Quanto mais impulso e visibilidade a ciência de dados ganha, mais concepções errôneas surgem acerca do tema. A análise de dados, uma das facetas tecnológicas mais “na moda” hoje em dia, pode fornecer ganhos significativos para diversos negócios. 

Entretanto, muitos preconceitos e equívocos podem impedir um bom funcionamento das análises, bem como a entrega de capacidades analíticas que podem ser benéficas para empresas e consumidores. 

1) Análise de dados requer um investimento enorme 

Muitas pessoas assumem que a análise de dados é intrinsecamente cara, e limitada a organizações com grandes orçamentos ou um amplo leque de recursos internos. Mas, na realidade, nem toda tarefa de análise de dados requer um grande investimento. 

Existem muitas ferramentas gratuitas e de código aberto disponíveis no mercado. Utilize-as de início, para perceber o valor da análise de dados. Crie um bom entendimento do armazenamento de dados e dos problemas que você busca resolver. 

No geral, a análise de dados também gerará benefícios (de custo, especialmente) para a empresa, por meio da melhoria da eficiência de processos, aumento de receita e gerenciamento de riscos. 

2) Prever o futuro é fácil com análise de dados

Prever ações futuras e comportamentos é fácil, desde que você tenha a análise correta. Esse é um dos mitos mais comuns acerca de data analytics, e é muito prejudicial aos negócios que a adotam. Se a estratégia não inclui um manejo de dados excelente para apoiar a análise de dados, o sucesso não está garantido. 

As projeções feitas pela análise de dados não são uma previsão do futuro. Trata-se, na verdade, de uma análise probabilística e a realização de recomendações. Essas predições podem ser benéficas, mas também podem te dar um falso senso de confiança. Seja cauteloso com as previsões e projeções. 

3) Você precisa de um volume massivo de dados

Os entusiastas de Big Data adoram especular sobre o que pode ser conquistado com um banco de dados gigantesco. É verdade que o Big Data teve um papel crucial no sucesso de empresas como Google, Facebook, e Amazon, mas não é o único caminho possível. Com 1.000 entradas, já é possível realizar uma análise significativa para procurar tendências e padrões. 

O que importa, acima da quantidade de dados, é a formulação de perguntas relevantes e o entendimento da qualidade dos dados que você está tratando. 

4) Análise de dados resolverá todos os seus problemas

Já ouviu aquela velha história de “os dados solucionarão os seus problemas”? Não caia no conto do vigário. Embora a análise de dados seja uma ferramenta fundamental para o entendimento e a melhora de várias partes do seu negócio, não solucionará todos os seus problemas. 

Você ainda deve tomar decisões que não são data-driven, como: quem deve ser promovido; se um produto novo que não está desempenhando bem deve ser cancelado; quais questões sociais devem ser abordadas em uma campanha, etc. Não dependa somente da análise de dados para solucionar todos os seus problemas. 

5) Análise de dados deve ser aplicada somente com empresas de tecnologia

Sim, as empresas de tecnologia são as mais bem sucedidas com a adoção de analytics. Embora a análise de dados não seja um dos principais componentes dos produtos e serviços que você vende, ela ainda é importante para aprimorar seu processo de tomada de decisão. 

Os métodos de análise de dados podem ser utilizados para sustentar a melhoria contínua de produtos. Foi o caso da Domino ‘s Pizza, que criou uma base de dados confiável que embasava suas campanhas de marketing. 

6) A Inteligência Artificial elimina a necessidade humana

É verdade, até certo ponto. Historicamente, a aplicação de novas tecnologias na indústria eliminou muitos empregos, então o medo da Inteligência Artificial eliminar a necessidade de ter pessoas para executar tarefas é racional. 

Claro, a IA consegue ler mais rápido, solucionar problemas de forma mais eficaz, calcular relações matemáticas complexas com mais facilidade do que qualquer ser humano, mas não consegue lidar com situações novas. É aqui que os humanos entram em ação. A habilidade humana de entender e se adaptar a situações imprevisíveis não será eliminada pelas tecnologias de IA. Embora mudanças ocorram em várias profissões, as pessoas continuarão sendo uma peça essencial do ecossistema da IA. 

Published On: junho 21st, 2021 / Categories: Análise de Dados, Data Science / Tags: , , /

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