Para uma análise de dados eficaz, que dará à sua empresa uma enorme vantagem competitiva, é necessário montar um time de data analytics de respeito.

Assim, gestores e demais tomadores de decisão poderão obter novas percepções sobre tendências e comportamentos de clientes que, de outra maneira, não seriam possíveis.

Por isso, trouxemos 12 dicas fundamentais para você preparar um time moderno de data analytics. Confira!

Por que montar um time de data analytics?

Colocar os dados no centro das operações e das tomadas de decisão e criar um time de data analytics são escolhas que toda empresa precisará fazer em algum momento.

Um time de analytics formado por uma mulher e um homem, que estão sentados em frente a duas telas de computador, analisando dados. Os dois são negros, a mulher está de saia até os joelhos e uma blusa preta, apontando para algo no computador. O homem está de óculos, com um headphone no pescoço, olhando para onde a mulher está apontando.
Time de data analytics. Photo by Lagos Techie / Unsplash

Hoje em dia, na maioria das empresas ainda é a intuição que vence. Mas no mundo dos negócios, é um grande risco ter essa única fonte para as tomadas de decisão.

Sabe por quê?

Explicamos!

  • Oportunidades são perdidas.
  • Problemas e gargalos demoram mais a serem solucionados.
  • Investimentos se tornam meras apostas.

Com um time de dados moderno e bem estruturado, sua empresa fará um caminho muito mais assertivo e seguro pelo mercado, além de faturar mais e reduzir custos.

12 dicas para uma equipe moderna de data analytics

Então, vamos começar a estruturar um time de data analytics de sucesso na sua empresa?

Entenda agora como fazer isso com estas 12 dicas infalíveis que separamos para você.

1) Alinhamento

Em primeiro lugar, você precisa alinhar seu time de analytics. Pense nos objetivos de análise do projeto, no roteiro, no tempo, nas ferramentas e habilidades necessárias para executá-lo. Somente após esse esclarecimento é possível direcionar com sucesso cada integrante à sua missão, assim como a do time como um todo.

2) Domínio de negócio

Um time de analytics técnico, que conhece todos os métodos e ferramentas, mas que não entende como os dados se relacionam com as metas gerais de negócios, entrega menos valor para a sua empresa. Portanto, na hora de preparar seu time, dedique tempo para garantir que todos alcancem pleno conhecimento sobre o negócio e suas regras.

3) Experiência

Profissionais mais experientes são capazes de aproveitar as ferramentas de uma maneira criativa e eficaz, e também de definir a combinação certa de habilidades e funções para integrante do time de analytics. Por isso, em um time de data analytics, é indispensável ter membros com experiência, principalmente na liderança.

Mas lembre-se: um time com profissionais de dados iniciantes e experientes também é fundamental para dar um outro olhar para as iniciativas de data analytics.

Na imagem temos um notebook em cima de uma mesa de madeira, com alguns gráficos aparecendo na tela. Em frente ao notebook tem um homem sentado, líder da equipe, que está explicando com as mãos algum processo (só aparece os braços dele na foto, com uma camisa xadrez). A mulher ao fundo está sem foco, está de roupa cinza, olhando para a mesa e tem cabelo preto..
Um líder com experiência em data analytics faz a diferença. Photo by Headway / Unsplash
4) Diversidade

Cada projeto exige profissionais com especialidades específicas, como cientistas de dados, analytics engineers, analistas etc. Por isso, comece mapeando dados, tecnologias e habilidades de análise avançadas necessárias, lembrando sempre que, quanto mais diversa for sua equipe, mais surpreendentes serão os insights analíticos.

5) Prioridades

As empresas estão se tornando mais rápidas e todos os dias novas metodologias ágeis estão sendo lançadas. Sendo assim, é preciso testar e encontrar aquela que permitirá a todos do time enxergarem sua prioridade no trabalho em todas as etapas.

6) Colaboração

Construa ambientes de dados colaborativos. Ou seja, crie uma linguagem comum para marcar e classificar os dados, sistemas compatíveis para fácil compartilhamento, armazenamentos acessíveis para todos, e outros processos que permitam a reutilização dos dados no tempo e nos diferentes espaços.

7) Autonomia

Os benefícios dos dados não são totalmente explorados se o time não estiver apto a agir rapidamente. Sendo assim, treine e libere seu time de analytics para tomar decisões ágeis. Para isso, crie um ambiente inteligente, que permita erros desde que tragam aprendizados.

8) Verificação dos dados

Disponibilize tempo para o time conhecer e gerenciar as bases de dados utilizadas para cada projeto. Isso é fundamental para o sucesso do time de data analytics, tendo em vista que as análises serão tão precisas quanto seus dados forem precisos.

9) Experimentação e inovação

Experimentar novos métodos e novas ferramentas, e sempre analisar os dados por uma nova perspectiva devem ser “rotinas” que não podem deixar de existir para o time de dados.

Portanto, deixe claro à sua equipe que existe liberdade para inovações e melhorias.

10) Competências

Invista em tempo e em pessoas!

Para acompanhar a velocidade do mercado, é imprescindível buscar o desenvolvimento pessoal do time, ou seja, investir em estudos e treinamentos.

É um plano de longo prazo que, com a devida análise e o direcionamento de cada integrante, trará recursos analíticos ideais para seus projetos.

Homem sentado em frente à três telas de computador, com um headphone e óculos, estudando programação em um ambiente escuro.
Estudar novas tecnologias é primordial. Photo by Jefferson Santos / Unsplash

Inclusive uma ótima opção para se manter à frente dos avanços tecnológicos é participar dos cursos online criados pela Indicium Academy.

Agora, por exemplo, estão abertas as inscrições para a Formação em Analytics Engineering, uma das funções mais procuradas pelas empresas atualmente. Aproveite e já se inscreva para garantir sua vaga!

11) Retenção

Todo esforço e investimento em recrutamento, integração e treinamento não pode ser em vão.

Sabe por quê?

A demanda por profissionais de dados está cada vez maior, e não é fácil manter seus melhores talentos. Portanto, fortaleça a cultura interna da sua empresa e forneça ao seu time de analytics motivos para ficar.

12) Terceirização

Por fim, se estiver com o orçamento apertado ou não tiver a expertise necessária para preparar um time de data analytics de sucesso internamente, recorra a especialistas externos, como nosso time Indicium. É uma prática bem comum, que pode trazer resultados para você num curto espaço de tempo, além de mais visibilidade para sua empresa.

Não sabe por onde começar seu time de data analytics?

Fale conosco!

Somos uma das principais empresas de data analytics da América Latina e temos um time completo que dá auxílio às melhores e maiores organizações do país nessa etapa dos seus negócios.

Entre em contato clicando aqui.