Hoje, os dados são considerados verdadeiros tesouros das organizações. Coletando e analisando dados corretamente, as empresas se tornam aptas a tomar decisões mais assertivas, descobrir quais são as tendências do mercado, prever o desempenho dos negócios, identificar falhas, entre outros.

Com todos os avanços da tecnologia, existem diversos tipos de dados disponíveis, sendo alguns mais relevantes do que outros. Por conta de tantas especificidades, uma boa análise de dados requer organização e habilidades específicas de uma equipe competente. Confira quais são elas, segundo o Noobpreneur.com.

1. SQL

Apesar das empresas terem a possibilidade de realizar treinamentos de análise para os seus colaboradores, algumas habilidades cruciais só podem ser alcançadas por meio da prática e experiência. Uma delas é o SQL (Linguagem de Consulta Estruturada).

No mundo do Analytics, o SQL é considerado como uma das habilidades mais importantes que um analista pode ter. Em indústrias que trabalham com grandes conjuntos de dados, trabalhar com o Excel pode não ser suficiente, tornando o SQL mais adequado, já que pode armazenar, gerenciar e relacionar dados de vários bancos com facilidade.

2. Excel

O Excel não é apenas uma ferramenta para a criação de tabelas, mas sim um sistema de análise interessante para conjuntos de dados. Com as funcionaliades avançadas do programa, o usuário pode criar ferramentas analíticas rápidas e robustas. Há décadas o Excel é considerado como uma das plataformas mais confiáveis para os negócios.

3. Visualização de dados

Apresentar os dados brutos para as equipes de negócios não é o suficiente. Para que profissionais de outras áreas compreendam as informações é necessário contar com habilidades de representação e interpretação de dados. Uma boa equipe de análise de dados utiliza gráficos e diagramadas para demonstrar visualmente as informações para que o público entenda claramente as observações.

4. Python ou R

De forma geral, tudo o que o Excel é capaz de fazer, linguagens como Python e R podem executar de uma maneira muito melhor. Essas linguagens são utilizadas para análises avançadas, como no caso de big data e análise preditiva.

Um dos pontos interessantes é que o Python e o R são linguagens de código aberto disponíveis gratuitamente para os programadores.

5. Aprendizado de máquina

Conhecimentos em machine learning são diferenciais para analistas de dados. No mundo de hoje, com a rápida progressão em direção à inteligência artificial, habilidades no aprendizado de máquina e capacidade para utilizá-lo na análise de dados podem fazer a diferença nas empresas.

Com equipes que reúnam as qualificações mencionadas, os negócios podem desfrutar de todos os benefícios da análise de dados.