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Afinal, como a análise de dados impacta os resultados da empresa?

O mundo cada vez mais conectado marcado pelos avanços contínuos da tecnologia exige que os gestores estejam atentos às mudanças do mercado — o que demanda ainda mais agilidade e consistência na tomada de decisões. Para analisar os resultados da empresa e garantir sua competitividade, é imprescindível que os líderes disponham de ferramentas seguras de avaliação.

Se você ainda tem dúvidas acerca da relevância na análise de dados no cotidiano administrativo, não deixe de ler este conteúdo até o final! No post, você entenderá a importância de organizar e examinar as informações estratégicas do negócio para favorecer o desenvolvimento e a performance da organização.

Preparado? Vamos em frente e boa leitura!

Importância da análise de dados para as empresas modernas

Na atualidade, o dinamismo do mercado e o acirramento da concorrência exigem que os gestores estejam à frente das tendências e das inovações. Contudo, não basta fixar os olhos no ambiente externo e esquecer do que acontece nas dependências da organização.

A análise de resultados deve ser um processo constante, efetivo e figurar como uma preocupação prioritária dos líderes na missão de conduzir os negócios. Afinal, a única forma de assegurar a perenidade e a performance do time, capacitando-se para entregar valor em um cenário complexo e volátil, é justamente por meio da otimização de rotinas e recursos.

Portanto, a mensagem é cristalina: a importância da análise de dados reside, principalmente, na capacidade de munir o gestor de informações pertinentes à empresa, o que permite uma tomada de decisões mais assertivas e estratégicas.

Se você quer crescer, lembre-se: o monitoramento operacional e administrativo das atividades organizacionais é mais do que benefício, é mandatório.

Impacto da análise de dados nos resultados da empresa

Uma vez pontuada a importância de dedicar tempo e atenção à análise de dados, cabe ressaltar de que forma, na prática, o exame minucioso das informações internas pode agregar mais competitividade à empresa.

A extração de relatórios setorizados, por exemplo, admite que o gestor construa um panorama seguro a respeito da produtividade de cada operação. Se alguma atividade apresenta resultados insatisfatórios, é possível entender o escopo da dificuldade e, em seguida, agir de modo proativo para corrigir a falha para retomar os eixos do crescimento. Uma resposta rápida evita transtorno mais expressivos e minimiza a chances de prejuízos.

Além disso, ao obter informações críveis, o líder tem mais sustentação para apresentar propostas de aperfeiçoamento e para defender a alocação de investimentos em sua área, pontuando com clareza quais são os objetivos e as expectativas com cada tática.

Principais ferramentas para analisar os dados

Agora que você já está convicto da importância de analisar os dados e já conhece algumas das vantagens de tornar a atividade uma rotina efetiva de liderança, é hora de apreciar alguns dos principais recursos de análise.

Big data

De forma geral, o termo é utilizado para descrever a infinidade de informações originadas da atividade empresarial. Em big data, são reunidos os dados extraídos tanto de relatórios financeiros gerados nas dependências da organização quanto interações com o site — em franco relacionamento com o ambiente externo.

Desta forma, o big data desponta como um vasto oceano de insights que deve ser explorado da maneira mais correta e eficaz possível. A capacidade de reunir, segmentar e examinar os dados é um grande diferencial para as empresas contemporâneas.

Business Intelligence

BI (que, em português, é traduzido como “inteligência de negócio”), por sua vez, se refere à compreensão assertiva da base de informações geradas pela empresa. Ou seja, a ferramenta confere mais dinamismo às análises, o que favorece o entendimento dos dados e dá uma direção para a tomada ágil e estratégicas de decisões.

Trata-se, assim, de um recurso que favorece a interpretação dos dados — diretamente relacionado à big data, portanto — e ajuda a estabelecer parâmetros e hipóteses que contribuem para o crescimento da organização.

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  1. xisto de medeiros filho

    dados massivos não estruturados nos levarão a manutenção preditiva

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