A boa interpretação de dados potencializa o processo de análise. Ela permite que os dados sejam transformados em conhecimento útil para os negócios, com a devida contextualização e sem vieses.

É uma etapa em que ferramentas tecnológicas são complementadas pelas competências humanas. Criatividade, pensamento crítico e tomada de decisão são exemplos. Até por isso, podem surgir erros que tornarão os resultados menos proveitosos.

Neste conteúdo, abordamos os cuidados na interpretação de dados para minimizar esses erros e extrair vantagem competitiva para sua empresa. Continue a leitura e identifique oportunidades de melhoria!

A importância dos dados para as empresas

Os dados se tornaram um ativo estratégico, deixando de servir apenas às questões gerenciais. Soluções como o big data permitem usar os dados para inovar, construir vantagem competitiva e gerar fontes de receitas.

Essa mudança, segundo David L. Rogers, em “Transformação Digital: Repensando o seu negócio para a era digital”, pode ser vista em diferentes aspectos.

Geração dos dados

No passado, os dados exigiam grandes esforços e custos para serem produzidos. Hoje, existe ampla disponibilidade e fontes internas e externas.

Tipos de dados

Os dados eram, quase sempre, estruturados: organizados em categorias prévias, como perguntas ou rótulos. Atualmente, existe cada vez mais participação dos dados não estruturados, ou seja, que não são previamente modelados.

Gestão dos dados

O gerenciamento era realizado por departamentos específicos, especialmente o operacional. Hoje, vemos os dados no RH, marketing, jurídico, vendas e demais setores, inclusive, com integração de plataformas.

Finalidade dos dados

Os dados deixaram de ser somente uma solução para gerir e planejar, tornando-se um ativo estratégico. Quando olhamos para registros de ações dos consumidores, comportamento das equipes nas redes sociais corporativas, respostas oferecidas na avaliação de uma central de atendimento, temos recursos aplicados:

• a novos problemas;
• à inovação;
• à criação de vantagens estratégicas;
• à geração de receitas.

Há diferentes formas de criar valor à medida que a empresa se orienta por dados.

Desafio no uso dos dados

O desafio se torna não mais como gerar, armazenar e gerir os dados, mas a interpretação dos dados. Nas palavras de Rogers:

“Hoje, as funções e as possibilidades dos dados são aparentemente ilimitadas. A geração de dados é, com frequência, a parte mais fácil, com a criação contínua de grandes quantidades por fontes externas à empresa. O maior desafio é a exploração e a conversão desses dados em ideias úteis.”

A interpretação de dados é uma etapa decisiva para que eles sejam usados como ativos estratégicos.

Os tipos de análise de dados

A análise de dados facilita a compreensão da realidade com recortes estratégicos. Cada um deles origina um tipo.

Diagnóstica

A abordagem diagnóstica identifica causas prováveis de eventos, estabelecendo padrões e correlações entre ocorrências passadas e atuais. Com interpretação de dados, ela ajuda a entender o caminho até o cenário atual.

Imagine, por exemplo, que o clima organizacional em um departamento é excelente. Uma análise poderia mapear as razões para o resultado e subsidiar estratégias para serem disseminadas em outras áreas de negócios.

Prescritiva

Prescrever é recomendar intervenções para alterar o curso dos eventos, baseando-se em dados e previsões. Por exemplo, uma formação de liderança poderia usar dados para mapear lacunas de competência e indicar capacitações para desenvolvê-las.

Descritiva

A análise descritiva retrata o cenário atual, apresentando dados de forma clara e compreensível. Um relatório de vendas mensal, por exemplo, mostra o número de unidades vendidas, a receita total, os produtos populares etc.

Preditiva

Por fim, a análise preditiva utiliza dados sobre os eventos históricos para, com base em probabilidades, projetar cenários futuros. Um exemplo é o recrutamento preditivo: estima as chances de sucesso da contratação, considerando dados sobre requisitos e candidatos.

Como realizar a interpretação de dados da forma correta

A interpretação de dados precisa diminuir vieses e contextualizar as informações adequadamente.

Defina o objetivo

Definir um propósito claro para análise de dados é o primeiro passo. Geralmente, isso passa pela formulação de uma questão que precisa ser respondida a partir das informações e evidências:

• Quais fatores mais influenciam a rotatividade de pessoas?
• Será que as pessoas estão felizes no trabalho?
• Quais características dos nossos projetos de pesquisa e desenvolvimento têm maior correlação com o sucesso comercial de novos produtos?
• Quais demandas dos nossos clientes ainda não foram satisfeitas?

Realize a coleta de dados

A questão formulada direciona a busca por fontes de dados. Esses blocos de informação podem ser tanto estruturados como não estruturados. Por exemplo, a avaliação de desempenho é um exemplo de coleta estruturada. Já o feedback obtido com o eNPS é um caso de dado que chegará não estruturado.

Prepare os dados

Ter um direcionamento claro também permite limpar os dados com recursos de tecnologia da informação. É comum existirem diferentes tratamentos para estruturar as informações, agrupando e diferenciando dados.

Defina a técnica de análise

A preparação e execução dependerão da técnica utilizada e da perspectiva preditiva, descritiva, diagnóstica ou prescritiva. O big data é trabalhado a partir de diversos métodos e tecnologias:

• mineração de dados — descoberta de padrões em grandes conjuntos de dados;
• regressão linear — modelagem da relação entre variáveis conhecidas e desconhecidas;
• análise de cluster — agrupamento de dados similares em categorias;
• análise de séries temporais — estudo de padrões de dados ao longo do tempo;
• análise de sentimento — interpretação e classificação de emoções em dados textuais;
• árvores de decisão — ramificações de informações e dados com causalidade.

A sofisticação pode ser ainda maior quando usados inteligência artificial, aprendizado de máquina e redes neurais. Essas tecnologias permitem análises avançadas, processando grandes volumes de dados complexos, identificando padrões sutis e indicando resultados mais precisos.

Analise os dados

A etapa decisiva é a análise de dados em si, em que interpretamos as informações para gerar oportunidades. Uma boa prática é adotar soluções que criem interfaces intuitivas:

• uso de gráficos, quadros e imagens;
• mecanismos de categorização e filtragem;
• relatórios automatizados;
• dashboards interativos.

Softwares que disponibilizam algoritmos avançados e inteligência artificial serão decisivos para responder às questões levantadas. Por isso, a interpretação dos dados exige a cooperação entre competências humanas e ferramentas digitais.

Apresentação dos resultados

Os resultados precisam ser documentados para compartilhar o conhecimento com os interessados, especialmente os tomadores de decisão. É importante que as informações estejam acompanhadas de sumários e sínteses, separando as informações mais prioritárias das demais.

Um exemplo de como interpretar os resultados pode ser encontrado em “Como trabalhar os resultados da Pesquisa de Clima Organizacional”.

As vantagens da interpretação de dados da empresa

O conhecimento obtido pela interpretação de dados pode ter diversas aplicações.

Construir vantagem competitiva

A análise de dados permite melhorar a qualidade das soluções ou identificar pontos de redução de custos. Igualmente, pode identificar segmentos para serem focados em estratégias de negócios.

Auxiliar os processos de inovação

Cada etapa da inovação pode ser subsidiada por dados. Desde entender o problema e seu contexto, até testar hipóteses, os dados ajudam a gerar e aperfeiçoar conceitos e práticas.

Gerar receitas

A interpretação de dados ainda pode ser usada para identificar desperdícios e reduzir custos. Porém, hoje também é possível ir além do aspecto operacional, auxiliando estratégias para aumentar receitas. Desenvolver produtos inovadores, identificar demandas não atendidas e saber quais soluções devem ser priorizadas são exemplos.

Melhorar o ambiente de trabalho

A tecnologia será ainda mais potencializada se considerarmos as pessoas que trabalham ou podem trabalhar na empresa. Os dados podem ser usados para potencializar a cultura da empresa, o clima organizacional e o desenvolvimento de lideranças.

Com isso, a empresa se transforma em um ambiente mais atraente para pessoas com talentos. Cria-se um ciclo positivo em que os dados ajudam a agregar competências e experiências ao capital humano. Ao mesmo tempo, as pessoas farão uso cada vez melhor dos dados para inovar, gerar receitas e construir vantagens competitivas.

Os cuidados no momento da interpretação de dados

Alguns pontos de atenção nas etapas na interpretação de dados evitam erros e tornam os resultados mais proveitosos.

Falta de objetivo claro

A falta de um norte e de perguntas adequadas pode sobrecarregar a avaliação com dados desnecessários. O início da análise é quase sempre um volume abrangente e aleatório de informação.

Paulatinamente, os dados são reduzidos até virarem um conhecimento direto e imediato que nos permite agir. Para isso, é preciso ter uma direção clara no processo.

Deixar de lado as hipóteses

A proposta da análise de dados é estar mais próximo da verdade sobre certos eventos. Levantar e testar hipóteses é fundamental para não se prender a um viés de confirmação. Isso porque, quando desejamos provar algo, podemos selecionar dados aleatórios apenas porque confirmam a visão inicial. Por isso, hipóteses devem ser continuamente validadas e ajustadas conforme as novas evidências.

Não utilizar as ferramentas corretas

Os softwares de análise tornam mais acessível o procedimento mesmo para quem não tem conhecimentos aprofundados em tecnologia. Automatizar processos, integrar diferentes plataformas, analisar dados e permitir uma visualização intuitiva são exemplos. Por isso, uma preocupação relevante é colaborar com equipes de tecnologia para escolher as melhores soluções.

Falta de validação dos dados

Nem todos os dados coletados serão íntegros e confiáveis, tampouco estarão adequados para o objetivo da análise. Validação cruzada, uso de fontes confiáveis e verificação de consistência são etapas importantes. São cuidados para limpar as informações e refinar os resultados.

Não ter a equipe certa

A interpretação de dados exige uma equipe diversa e multidisciplinar. É necessário o conhecimento de tecnologia, mas principalmente das áreas e processos em que pretendemos inovar.

A interpretação de dados permite transformar a informação, estruturada ou não estruturada, em conhecimentos úteis. Com cuidados adequados, esse processo será mais efetivo em promover resultados e usar dados como ativos estratégicos.

Para entender como os dados podem ser usados de forma estratégica na gestão de pessoas, leia também “Entenda a importância e o funcionamento do Big data no RH”!

Em resumo

O que significa interpretar dados?

Interpretar dados é o processo de analisar e transformar dados brutos em informações úteis e compreensíveis. Isso envolve identificar padrões, tendências e insights que podem ser usados para tomar decisões informadas.

Quais são os 4 tipos de análise de dados?

Os quatro tipos principais de análise de dados são:

• Análise descritiva: resume os dados para mostrar o que aconteceu no passado.
• Análise diagnóstica: investiga as causas dos eventos passados.
• Análise preditiva: usa dados históricos para prever futuros eventos.
• Análise prescritiva: sugere ações a serem tomadas com base nas análises preditivas.

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