Antes da Modelagem de Dados: O Guia Essencial para Análises de Alto Impacto

Você está realmente analisando dados ou apenas organizando tabelas?

Essa pergunta, embora simples, deveria ser feita em todo projeto de análise.

Frequentemente, há uma crença de que a análise se inicia ao abrir uma ferramenta como Power BI, Excel ou Tableau e começar a conectar tabelas.

Mas será que essa ação, por si só, configura uma análise completa? Neste artigo, vamos explorar o que precede a modelagem de dados, os fatores que determinam se um projeto terá um impacto significativo ou se resumirá a um dashboard visualmente atraente, porém superficial.

Índice:

• Por Que a Modelagem Prematura Prejudica Sua Análise

• Os Pilares da Análise Eficaz: O Que Fazer Antes de Modelar

• Estudo de Caso: Os Riscos de Ignorar a Preparação de Dados

• Preparação de Dados: Os Passos Essenciais Antes da Modelagem

• Modelagem de Dados: Meio, Não Fim Para Análises Estratégicas

• Pensamento Analítico Vem Antes da Ferramenta

• A Análise Começa Fora da Tela

Por Que a Modelagem Prematura Prejudica Sua Análise

É comum observar em projetos uma grande pressa em abrir a ferramenta, conectar as bases de dados e iniciar a "modelagem". Relacionar tabelas, criar medidas e montar visuais interativos costuma ser visto como o ponto de partida. Mas, na prática, muitos modelos visualmente impressionantes acabam mascarando análises superficiais.

Essa deficiência não decorre da ausência de competência técnica, mas sim da falta de um propósito claro. Modelar sem um entendimento prévio é análogo a construir uma ponte sem definir seu destino. A estrutura pode até se sustentar, mas provavelmente não cumprirá um objetivo útil.

Os Pilares da Análise Eficaz: O Que Fazer Antes de Modelar

Antes de considerar colunas, relacionamentos e DAX, a questão primordial deve ser: "Qual o objetivo da minha análise?". Sem essa definição clara, a modelagem se limita à organização de dados, uma etapa necessária, mas distinta da análise propriamente dita.

A modelagem técnica, portanto, é resultado de um processo mais abrangente, que envolve:

• A compreensão do contexto em que os dados são gerados

• A definição precisa do problema a ser investigado

• A identificação clara do usuário da informação e sua finalidade

  
  

Quando esses elementos não estão bem definidos, o projeto se torna uma tentativa e erro.

Nenhuma ferramenta, seja Excel, Tableau, Power BI, Looker ou qualquer outra, pode corrigir um projeto que carece de fundamentos sólidos. O erro fundamental reside na ausência de alinhamento sobre as questões que a análise deve responder.

Estudo de Caso: Os Riscos de Ignorar a Preparação de Dados

Imagine uma rede de academias que contratou um Analista de Dados para montar relatórios sobre a retenção de alunos.

O analista acessou o sistema de gestão, conectou os dados, criou medidas de cancelamento e construiu gráficos bonitos mostrando entradas e saídas.

Durante a reunião de apresentação, o gestor fez uma pergunta simples:

— “Esses dados incluem os planos congelados durante a pandemia?”

A resposta veio com um constrangido:

— “Não.”

Pior ainda: a base com essa informação estava em outro sistema, um que só a equipe de atendimento usava.

O resultado?

Gráficos errados. Conclusões erradas. Decisões baseadas em um cenário incompleto.

O que parecia ser um problema na modelagem, na verdade, foi uma falha na preparação.

Preparação de Dados: Os Passos Essenciais Antes da Modelagem

Como ilustrado anteriormente, a etapa de preparação é fundamental para o sucesso de qualquer projeto de análise de dados. Ignorar essa fase pode levar a conclusões equivocadas e modelos ineficazes.

Portanto, antes de iniciar a modelagem, é imprescindível realizar uma investigação completa e promover um diálogo claro com as partes envolvidas. Os pontos a seguir detalham os aspectos cruciais a serem considerados:

1. Objetivo (O quê e Por quê):

• O quê: Qual é o problema específico que buscamos resolver com esta análise? Quais são as perguntas-chave que precisamos responder?

  
  

• Por quê: Qual é a importância de solucionar esse problema? Quem se beneficiará das respostas obtidas e como elas serão utilizadas para impulsionar a tomada de decisões?

2. Processo (Como):

• Como: De que maneira os dados são gerados e coletados? Quais são as etapas do processo de negócio que influenciam os dados?

  
  

• Existem variações ou nuances no processo dependendo de fatores como região, canal de vendas ou período sazonal?

  
  

3. Fontes (Onde):

   
   

• Onde: Quais são as fontes de dados relevantes para a análise? Todos os dados necessários estão acessíveis e integrados?

  
  

• Há informações complementares armazenadas em sistemas distintos ou não mapeados que precisam ser consideradas?

4. Regras de Negócio (O quê):

• O quê: Quais são as regras, políticas ou eventos excepcionais que podem impactar a interpretação dos dados? Há promoções, descontos, ou mudanças regulatórias a serem levadas em conta?

5. Usuário (Quem):

• Quem: Quem serão os usuários finais desta análise? Quais são seus conhecimentos técnicos e suas necessidades de informação

  
  

• Qual o nível de detalhe, granularidade e visualização que atenderá às expectativas e facilitará a compreensão dos resultados?

6. Frequência (Quando):

• Quando: Com que frequência a análise será realizada e os dados serão atualizados? A análise precisa ser feita em tempo real, diária, semanal ou mensalmente?

  
  

• Quais são os requisitos de atualização do modelo e a viabilidade de mantê-lo atualizado sem demandar um esforço excessivo?

Ao responder a essas perguntas antes de iniciar a modelagem, garantimos que o projeto seja construído sobre uma base sólida, aumentando as chances de gerar insights valiosos e decisões eficazes.

Modelagem de Dados: Meio, Não Fim Para Análises Estratégicas

A modelagem de dados desempenha um papel crucial: ela organiza, estrutura e possibilita cálculos eficientes. No entanto, sua eficácia é condicionada à sua construção com base nas decisões estratégicas da empresa. Caso contrário, os dashboards resultantes podem ser visualmente atraentes, mas carentes de impacto prático.

A funcionalidade plena é irrelevante se a análise não fornecer informações úteis para os tomadores de decisão. Um modelo ágil e de alto desempenho perde sua relevância quando: Fornece respostas para perguntas irrelevantes. Ou, em uma situação ainda mais crítica, quando não há clareza sobre quais perguntas deveriam ser feitas.

Pensamento Analítico Vem Antes da Ferramenta

Modelar bem é, sem dúvida, uma habilidade técnica. No entanto, para modelar corretamente, é preciso mais: pensamento analítico, escuta ativa e uma profunda compreensão do contexto.

E, frequentemente, isso exige a coragem de interromper o uso da ferramenta e questionar: "Estamos realmente focados em resolver o problema certo?" Se a resposta não for clara, talvez o momento de modelar ainda não tenha chegado.

A Análise Começa Fora da Tela

Em síntese, a análise deve demonstrar sua relevância antes da criação de um modelo de dados. O verdadeiro valor de um projeto de dados reside não na aparência dos gráficos, mas na capacidade de alterar a perspectiva da empresa em relação aos desafios. Essa é a essência da análise de dados com propósito. Porque, como vimos, toda boa análise começa antes da modelagem.

Se este artigo foi útil para você, aproveite para explorar outros conteúdos do blog da TheBILab sobre como usar a análise de dados e a inteligência artificial para tomar decisões mais estratégicas.

🚀 Inscreva-se no blog para não perder nenhuma novidade sobre IA, BI, insights de mercado e tudo o que pode turbinar sua performance com dados.