O que é uma análise de gap de dados?
Uma análise de lacunas de dados determina as lacunas existentes em qualquer uma das várias métricas que indicam o desempenho de uma empresa em uma área específica. Esse tipo de análise é frequentemente realizado com o objetivo de não apenas revisar as lacunas, mas também removê-las através do aprimoramento da coleta de dados. As lacunas de dados, também conhecidas como lacunas de percepção, podem abranger qualquer área do desempenho dos negócios na produção ou nos serviços prestados aos clientes. Em uma análise de lacunas de dados, gerentes ou consultores procuram melhorar o desempenho atual, preenchendo lacunas na maneira como os dados são coletados. Determinar quais lacunas a serem avaliadas geralmente é desafiador, pois as métricas de negócios geralmente estão interligadas e inter-relacionadas.
Os dados estatísticos e de desempenho que cobrem uma ampla gama de atividades comerciais são frequentemente coletados pelos gerentes. Esses dados podem ser usados para quantificar o desempenho dos negócios em uma ou mais áreas específicas. Os gerentes usam as informações de uma análise de lacunas de dados para fazer alterações na produção ou na prestação de serviços para obter maior eficiência.
O foco principal na análise de lacunas de dados está na elaboração de procedimentos para capturar dados em uma área específica daqui para frente, e não na revisão de dados históricos. Essencialmente, o princípio operacional geralmente em funcionamento é que o que não foi medido pode ser o local ideal para reduzir o desperdício e aumentar a produtividade. Até que uma análise de lacuna de dados ocorra, o nível real de eficiência permanece desconhecido.
As lacunas na coleta de dados de uma organização reduzem o uso que os gerentes de feedback usariam para medir o desempenho em uma área específica. Por exemplo, os gerentes podem querer saber quantos clientes retornam com uma reclamação sobre um determinado produto dentro de uma certa janela de tempo. Se ninguém estiver rastreando esses dados, a empresa poderá não conhecer o nível real de satisfação do cliente. Além disso, os problemas com um determinado produto podem ser mais numerosos do que uma empresa imagina, porque esses dados não estão sendo relatados àqueles que estão em posição de resolver o motivo da deficiência.
Revisões dos dados coletados geralmente são realizadas para encontrar as lacunas - as áreas em que os dados estão ausentes. A próxima etapa é geralmente determinar quais métricas devem ser capturadas para fechar essas lacunas. Essa etapa geralmente envolve fazer perguntas exploratórias, pegar as respostas e instituir uma série de ações para capturar esses dados. O processo de descobrir uma lacuna nos dados pode ser desafiador, pois muitas vezes é difícil para as pessoas imaginar quais perguntas não estão sendo feitas. É por isso que a maioria das análises de lacunas de dados começa determinando primeiro quais recursos preditivos devem idealmente ser introduzidos em uma operação específica.