Na era da informação, os dados são o novo petróleo. Porém, assim como o petróleo bruto precisa ser refinado para se tornar útil, os dados também precisam ser processados e interpretados para extrair seu verdadeiro valor.
Na área de Tecnologia da Informação (TI), esse processo de análise de dados pode parecer intimidante para muitos, mas não precisa ser assim. Com as ferramentas e abordagens certas, é possÃvel realizar análises de dados de forma fácil e eficaz, ajudando a desbloquear insights valiosos para impulsionar os negócios.
Continue lendo para saber mais!
O que é a análise de dados?Â
Análise de dados é o processo de examinar, limpar, transformar e modelar dados com o objetivo de descobrir informações úteis, tirar conclusões e apoiar a tomada de decisões. Envolve a aplicação de diversas técnicas estatÃsticas, matemáticas e computacionais para identificar padrões, tendências e relações nos dados.
Ela é amplamente utilizada em uma variedade de áreas, incluindo negócios, ciência, pesquisa acadêmica, saúde e governança, entre outros, para obter insights valiosos e tomar decisões informadas.
Entendendo o gargaloÂ
Antes de abordarmos como fazer uma análise de dados de forma fácil, é importante entender o gargalo que muitas organizações de TI enfrentam nesse processo. Em resumo, um gargalo é um obstáculo em algum processo produtivo da empresa.
O desafio muitas vezes reside na complexidade dos dados e na falta de ferramentas e habilidades adequadas para lidar com eles. Além disso, a falta de integração entre diferentes fontes de dados pode dificultar ainda mais a análise e interpretação eficazes.
5 passos para uma análise de dados eficaz em TIÂ
1)  Definição de objetivos clarosÂ
Antes de começar qualquer análise de dados, é essencial ter uma compreensão clara dos objetivos que você deseja alcançar. Identifique as perguntas que você quer responder e os insights que espera obter.
2) Â Coleta dos dados adequadosÂ
Garanta que você esteja coletando os dados certos para sua análise. Isso pode incluir dados de sistemas internos, como bancos de dados de clientes ou registros de servidores, bem como dados externos, como dados demográficos ou informações de mercado.
3)  Limpeza e preparação dos dadosÂ
Muitas vezes, os dados podem estar desorganizados ou conter erros que prejudicam a análise. Dedique tempo para limpar e preparar os dados, removendo duplicatas, corrigindo erros e garantindo que estejam formatados corretamente para análise. Â
4)  Visualização dos dadosÂ
A visualização de dados é uma parte essencial da análise, pois ajuda a transformar números em insights facilmente compreensÃveis. Utilize gráficos, tabelas e dashboards para apresentar seus dados de forma clara e impactante.
5)  Análise descritiva, exploratória e preditivaÂ
Ao analisar os dados, utilize diferentes abordagens, como análise descritiva para resumir os dados, análise exploratória para identificar padrões e tendências, e análise preditiva para fazer previsões com base nos dados disponÃveis.
Conclusão Â
Fazer uma análise de dados em TI de forma fácil pode parecer desafiador à primeira vista, mas com os passos certos e as ferramentas adequadas, é totalmente viável. Ao definir objetivos claros, coletar e preparar os dados corretamente, você pode desbloquear insights valiosos que impulsionam os negócios e impulsionam o sucesso da organização de TI. Lembre-se sempre de que a análise de dados é um processo contÃnuo e que a prática leva à perfeição.  Â
Analytics Plus: A ferramenta  ideal para análise de dados
É fato que existe um grande gargalo em relação à análise e interpretação de dados em todas as áreas, e na TI não seria diferente.
Com o Analytics Plus tudo fica mais fácil, existem inúmeros templates que podem ser usados e os relatórios também podem ser customizados. Além disso, ele integra informações de TI provenientes de diversas aplicações e ferramentas de monitoramento, proporcionando insights automatizados para agilizar suas decisões estratégicas. Desde questões de conformidade, custos e desempenho de tickets técnicos até segurança e SLAs, o Analytics Plus conta com recursos de inteligência artificial e machine learning para impulsionar sua jornada em direção à excelência operacional em TI.
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