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Pequeno spoiler de hoje: 

🚀 Transformando dados em ação: O poder da ativação de dados
🔍 Entendendo os níveis de insights de dados
📊 Otimize a eficiência da cadeia de suprimentos: com big data
🍪 Transformando o basquete universitário: com data analytics

Bora para as notícias!

🚀 Transformando dados em ação: O poder da ativação de dados

No mundo atual, organizações coletam dados em uma velocidade incrível. Comportamento do cliente, interações em sites, engajamento nas redes sociais – a lista é longa. Mas o dado em si não tem valor. O valor está em como utilizá-lo, e é aí que entra a ativação de dados.

A ativação de dados transforma dados brutos em insights acionáveis e usa esses insights para obter resultados reais. É a ponte entre informação e ação, permitindo decisões estratégicas e melhorando experiências dos clientes.

Semelhante a uma biblioteca sem um bibliotecário, dados sem ativação são recursos não utilizados. A ativação organiza informações, descobre padrões e apresenta insights que empoderam decisões empresariais.

Benefícios da ativação de dados:

• Experiências personalizadas: Compreenda seus clientes a fundo e personalize campanhas de marketing.

• Decisões baseadas em dados: Minimize riscos e melhore resultados com evidências factuais.

• Eficiência operacional: Otimize fluxos de trabalho identificando gargalos.

• Melhor ROI: Maximize o retorno dos investimentos em marketing direcionando o público certo.

Exemplos práticos de ativação de dados:

• Varejo: Recomendação de produtos personalizados com base no histórico de navegação.

• Finanças: Identificação de riscos de fraude através da análise de dados.

• Mídia e entretenimento: Recomendações de filmes e séries baseadas nos hábitos de visualização.

🔍 Entendendo os níveis de insights de dados

No mundo atual, dados estão em toda parte. Mas como transformá-los em decisões úteis? A análise de dados é a resposta. Vamos entender os diferentes níveis de maturidade analítica e o que significam para os negócios.

Maturidade Analítica

A maturidade analítica é como subir uma escada. Começa com análises básicas e evolui para usos mais sofisticados, ajudando as empresas a crescerem.

No nível inicial, a análise descritiva observa o que aconteceu no passado, utilizando ferramentas simples para rastrear vendas e tráfego do site. O próximo nível, a análise diagnóstica, ajuda a entender por que algo aconteceu, como identificar causas de queda nas vendas.

Subindo mais um degrau, temos a análise preditiva, que prevê o que pode acontecer no futuro, como prever vendas futuras com base em dados históricos. No topo, a análise prescritiva recomenda ações com base em previsões, como otimizar rotas de entrega considerando padrões de tráfego.

📊 Otimize a eficiência da cadeia de suprimentos com big data

Cadeias de suprimentos modernas enfrentam grandes ineficiências. Muitos líderes empresariais reconhecem esses problemas, mas não conseguem agir de forma eficaz devido à falta de uma visão clara. A análise de big data pode mudar isso.

Ineficiências comuns

Rastreamento inadequado de dados, controle de qualidade deficiente, gestão de estoque ineficaz e conflitos de suprimento são alguns dos problemas que causam gargalos e reduzem a satisfação do cliente.

Benefícios do big data

A análise de big data oferece uma visão abrangente e baseada em dados, permitindo que os gestores abordem e resolvam essas ineficiências. Isso inclui visibilidade aprimorada do inventário, demanda, transporte e parceiros, além de uma melhor performance da cadeia de suprimentos e aumento da satisfação do cliente.

Para aproveitar ao máximo, é essencial seguir algumas etapas:

• Estratégia: Agregue dados relevantes, evitando excesso de informações. Limpeza de dados é fundamental para remover duplicatas e outliers.

• Implementação: Adote uma abordagem escalonada, priorizando áreas como previsão de demanda e controle de qualidade. Alinhe-se com fornecedores e distribuidores para garantir precisão dos insights.

• Manutenção: Analise continuamente os dados e revise periodicamente as fontes para garantir a otimização a longo prazo.

🏀 Transformando o basquete universitário com data analytics

Nos anos 90, sugerir que o arremesso de três pontos no canto era o melhor chute no basquete era motivo de riso. Hoje, os melhores jogadores fazem dezenas de tentativas de longa distância por jogo. O que mudou? Analytics.

Adam Petway, diretor de força e condicionamento na Universidade de Louisville, lembra que há uma década a análise de dados era quase inexistente. Hoje, tecnologias como plataformas de força e rastreamento por GPS são comuns, proporcionando análises objetivas para ajudar os atletas.

Com experiência na NBA, Petway aprendeu a codificar em Python e utilizar IA no Programa de Ciência de Dados Aplicada da MIT. Isso permite criar visualizações e análises complexas, economizando tempo e dinheiro.

Dispositivos vestíveis rastreiam distância e velocidade dos atletas. Plataformas de força analisam saltos, e transdutores medem a velocidade ao levantar pesos. Tudo isso melhora o desempenho e previne lesões.

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