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Como aplicar Analytics em Startups

Imagine a montanha-russa mais intimidadora do mundo. Uma montanha-russa que te leva ao ponto mais alto do parque de diversão. E quando você menos espera, ela começa uma descida sem fim. De repente, um loop. Dois loops. Uns 10 metros de cabeça pra baixo. Várias curvas inesperadas. E no fim, tudo valeu a pena.

Tornar-se um empreendedor é como entrar nessa montanha-russa. Você passa por muitos altos e baixos. Às vezes se sente mal, mas também sente uma felicidade imensa.

Montanha Russa do Empreendedorismo - uaiSmart

Nesse cenário de alto risco e imprevisibilidade, as startups podem se perder no trajeto e sair dos trilhos. Mas felizmente, é possível encontrar um pouco de tranquilidade analisando os dados que são gerados pelos negócios.

Os dados são lógicos, racionais e trazem um direcionamento na jornada de crescimento de uma empresa. Mas por que alguns empreendedores simplesmente não olham para Análise de Dados?

Guia SMART para Iniciantes em Power BI

Em tempos de “lean startups” e “growth hacking”, ideias relacionadas à Analytics parecem ser apenas mais uma “dor de cabeça” para se preocupar. Vamos desmistificar esses conceitos e te mostrar porque Analytics é tão importante para as Startups.

Por que métricas são importantes?

É simples! Você compraria um carro só porque gostou dele na propaganda? Você compraria um novo celular sem saber a memória, o processamento, armazenamento, câmera? As métricas estão aí pra isso! Elas ajudam na definição de objetivos. E é difícil definir objetivos sem saber se você está atingindo eles ou não.

Se seu objetivo é atingir 5.000 usuários em 3 meses, como saber se você está caminhando para atingi-lo se não acompanhar a evolução desse indicador? E após atingir esse objetivo, como definir um novo que seja alcançável sem analisar os dados anteriores?

As métricas ajudam mais ainda na tomada de decisão. Com uma boa análise de dados, é possível identificar padrões, tendências, problemas e oportunidades. Além de decisões de negócios, existem várias outras razões para a importância das métricas.

O progresso é o principal fator de motivação no trabalho. Compartilhar objetivos atingidos com seu time permite que vocês continuem motivados e focados. Sem métricas, não é possível saber quanto crescemos, ou se fizemos progresso ou não. Até mesmo para contar sua história para outras pessoas (mídia, eventos e colegas) fica difícil se você não tiver números. Ao invés de simplesmente falar que “a empresa está indo bem”, você poderia estar falando “está indo bem, nossa base de clientes subiu 25% e a receita aumentou 15% nos últimos 4 meses”.

Além de saber a importância das métricas, é fundamental conhecer as melhores ferramentas disponíveis para te ajudar a gerenciar sua área de Business Intelligence (BI).

Mas quais métricas importam?

Se você produz conteúdo digital, é interessante você mensurar:

  • Fontes de tráfego: de onde vêm seus visitantes? Diretamente da URL do site? Através de ferramentas de busca? Através de outros links?
  • Visitantes novos e recorrentes: procure entender o que faz o usuário voltar a acessar seu conteúdo. Além disso, mensure também o número de interações por visita para entender quais caminhos seus usuários percorrem no seu site.

Se você trabalha com vendas, alguns indicadores essenciais são:

  • Receitas de vendas: procure mensurar a evolução histórica da receita, além de identificar os dias mais lucrativos e os dias em que você não faturou muito.
  • Margem de contribuição: tenha em mente qual a margem que cada produto ou serviço gera no seu portfólio para identificar produtos escaláveis e otimizar produtos com baixa margem.
  • Custo de Aquisição de Clientes: é importante saber quanto você está gastando para capturar novos clientes e comparar com a receita. O produto ideal é aquele que gera alta receita com menor custo de aquisição para novos clientes, ou seja, o produto “se vende sozinho”.

Se você trabalha com Recursos Humanos, você deve analisar os indicadores:

  • Tempo gasto para contratação: quanto tempo dura todo o processo de contratação da sua empresa?
  • Turnover inicial: quantos funcionários deixam a sua empresa no primeiro ano? Além dessa métrica, entenda principalmente qual o motivo disso acontecer.
  • Absenteísmo: quando você analisa a ausência dos funcionários separados por departamento, é possível encontrar gargalos na empresa e identificar possíveis problemas de satisfação no trabalho. Essa métrica ajuda até mesmo a reduzir o turnover da empresa.

Se você trabalha em outras áreas e quer descobrir quais indicadores são relevantes para o seu negócio, entre em contato com a gente.

Números versus Intuição - uaiSmart

A importância do contexto de análise

Em alguns casos, os números vão te direcionar para um lado enquanto sua intuição vai te levar para outra direção. Quando isso acontecer, quem você deve escutar?

Você precisa colocar a sua análise em um contexto. Talvez você já tenha visto pessoas falando que uma landing page “é feia mais funciona” (ou seja, não tem um design legal, mas converte usuários). O que fazer nesse caso?

Talvez a landing page funciona porque é o recurso mais fácil, mas a imagem da sua startup também é importante! Algumas coisas não são passíveis de mensuração. Então você deve focar em analisar o que é tangível, ou seja, o que faz sentido de ser mensurado (como cliques em anúncios, visualizações, vendas, etc). Mas sempre tenha em mente o que é intangível também (como a sua imagem perante os clientes, o valor da sua marca, sua tecnologia, etc).

Na prática, duas dicas finais

Categorização - uaiSmart

Quebre em categorias

Se possível, use métricas de cada parte da jornada do cliente: aquisição, ativação, retenção, indicação e receita. Aquisição é tudo relacionado ao primeiro contato com sua Startup. Ativação é toda experiência que o potencial cliente tem na primeira visita. Retenção é tudo relacionado a partir da segunda visita. Indicação engloba o que os seus potenciais clientes estão falando da sua Startup para outras pessoas. Receita é tudo relacionado à monetização da sua solução.

O foco deve ser então: conseguir usuários (aquisição e ativação), incentivar o uso (retenção e indicação) e ganhar dinheiro (receita). Coloque métricas em cada um desses processos e você verá onde está o maior gap no sucesso da sua startup.

Testes - uaiSmart

Teste tudo e teste sempre

Você já deve ter escutado isso muitas vezes, mas é muito importante testar tudo várias vezes. Tudo é passível de melhoria. Mesmo quando você achar que está perfeito, qualquer alteração pode mudar o resultado. Testando, você consegue coletar métricas muito importantes para a condução do seu negócio. Teste uma oferta diferenciada para um segmento de cientes. Eles estão escolhendo a opção que você está testando? Aplique o teste para o restante da sua base.

Conclusão

Quando você estiver no topo da montanha-russa esperando pela queda livre começar, você vai querer ter certeza que a montanha-russa está bem estruturada, bem lubrificada e com a manutenção em dia. Lembre-se, é nesses momentos que a Análise de Dados para Startups é mais importante. Num mundo de altos e baixos, ter um Analytics bem estruturado ajuda você a fazer previsões e tomar decisões com mais embasamento. Essas análises te ajudam a saber que você está indo pra frente e evoluindo.

Mais importante ainda, elas te ajudam a evitar as quedas que a maioria das Startups não se recuperam depois.

Quer uma mãozinha?

Se por algum motivo, você perceber que sua Startup não consegue medir ou identificar fontes de dados ou tem dificuldade em construir painéis de indicadores para agregar valor e direcionar seu crescimento, entre em contato conosco. Nós podemos ajudar! Envie uma mensagem para nosso time de especialistas através do e-mail falecom@uaismart.com e troque uma ideia com a gente!

Desejamos à você: sucesso, resiliência e bons negócios!

Abaixo você entenderá, da maneira mais completa possível, o que é ETL. A sigla em inglês, Extract, Transform and Load (Extrair, Transformar e Carregar). Buscamos de forma simples explicar para que o leitor leigo no assunto possa compreender o assunto e o leitor intermediário consolidar seu conhecimento.

Quando falamos sobre o que é ETL, falamos de um processo de extração e adaptação de dados de fontes externas. O conceito de ETL se confunde muito com ferramentas que fazem o processo, pois um não se realiza sem o outro.

O entendimento geral é de que esta é a fase mais crítica da construção de um modelo de dados. Caso você vá montar um Data Warehouse é o processo mais importante e trabalhoso a ser feito, pois, toda a estrutura de dados depende dele. Não há Business Intelligence sem ETL.

A consolidação dos dados é feita a partir de diferentes fontes. Estas fontes podem ser banco de dados relacionais, arquivos de texto, arquivos em excel, endereços na Web, dentre inúmeros outros tipos de fontes. O sistema de ETL tem que conseguir se comunicar com as diversas fontes de dados, ler diferentes formatos e como resultado trazer tudo numa base homogênea. O produto final do processo de ETL será uma base para gerar relatórios e análises que suportem decisões de negócios, não podem ter erros nestes resultados.

No mercado há diversas ferramentas para estas atividades, algumas bastante conhecidas e consolidadas. Citamos aqui SAS, Microsoft SQL Server Integration Services, Power Query (excel e Power BI), Pentaho Data Integration, Oracle Data Integrator, SAP BusinessObjects Data Services, dentre outros.

 

Extração, Transformação e Carregamento (o que é ETL)

O processo de ETL envolve os seguintes passos, como o próprio nome indica:

  • Extração dos dados de fontes externas;
  • Transformação dos dados para a realidade de cada negócio;
  • Carregamento dos dados nos modelos de dados deixando-os disponíveis para trabalho.
o que é ETL e sua importancia

Como o processo de ETL funciona.

Extração

A primeira etapa no processo é extrair os dados nas origens das fontes. Os projetos em geral consolidam diferentes fontes com diferentes formatos dos dados, organizados também em estruturas diferentes.

Veja abaixo exemplos das fontes de dados mais utilizadas:

  • Arquivos de Texto/CSV;
  • Excel;
  • Banco de Dados Relacionais;
  • Banco de Dados Cloud;
  • JSON;
  • Endereço WEB;
  • Serviços Online por API;
  • Etc…

 

Transformação

Consiste no tratamento, limpeza e adaptação dos dados extraídos. Desta transformação são gerados os dados a serem carregados.

A parte de transformação consiste em padronizar os dados em relação ao tamanho e tipo. Remover colunas ou linhas indesejadas. Substituir caracteres estranhos, corrigir erros de digitação e padronizar nomes e termos. Criação de novas colunas a partir de colunas já existentes contendo somente parte dos dados. Criação de colunas a partir da junção de duas colunas. Transposição de linhas para colunas ou vice-versa. Traduzir valores codificados em informações legíveis (exemplo: 1 para Masculino, 2 para Feminino). Alteração das unidades de medida. Mesclar ou Acrescentar informações de tabelas em uma só. E muito mais.

 

Carregamento

Esta etapa, dentro do que explicamos sobre o que é ETL, representa em colocar os dados transformados dentro do modelo de dados ou Data Warehouse. Este processo varia de acordo com a aplicação, necessidade e organização.

Com a carga dos dados é possível ler e gerar valor sobre eles. A partir deste ponto o analista ou gestor de negócios consegue manipular e formar seus relatórios e análises para o processo de tomada de decisão.

A frequência de carregamento e a quantidade de dados a serem armazenados são definidas nesta etapa também. Cada empresa e pessoa tem necessidades específicas. Com relação à frequência é importante programar uma periodicidade em que os dados serão atualizados e utilizados e num horário que não tenha grande utilização de recursos de rede, pois é um processo que exige do ambiente ou da máquina que irá executar.

 

Considerações importantes para o entendimento sobre o que é ETL e para trabalhar melhor nos processos

A chave de um bom processo de ETL e prestar atenção em alguns fatores.

Disponibilidade das fontes de Dados

Suas fontes devem ser de fácil acesso e pouco sujeitas a alterações. Busque se basear em fontes onde você ou sua empresa tenham uma certa influência. Devem ser evitados constantes alterações na estrutura, nos locais de armazenamento ou caminho de busca bem como alterações no próprio conteúdo, isto causa inconsistências no modelo de dados e necessidade de ajustes constante nas etapas de extração e transformação.

 

Simplifique sua vida

É nesta parte que você pode otimizar seu trabalho e deixar sua vida mais fácil na geração de seus relatórios e modelos de dados. Preste bastante atenção na hora de transformar, faça isto para reduzir a necessidade de intervenção no dia a dia, para deixar a atividade mais automatizada possível.

 

Escalabilidade de dados

A tendência é que os dados somente cresçam e se acumulem, fazendo com que consuma cada vez mais recursos do sistema.  Isto deve ser pensado no momento da criação do modelo, deve-se entender o tamanho que vai chegar. Dependendo deste tamanho a estratégia de atualização muda, será necessário criar rotinas quebradas com vários processamentos. Então para não ter surpresas e travamentos já pense nisto antes.

As empresas de desenvolvimento de softwares de ETL desenvolveram formas de minimizar os impactos de grandes processamentos. É chamado de processamentos paralelos, dando mais capacidade às suas soluções.

Recomendamos a leitura do artigo a seguir com as nossas melhores práticas para importação de dados no Power BI.

Conclusão

Nossa intenção neste artigo, além de fazer você entender o que é ETL, foi também dar mais contexto a este processo. Espero que tenham compreendido a importância desta etapa no todo do Business Intelligence.

Por fim, entenda o que é ETL como sendo a ponte que liga os dados até o modelo de dados. Sem esta ponte os dados não chegam ao seu objetivo, que é informar, dar subsídios, possibilitar tomada de decisão consciente.

O processo deve ser bem planejado e executado de forma a evitar erros e retrabalhos futuros, mas principalmente de forma a reduzir o tempo de execução no tratamento dos dados. Esperamos que tenham gostado e entendido o que expusemos em relação ao que é ETL.

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Até a próxima!