Analise de dados? Quais são as competências necessárias
A análise de dados é hoje essencial em qualquer área, seja para fazer negócios, gerir e desenvolver pessoas, abordar o mercado, cativar o cliente. Mas para que a análise de dados seja realmente eficaz, é necessário muito mais do que ferramentas tecnológicas avançadas, são necessárias competências específicas.
Para que a análise de dados seja realmente eficaz, é necessário muito mais do que ferramentas tecnológicas avançadas, são necessárias competências específicas
Quais são e como desenvolver as competências certas, que transformam e capacitam os colaboradores para analisar os dados:
- Pensamento analítico e crítico: Tudo começa com a capacidade de fazer as perguntas certas e interpretar e pensar os dados de forma estruturada. O pensamento crítico permite identificar padrões, desvios e hipóteses com clareza, o que é essencial para transformar dados brutos em conhecimento útil. E sim é possível desenvolver e treinar um pensamento crítico.
- Estatística e matemática: Uma base sólida em estatística e matemática também é bemvinda. Compreender conceitos como médias, desvios-padrão, correlações, e distribuições probabilísticas permite avaliar a fiabilidade dos dados e interpretar os resultados com rigor.
- Ferramentas e linguagens de programação: Saber utilizar ferramentas como Excel, SQL Server, Python ou Power BI é essencial para interpretar grandes volumes de dados e automatizar análises. Estas linguagens oferecem bibliotecas poderosas.
- Visualização de dados: Saber criar visualizações claras e impactantes com ferramentas como Tableau, Power BI, ou bibliotecas como Seaborn ou Matplotlib, ajuda a comunicar de forma eficaz e acessível a diferentes grupos, aquilo que os dados traduzem
- Limpeza e preparação de dados: A qualidade da análise depende da qualidade dos dados. Saber identificar e corrigir valores em falta ou identificar dados duplicados por exemplo, é uma competência essencial.
- Conhecimentos de machine learning: Para análises preditivas, é útil conhecer os fundamentos de machine learning: modelos, validação e métricas de desempenho. Esta competência ajuda a ampliar o impacto da análise.
Não basta analisar, é preciso comunicar bem os resultados da análise
- Comunicação clara e eficaz de resultados: Não basta analisar, é preciso comunicar bem os resultados da análise. Saber apresentar as conclusões que os dados permitiram aceder, de forma clara, visual e adaptada ao público. É esta capacidade de comunicar os insights obtidos pela análise de dados que de facto acrescenta valor.
- Domínio do Negócio e do seu contexto: Entender o contexto do setor ou área em que se atua, ajuda a interpretar os dados corretamente e a utilizar a análise para a tomada de decisão
- Curiosidade e aprendizagem contínua: A motivação para aprender constantemente é vital. Estão constantemente a surgir novas ferramentas e técnicas, metodologias e tendências. O mundo da análise de dados está em constante evolução é preciso ter esta curiosidade intelectual.
Num mundo cada vez mais orientado pelos dados, investir no desenvolvimento de competências em analytics e big data deixou de ser uma opção, é uma necessidade estratégica. No entanto, preparar equipas para este desafio implica um compromisso com a aprendizagem contínua, a ética no uso dos dados e a promoção de uma cultura onde a decisão informada seja a norma, e não a excepção.
