Não cometa estes 6 erros que prejudicam sua análise de dados

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?

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