A análise de dados é uma etapa muito importante para qualquer pesquisa realizada. No entanto, é imprescindível se manter atento aos processos para que não ocorram erros que possam comprometer a qualidade das informações obtidas.
O uso de dados facilita o dia a dia e a tomada de decisão nos negócios, desde que não sejam utilizados de forma incorreta. Independente da área para a qual os dados serão utilizados, fique atento aos prejuízos frequentemente gerados por esses 6 erros na análise de dados.
1. Não dar atenção ao planejamento
O planejamento da coleta de dados é tão relevante quanto a própria coleta. É importante pensar em todas as variáveis que serão abordadas e garantir que elas estejam alinhadas aos objetivos da pesquisa. Outro cuidado essencial ao planejar a coleta de dados é pensar no formato de abordagem utilizada, pois só assim será possível obter os dados mais adequados.
Para reduzir o risco de aplicar uma pesquisa ineficiente, aqui vão algumas dicas do que o planejamento deve conter:
- identifique as informações que precisam ser levantadas;
- defina um método de levantamento de dados;
- busque a maior precisão no modelo de questionário;
- avalie e selecione os melhores meios para coletar informações.
Talvez isso envolva uma parcela expressiva do seu tempo, o que nos leva ao próximo erro.
2. Não definir prazos
A definição de prazos deve andar junto com o planejamento da coleta, afinal, é importante saber quais são os passos seguintes da pesquisa e quanto tempo ainda existe à disposição para realizá-los. Uma boa dica para agilizar os processos é a adoção de métricas que conduzirão o momento de partir para a próxima etapa.
É importante lembrar que tanto a execução da análise de dados e quanto a sua experimentação produzirão impactos sobre o seu comportamento, fazendo com que novas hipóteses e possibilidades de resultados sejam geradas. No entanto, é preciso manter o foco na execução e no seu tempo.
3. Não prezar pela precisão
Esse é um dos erros mais graves na análise de dados, afinal, a imprecisão nos resultados compromete a qualidade de todo o processo, chegando a tornar a pesquisa inútil. Para evitar que isso aconteça, é importante dar atenção ao direcionamento dos analistas, alinhando todos os pontos abordados e relacionando-os com o instrumento de coleta utilizado.
Outro ponto importante é garantir uma abordagem sistêmica da análise, fazendo com que os dados e resultados sejam sempre remetidos às informações e realidade do negócio. Isso é importante para facilitar o descarte de dados inúteis para os objetivos da análise e aumentar a eficácia da pesquisa.
4. Não classificar as informações
A classificação e o armazenamento das informações para análise são tão importantes quanto a coleta de dados. Entre outros benefícios, a classificação permite:
- agilizar a análise;
- facilitar a visualização das informações;
- aumentar a segurança;
- reduzir o índice de erros.
A classificação, análise e comparação dos dados dão suporte à consistência nos planos de ação adotados pelo cliente, aumentando o rigor de seus resultados.
5. Não conhecer os objetivos da análise
Não ter em mente quais são os objetivos a serem alcançados é mais um dos erros na análise de dados. Nenhuma informação ou dado será realmente preciso e relevante se o analista não souber onde ele precisa chegar com a análise.
Todo processo de investigação exige comprometimento e alinhamento do profissional responsável. É preciso saber claramente as métricas e testes que serão utilizados e como eles podem contribuir para a obtenção de informações.
6. Não considerar as consequências de uma análise ruim
O objetivo de uma análise de dados é prover informações de qualidade que auxiliem na tomada de decisão. Permitir que uma análise seja realizada de forma errônea e não considerar suas consequências é o mesmo que ter um resultado surpreendente em uma análise e não fazer nada com ele.
Análises ruins:
- geram informações imprecisas;
- incitam erros graves;
- desperdiçam, recursos e dados relevantes.
Por isso é importante acompanhar todo o processo de análise, diagnosticar o que pode ser melhorado e fazê-lo o quanto antes.
Agora que você já conhece os principais erros na análise de dados, que tal entrar em contato conosco e melhorar suas análises para ter resultados mais fiéis à realidade?
