Você sabe como o BADIR pode ajuda-lo na análise de dados?
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29 de janeiro de 2018

Última atualização: 25 de janeiro de 2023

Você sabe como o BADIR pode ajuda-lo na análise de dados?

Você sabe como o BADIR pode ajuda-lo na análise de dados?

Você tem uma sensação irritante de que você deveria estar usando análise de dados mais, mas você não sabe por onde começar? Talvez você sofra de uma paralisia de análise, e você esteja confuso com o desafio de fazer com que os dados funcionem para você. O BADIR ajuda você, analista de dados de primeira viagem, a sintonizar na frequência dos dados coletados.

Hoje em dia, parece que os dados estão em toda parte. Há a Internet de Coisas, e-mail, palavras-chave de fotos, pesquisa do Google, Fitbit, carros autodirigidos, smartphones, feeds de notícias, canais de mídia social, registros de empresas digitalizadas de todos os tipos possíveis ... A lista continua. Os dados são agora mais abundantes e difundidos do que nunca, dando origem ao termo "Big Data".

O desafio é saber como usar tais informações digitais superabundantes, e é aí que este artigo entra. Se você já é White Belt, Green Belt ou Black Belt pela FM2S, aposto que achará isso mais uma ferramenta apenas.

Por que procurar dados para respostas?

Mais e mais do que fazemos deixa um traço digital (ou dados) e, essencialmente, o Big Data é um método de colheita dessa informação em uma escala que as abordagens tradicionais para o processamento de dados não podem sequer tentar. Você pode usar esses dados para melhorar experiências futuras, detectar tendências e aprimorar suas operações comerciais.

Como o Big Data funciona?

Os 3Vs ajudam a explicar como funciona essa nova Ciência chamada de Big Data.

  • Um volume de dados muito alto ...
  • Com muitas variedades ...
  • Fluindo a alta velocidade.

Mas o tamanho não é tudo no mundo dos dados. Se você está lidando com o Big Data ou apenas com uma pequena quantidade, a chave para desbloquear seu potencial é capturar e gerenciar a informação que será mais útil para você, em vez de reunir uma grande confusão de fatos e números.

Obter e gerenciar a informação é uma coisa, mas escolher as agulhas mais relevantes do palheiro - e usá-las corretamente - é outra bem diferente.

Se você entender, o potencial dos dados é enorme. As companhias aéreas estão usando isso para melhorar as ETA de voos. Os varejistas utilizam as histórias de compra dos clientes para criar ofertas personalizadas. Pequenas empresas e tomadores de decisão em todos os níveis estão usando isso para tomar decisões empresariais mais inteligentes. Os dados ajudam a melhorar a qualidade do produto, a afinar as operações de marketing e a aumentar o desempenho de inúmeras outras formas.

Quais os Cinco Passos do Framework BADIR?

BADIR é um quadro de análise de dados desenvolvido pelos autores do livro de 2014 "Behind Every Good Decision", Piyanka Jain e Puneet Sharma. Ele permite que você converta os dados bruto em decisões e insights, analisando-o de forma estruturada por meio de cinco etapas sequenciais:

  • Business question ou pergunta sobre o negócio.
  • Análise.
  • Dados.
  • Insights.
  • Recomendações.

BADIR combina habilidades técnicas com soft skills e é aplicável a qualquer tipo de negócio. E a melhor notícia é que você não precisa ser um analista de dados para usá-lo. Se você é um CFO ou um analista júnior, e se você pode usar uma planilha do Excel, então você pode trabalhar com o BADIR.

Vamos dar uma olhada mais detalhada nas cinco etapas da estrutura:

Passo 1: Pergunte as questões empresariais corretas

Embora o BADIR seja um processo de análise de dados, ele não começa com a coleta de dados! Em vez disso, seu primeiro passo é articular o que você quer saber e decidir quais as questões comerciais que lhe fornecerão as respostas que você precisa. Identificar os problemas específicos que você deseja abordar antes de arrumar as mangas e aprofundar os dados garante que as informações que você vai coletar serão úteis.

Pergunte a si mesmo as questões habituais de resolução de problemas: o quê, quem, onde, quando, por que e como? Por exemplo, um gerente de RH que está procurando construir um programa de retenção que reduz a rotatividade de pessoal pode perguntar quem fica com a organização pelo menor tempo e por que eles saem.

Além disso, considere quem pode trabalhar com você para conseguir isso, o cronograma para o qual você precisa trabalhar e outras boas práticas de gerenciamento de projetos. Quanto mais perguntas você faz nesta fase - e melhor essas questões são - melhor será a informação que você extrairá dos dados. Faça grandes perguntas em partes mais gerenciáveis, se você achar que isso o ajudará.

Passo 2: Criar um plano de análise

Depois de saber quais são suas questões comerciais, defina metas que você deseja alcançar durante sua análise. Isso irá ajudá-lo a se concentrar em responder suas perguntas. Você pode definir metas SMART para garantir que elas sejam claras e viáveis.

Em seguida, você precisa apresentar hipóteses, e os critérios para provar ou refutar cada um. Isso dará à sua análise alguma direção inicial. Uma hipótese é um palpite informado sobre o que está causando o problema que você está tentando resolver. Você poderá testar suas hipóteses uma vez que você tenha reunido seus dados. (Seja paciente, isso vem em breve!)

Com suas hipóteses, você pode escolher a metodologia para testá-los. A análise agregada, por exemplo, permite que você descreva e compare diferentes agrupamentos. A análise de correlação é uma maneira de identificar relacionamentos entre diferentes grupos e a análise de tendências analisa o desempenho e o crescimento ao longo do tempo.

Você também precisa criar uma especificação de dados. Para fazer isso, identifique o tipo de dados que você precisará coletar e determine a granularidade dele. Por exemplo, se você tiver que analisar dados de vendas para responder suas questões de negócios, você precisará determinar se deve estar em um nível semanal, mensal ou anual.

Em nosso exemplo, nosso gerente de RH pode estabelecer uma meta para "identificar segmentos daqueles que deixam a empresa e os fatores que levam a demissões" e a hipótese de que é a mais nova, as equipes femininas saem o mais rápido, para que possam ganhar salários mais altos. Ele ou ela podem escolher uma metodologia de análise agregada e identificar o pessoal da empresa e sair dos registros de entrevistas como os dados necessários. O gerente de RH agora começou a compilar um plano de projeto.

Etapa 3: coletar e validar os dados

E agora - rolo de bateria, por favor - você coleciona os dados.

Se você passou com sucesso pelos Passos 1 e 2, agora você deve ter um prazo para responder suas perguntas, você terá uma equipe de projeto e você terá decidido quais dados você deseja reunir. Existem programas de software especializados disponíveis que podem tornar a coleta de dados relativamente fácil.

Para completar este estágio, você deve coletar - ou "puxar" - seus dados e validá-lo para garantir sua integridade. Isso significa verificar se os dados estão limpos e livres de erros de entrada e que você o reuniu em um formato utilizável.

Existem várias maneiras de validar dados. Você poderia, por exemplo, executar uma verificação de alcance, onde você garanta que seus dados se situem dentro de um intervalo específico (por exemplo, 1-50 ou entre certas letras do alfabeto), ou uma verificação de tipo, onde você avalia dados para garantir que é o tipo correto (números ou letras, por exemplo).

Nesta fase, nosso gerente de RH tabularia a posse da equipe de sua empresa e sairia com os dados da entrevista, verificando que não há problemas óbvios, como dados duplicados (o que pode ocorrer, digamos, se você usou mais de um sistema para coletá-lo).

Etapa 4: Pesquisa de informações

Agora você está pronto para avaliar os dados valiosos e precisos que você recolheu na Etapa 3, usando as hipóteses e a metodologia que você decidiu na Etapa 2.

Aqui, você pretende procurar e examinar padrões, para provar ou refutar cada uma de suas hipóteses. Você pode eliminar alguns deles e reorientar suas energias para os outros. Por último, você deve apresentar suas descobertas de forma coerente.

Nosso gerente de RH pode, por exemplo, ver um padrão que prova que as mulheres certamente podem deixar a empresa mais rapidamente do que os homens, e que ganhar um salário mais alto é o principal motivo. No entanto, são na verdade aqueles com idade entre 30 e 40 anos os que são mais prováveis ​​de ir.

Quando você encontrou seus insights, você pode passar para o quinto e último passo.

Passo 5: Faça recomendações

De muitas maneiras, este é o passo mais importante na estrutura BADIR. Se você não colocar o que aprendeu em ação, você não obterá todos os benefícios de fazer sua análise de dados.

Para fazer isso, você deve apresentar suas recomendações ao seu público de forma ativa e envolvente, e levá-lo a tomar ações que solucionem o (s) problema (s) de negócios que você identificou na Etapa 1. Resumos executivos curtos que apresentam suas principais descobertas, suportados por slides detalhados, são uma maneira eficaz de fazer isso. Lembre-se de que seu objetivo é mostrar o que sua análise revelou e obter o suporte relevante das partes interessadas para o seu plano.

Assim, nosso gerente de RH provavelmente recomendará que sua empresa analise seus pagamentos de salários, reconsidere sua abordagem para o equilíbrio entre o trabalho e a vida pessoal para ajudar os funcionários que estão lutando e investigar como funcionários do sexo feminino poderiam se envolver mais com a empresa.

Big Data Versus Business Analytics?

O termo " Big Data " geralmente é aplicado como uma frase abrangente de como nós coletamos e usamos informações.

Provavelmente, os termos "análise de negócios" ou "análise de negócios" descrevem o que pensamos como Big Data com mais precisão.

O significado de Big Data está evoluindo o tempo todo e, como um termo geral para todo o processo, está bem - semântica de lado, as pessoas saberão do que você está falando. Mas se você quiser impressionar as pessoas com seu conhecimento privilegiado, pense em Big Data como um bloqueio complexo construído a partir de fatos e números, e a análise de negócios como a chave que desencadeia seu potencial.

Virgilio Marques Dos Santos

Virgilio Marques Dos Santos

Sócio-fundador da FM2S, formado em Engenharia Mecânica pela Unicamp (2006), com mestrado e doutorado na Engenharia de Processos de Fabricação na FEM/UNICAMP (2007 a 2013) e Master Black Belt pela UNICAMP (2011). Foi professor dos cursos de Black Belt, Green Belt e especialização em Gestão e Estratégia de Empresas da UNICAMP, assim como de outras universidades e cursos de pós-graduação. Atuou como gerente de processos e melhoria em empresa de bebidas e foi um dos idealizadores do Desafio Unicamp de Inovação Tecnológica.