Aproveitando a expertise analítica

Fluência em Dados

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Além de explorar e descrever dados

• Ir além da análise exploratória básica ou métodos descritivos
• Métodos analíticos avançados incluem:
  • Análise de grandes conjuntos de dados
  • Construção de dashboards de KPIs
  • Desenvolvimento de modelos preditivos

Estar ciente das técnicas

• Pessoas fluentes em dados não precisam dominar os detalhes dos métodos avançados
• Mas devem conhecer a existência e o potencial desses métodos
• E colaborar com especialistas em dados
• Isso ajuda a aplicar soluções analíticas mais eficazes

Identificando casos de uso para analytics avançado

• Pessoas fluentes em dados podem identificar casos de uso para analytics avançado
• Por exemplo:
  • Um gerente de marketing vê o potencial de prever churn de clientes para focar retenção

Colaborando com especialistas em dados

• Colaborar com especialistas em dados é essencial
• Profissionais de negócio trazem conhecimento do domínio
• Especialistas em dados trazem conhecimento técnico
• Esse ambiente conjunto impulsiona inovação, unindo insights de negócio e expertise técnica para resolver desafios complexos

Entendendo as limitações

• A eficácia de métodos analíticos avançados depende da qualidade dos dados de entrada
  • Tratar valores ausentes e outliers é essencial
• Isso exige:
  • Habilidades especializadas
  • Recursos computacionais
  • Tempo

Exemplo: equilibrando precisão e tempo

• Um gerente de operações de varejo solicita uma previsão de demanda para apoiar decisões de reabastecimento
• Um modelo complexo pode ter maior precisão, mas exigir muito tempo e recursos
• Usa-se uma abordagem mais simples para equilibrar precisão e restrições de tempo

Vamos praticar!

Fluência em Dados