modern data stack significava ter uma arquitetura de dados personalizada criada por uma equipe de engenheiros de dados. Essas configurações consistiam em várias ferramentas de nicho interconectadas por pipelines, que foram desenvolvidas ao longo de meses ou até anos e levaram muito tempo e recursos para manter. Mas agora, há opções para construir ou comprar uma modern data stack, e você não precisa mais de um time de dados interno para construir ou manter sua estrutura.

Para startups e PMEs, empresas com soluções completas como a Erathos são uma maneira muito mais rápida e simples de iniciar suas operações de dados. Com as funções ELT e modelagem criadas por especialistas em engenharia de dados, você pode colocar sua modern data stack em funcionamento em questão de horas.Além disso, contar com uma interface projetada para usuários não técnicos significa que os dados da empresa podem ser acessados por toda a organização, sem a necessidade de uma equipe de dados interna.

Para saber mais sobre como a Erathos pode ajudá-lo a alcançar a maturidade de dados em sua startup, marque uma conversa com um de nossos especialistas em dados.

3 – Estabeleça a gestão de dados

Uma das partes mais importantes do investimento em análise de dados é garantir que você tenha sistemas adequados para manter seus dados precisos, confiáveis, seguros e acessíveis. Uma data stack adequada estabelecerá as bases para isso, mas, além disso, é importante criar propriedade e responsabilidade quando se trata de seus dados do seu negócio. 

Contar com uma equipe de dados ou contratar um analista de dados é uma maneira de fazer isso. Se você tem um ou uma equipe de especialista em dados, eles podem se encarregar de suas operações de data analytics sendo responsáveis ​​pela manutenção e gerenciamento contínuos de seus dados e como eles são usados.

  Mas, com uma modern data stack completa e criada para usuários não técnicos, você também pode desenvolver essa gestão internamente com suas equipes sem um departamento de dados dedicado. Ao estabelecer definições claras de KPI’s e responsabilidades, cada parte interessada ou equipe sabe exatamente como medir o sucesso pelo o que é responsável. 

Já passou o tempo em que a análise de dados era reservada para grandes empresas e corporações. Com a tecnologia moderna de hoje, as startups em estágio inicial podem usar os dados e obter benefícios, impulsionando a inovação e ficando à frente da concorrência.

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