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Estamos constantemente expostos a gráficos e análises estatísticas, seja na televisão, nas redes sociais ou em outras plataformas. Nunca na história houve tanta abundância desse tipo de informação. Dados visuais e estatísticos são usados para nos informar sobre uma ampla variedade de temas. Tendências de mercado, resultados esportivos, questões sociais e políticas são apenas exemplos do que encontramos no nosso dia a dia.

Aprender sobre análise de dados é essencial, tanto para demonstra dados da sua empresa de forma mais eficaz. Também é algo muito interessante quando se quer impulsionar o desenvolvimento da sua carreira.

Organizar e apresentar esses dados, apesar de trabalhoso não é uma tarefa complexa. Neste guia vamos mostrar os primeiros passos para que você possa começar essa jornada com confiança.

Entendendo os dados

Antes de começar a agir, precisamos entender os dados com os quais vamos trabalhar. O conhecimento profundo do negócio é mais importante que os dados em si. Gráficos e análises impressionantes não têm valor se não fizerem sentido para quem os interpreta.

Explore todas as fontes de dados disponíveis para o seu projeto. Identifique, categorize e estabeleça as correlações. Priorize os dados mais relevantes, focando naqueles que têm maior impacto para o público que os analisará.

Escolhendo o Tipo de Armazenamento

Existem diferentes formas de armazenar dados. A escolha da melhor opção depende do tipo e volume de dados, bem como das suas necessidades de análise.

O primeiro aspecto a ser considerado é o ambiente de armazenamento, seja local ou em nuvem. Embora o armazenamento em nuvem possa ter um custo mais elevado, na maioria dos casos, essa solução se mostra viável. A nuvem oferece a vantagem de permitir a publicação e o acesso aos dados online. No entanto, ao optar por essa solução, é crucial avaliar fatores como segurança, volume de dados e capacidade de processamento.

O armazenamento local oferece a vantagem de começar projetos de mais econômicos e seguros. Se o seu orçamento for limitado, você pode começar internamente, criando modelos e analisando os dados sem incorrer nos custos de publicação em nuvem.

Coleta de Dados

Após identificar os dados e escolher o método de armazenamento, o próximo passo é a coleta. Nesta etapa, você poderá receber informações de diversas fontes. Bancos de dados, APIs, sensores e redes sociais são exemplos de fontes mais utilizadas. Seu desafio será encontrar as melhores maneiras de extrair e consolidar esses dados de diferentes origens.

A coleta de dados pode envolver desde a extração direta de arquivos até a integração de sistemas por meio de APIs e outras ferramentas automatizadas. Dependendo da complexidade do projeto, você poderá utilizar scripts de automação para facilitar esse processo. É importante considerar a qualidade e a integridade dos dados ao longo dessa etapa para evitar problemas futuros.

Verifique se os dados estão completos e corretos antes de prosseguir para a análise. Isso ajudará a evitar erros e garantir que as conclusões derivadas sejam precisas e confiáveis.

Limpeza e Preparação de Dados

Com os dados coletados, é essencial estabelecer correlações entre eles. Nesta fase, é comum encontrar informações inconsistentes, duplicadas ou incompletas. Esse é um dos momentos mais críticos do processo, pois a qualidade dos dados impacta diretamente nos resultados. Trabalhar com dados de alta qualidade, mesmo que em menor quantidade, é fundamental para garantir análises precisas. Por outro lado, dados excessivamente filtrados ou descartados podem levar a resultados distorcidos.

Apresentação dos Dados

Por fim vamos criar os dashboards, tabelas, e gráficos para apresentar os dados. Utilize ferramentas específicas para estas apresentações como Tableau ou Power BI. Caso não tenha conhecimento nessas ferramentas, a apresentação poderá ser feita como Excel ou PowerPoint.

Conclusão

Armazenar e analisar dados é uma habilidade essencial no mundo moderno, onde informações visuais e estatísticas são abundantes. Seguindo os passos deste artigo, você pode começar a entender e gerenciar dados de forma eficaz. A qualidade dos dados é fundamental para análises precisas, e a apresentação clara das informações. Usando as ferramentas certas, facilita a tomada de decisões informadas. Com prática, você poderá transformar dados em insights valiosos para impulsionar projetos e sua carreira.