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saiba como fazer um cruzamento de dados

Cruzamento de Dados: entenda o processo de análise nas empresas!

Qualquer um, ao navegar pela Internet, deixa rastros das ações realizadas. Esses rastros são os dados sobre nós e nosso comportamento como consumidores.

Neste artigo você irá entender a importância desses dados para as empresas e como obter uma vantagem de mercado ao realizar o cruzamento de informações.

Cruzamento de dados: entenda o conceito e por que fazer

O cruzamento de dados é um processo presente em diversos setores da sociedade. Dois exemplos de cruzamentos de dados bem conhecidos são o sistema de checagem das declarações do IRPF e os processos de investigação de propinas, sempre presentes no noticiário.

No caso do imposto de renda, a Receita Federal cruza as informações fornecidas por contribuintes e empresas com os dados já presentes em sua base, além das informações prestadas por terceiros, buscando por inconsistências.

Nos processos que investigam desvios de recursos em empresas públicas, por exemplo, o cruzamento de dados é utilizado pela Polícia Federal para encontrar inconsistências registradas pelas diferentes partes envolvidas em alguma transação.

Mas o cruzamento de dados também faz parte da rotina de empresas que pretendem destacar-se no mercado e obter melhores resultados em suas ações.

Segundo o IBGE, três em cada quatro brasileiros têm acesso à Internet, o que implica em uma grande quantidade de dados disponíveis para serem usados. Esses dados isolados, no entanto, não têm muita utilidade.

Para poderem impactar diretamente na forma de uma empresa fazer negócios é preciso fazer uma análise cruzada de dados que propicie um aumento da eficácia dos atendimentos e das próximas prospecções, por exemplo.

Com esse cruzamento de informações é possível, definir perfis de comportamento entre os clientes e segmentar o público-alvo. Esse tipo de informação pode fazer a diferença na forma como a empresa se relaciona com o mercado consumidor.

A importância do cruzamento de dados nas decisões de gestão!

O cruzamento de dados representa um grande diferencial em uma gestão corporativa eficiente, resultando em um aumento das possibilidades tanto de negócios quanto de mercado, clientes e processos.

Veja abaixo alguns motivos pelos quais é importante realizar a análise cruzada de dados na sua empresa:

  • Facilita a análise das informações da companhia
  • Identifica problemas como fraudes e conflitos de interesse
  • Facilita a comunicação com o mercado
  • Estrutura e otimiza processos
  • Otimiza o tempo das equipes
  • Aprimora o relacionamento com o público-alvo
  • Ajuda a entender as necessidades do cliente
  • Favorece a segurança da informação
  • Possibilita a mobilidade empresarial que o mercado exige
  • Agiliza as tomadas de decisão
  • Auxilia na gestão de mudanças
  • Oferece vantagens competitivas
  • Propicia a identificação de oportunidades de negócios
  • Embasa decisões estratégicas

O cruzamento de informações possibilita um melhor entendimento do público-alvo e suas necessidades, o que trará um aumento da satisfação do cliente.

Além disso, a partir de dados estruturados é possível aumentar a capacidade analítica para planejar as ações futuras com maior precisão.

Análise cruzada de dados: veja os pilares do processo

etapas para fazer uma análise cruzada de dados

Análise cruzada de dados é o processo que visa à seleção e interpretação de registros internos e externos com o objetivo de aprimorar os resultados e gerar insights valiosos para a gestão de operações da empresa.

Essa prática, bastante difundida no mundo dos negócios, é baseada nos seguintes pilares:

Coleta e armazenamento das informações

Pode ser que os dados necessários a uma empresa estejam espalhados por diferentes locais, o que torna necessária a coleta organizada para possibilitar uma análise com maior precisão.

O armazenamento correto é essencial para que o futuro cruzamento de dados traduza-se em vantagem competitiva.

Existem várias formas de realizar a captura de dados, dependendo do objetivo e da estrutura da empresa. Os métodos de captura podem ser:

  • Manual: as informações são inseridas manualmente por um ou mais usuários
  • Automatizada: os dados são capturados envolvendo tecnologias computadorizadas. Entre as principais estão o reconhecimento óptico de caracteres (OCR), o reconhecimento inteligente de caracteres (ICR), a leitura óptica de marcas (ORM) e a captura de dados da web

Em relação à captura de dados da web, é importante ressaltar que a empresa deve estar atenta à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), criada para proteger informações pessoais de qualquer cidadão que esteja em território nacional – brasileiro ou não.

A LGPD foi criada a partir do Regulamento Geral de Proteção de Dados da União Europeia, que estabeleceu regras claras sobre coleta, armazenamento e compartilhamento de informações.

Tratamento dos dados

Tratamento de dados significa qualquer ação realizada com os dados de um indivíduo. Os princípios que norteiam esse processo são:

  • Finalidade, adequação e necessidade: deixar claro o propósito da utilização dos dados.
  • Livre acesso, qualidade dos dados e transparência: garantir que os donos das informações tenham acesso ao que foi feito com seus dados.
  • Segurança, prevenção e não discriminação: assegurar a proteção das informações.
  • Responsabilização e prestação de contas: comprovar que adotou as medidas necessárias que asseguram a manipulação das informações.

Existem dois tipos de dados: os dados não tratados (brutos) e os dados tratados.

Os dados brutos não devem ser modificados até se tornarem tratados, pois isso destruiria os dados em sua essência. Deve-se, então, definir primeiramente em que formato os dados brutos serão armazenados.

Faz parte do tratamento dos dados a identificação dos dados sensíveis. Esses dados referem-se a a origem racial ou étnica, convicção religiosa, opinião pública, filiação a sindicato, organização de caráter religioso, filosófico ou político, saúde ou vida sexual e dado genético ou biométrico.

Análises e resultados

A análise de dados é o processo de transformar os dados coletados em uma conclusão. A grande quantidade de informação obtida é compilada para ser analisada de forma técnica, possibilitando um melhor entendimento sobre a empresa e seus processos, clientes e mercado.

Existem diferentes tipos de análises de dados e a escolha de qual utilizar depende do que se pretende inferir com o processo. Entre os mais utilizados estão:

  • Descritiva: análise voltada para as percepções mais dinâmicas da empresa. É ideal para um acompanhamento constante do negócio. Limita-se a descrever o evento ou objeto, buscando entender o impacto dos dados no presente, sem fazer relação com o passado ou o futuro
  • Preditiva: análise voltada para a obtenção de previsões sobre como algo irá se comportar – podendo ser algum lançamento, vendas e até mesmo o mercado como um todo
  • Prescritiva: análise voltada para as consequências das ações. É usada para definir as estratégias que serão usadas para se alcançar determinado objetivo
  • Diagnóstica: análise destinada a entender de que maneira determinados eventos se desenvolveram. O objetivo aqui é analisar todas as interações e acontecimentos do negócio. Algumas perguntas comuns são: quem, quando, onde, como e por quê?

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E depois, como usar esses dados já organizados?

Como implementar cruzamento de dados e analisar os resultados?

Após proceder à coleta e armazenamento dos dados, você deve estar pensando: “Como implementar a análise cruzada de dados no meu negócio?”.

Existem alguns passos que podem transformar as informações coletadas em material precioso para o futuro da sua empresa. São eles:

Análises preditivas

A análise preditiva, como vimos acima, tem como objetivo obter previsões úteis sobre o comportamento de alguma ação ou evento futuro. Isso possibilita uma melhor organização de tempo, recursos e pessoal necessários para o bom resultado esperado.

Esses prognósticos servem tanto para trazer respostas para questões já conhecidas quanto para aquelas que nem sequer eram cogitadas e surgiram durante o processo. Isso porque a avaliação preditiva amplia a possibilidade de enxergar mais longe e preparar-se adequadamente para o que virá.

A análise preditiva tem relação com os tradicionais diagnósticos de dados estatísticos e a maior parte dos modelos são equações criadas a partir da análise de dados. Para isso são considerados conceitos como big data, machine learning e inteligência artificial.

Uma vez que todo negócio necessita de alguma capacidade de antecipação, análises preditivas são de grande utilidade para as empresas.

Isso vale para as fases difíceis, quando se busca novas oportunidades, como também para os momentos tranquilos, evitando, assim, a zona de conforto.

Para realizar uma análise preditiva siga os seguintes passos:

  1. Defina os objetivos: alguns exemplos são a otimização do desempenho operacional, alcance de novos públicos, mapeamento do comportamento dos clientes, identificação de produtos com maior potencial e a previsão de tendências do mercado.
  2. Colete os dados: os dados devem vir de fontes confiáveis e submetidos a testes estatísticos em softwares apropriados.
  3. Estruture as informações: elimine questões redundantes e correlacione variáveis dependentes.
  4. Analise os dados: somente pela estruturação e modelagem das informações coletadas será possível chegar a respostas confiáveis.
  5. Crie um modelo: isso ajudará a visualizar melhor os resultados da análise.
  6. Aperfeiçoe o processo: dados úteis hoje podem estar obsoletos amanhã. Por isso é importante estar em constante aperfeiçoamento.

Elaboração de relatórios

A elaboração de relatórios visa à facilitação da compreensão das variáveis para encontrar novas informações úteis ao negócio. Eles também serão apresentados como provas das tomadas de decisão.

No entanto, é preciso, anteriormente ao relatório, proceder à tabulação de dados, que consiste na organização das informações coletadas.

Perguntas abertas demandam mais tempo para serem analisadas, sendo o cruzamento de dados delas mais complexo que o de perguntas fechadas.

No momento de elaborar o relatório, é preciso constar os seguintes pontos:

  • Os objetivos da pesquisa
  • Quem é o público-alvo
  • Total de pesquisados
  • Método utilizado
  • Tabulação dos dados
  • Conclusões
  • Plano de ação e tomada de decisão

Desenvolvimento de dashboards

Um dashboard é uma espécie de painel visual que apresenta informações de maneira centralizada. O dashboard permite ter uma visão global do mapeamento dos processos do negócio, observando de forma dinâmica e objetiva os resultados obtidos do cruzamento de dados.

O primeiro passo ao de desenvolver dashboards é avaliar quais são os pontos prioritários do negócio e estabelecer os indicadores-chave.

É importante manter o dashboard simples: a complexidade das informações deve se restringir às diversas fontes de coleta e planilhas de compilação.

Para selecionar os indicadores-chave é importante definir quem será o público que usará os dashboards. Não é uma boa ideia colocar todas as informações em um único mapa. Equipes específicas necessitam de dashboards específicos.

O dashboard é uma ferramenta e, como tal, tem como objetivo a solução de problemas. Ele não é a estrela. Dedique-se ao seu planejamento, mas não perca o foco dos objetivos da empresa. E, acima de tudo, um dashboard precisa ser funcional – mais do que bonito.

Ferramentas de auxílio no processo de cruzamento de dados

Agora que você já entendeu a importância do cruzamento de dados para a gestão da sua empresa e planejamento de ações e tomadas de decisão, vamos ver as ferramentas que podem lhe auxiliar ao longo desse processo.

Excel

As ferramentas mais simples para organizar informações e fazer a análise de dados são as planilhas. Elas facilitam a visualização das informações e podem ser inseridas em relatórios. Uma das planilhas mais utilizadas é o Excel.

O Excel permite criar dashboards e tabelas dinâmicas, além de contar com ferramentas próprias para análise de dados.

No entanto, assim como outras planilhas, os dados precisam ser inseridos manualmente e, por serem ferramentas básicas, não são voltadas especificamente para dados estratégicos.

Software de gestão da informação

Se você quer uma ferramenta completa de automação de registros que permita o cruzamento de dados rapidamente, softwares de gestão da informação são uma excelente opção.

Além de acelerar os processos e reduzir o tempo necessário para organizar as informações para análise, podem gerar insights importantes para gestão empresarial.

As vantagens de um software de gestão da informação são:

  • Identifica padrões de comportamento
  • Entende melhor a demanda pelos produtos
  • Apresenta alternativas na área de produção
  • Analisa os custos da operação
  • Mostra o nível de desempenho operacional dentro da empresa
    • Com o Moki, você tem o controle dos dados e análises precisas

Quer análises precisas dos seus dados com insights inteligentes para colocar em ação e otimizar os processos da sua empresa? Com o Moki você tem a melhor ferramenta de gestão de informação do mercado.

Moki é um aplicativo que gerencia o desempenho desde o processo de coleta até a construção de uma visão estratégica do seu negócio.

Com o software você terá otimização dos processos, podendo prever perdas e reduzir riscos, acompanhar não conformidades e apoiar a tomada de decisão estratégica, entre outras vantagens.

Ilustração de um computador com uma tela cheia de gráficos e uma lupa em sua frente.

Conheça os recursos e diferenciais de um software de gestão para análise de dados!

Conclusão

Ao longo deste artigo você viu qual o conceito por trás do cruzamento de dados e por que realizá-lo na sua empresa, como proceder à coleta das informações e seu armazenamento, os tipos de análises possíveis e como apresentar o resultado de sua análise cruzada de dados.

Em um mundo em que a informação é a moeda mais cobiçada, não basta ter acesso a ela. O mais importante é tratar os dados coletados para extrair do cruzamento de informações os insights necessários para otimizar sua gestão, produção, vendas e relacionamento com os clientes.

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