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Introdução e boas práticas em UX Design: guia completo

Introdução e boas práticas em UX Design: guia completo
#UX
7 de julho - min de leitura

Com o avanço da área de marketing, a experiência do usuário tem se destacado bastante no mercado atual. Por conta disso, saiba a importância da introdução e boas práticas em UX Design para as empresas.


Você, com certeza, já ouviu falar da importância da introdução e boas práticas em UX Design para as empresas, não é mesmo? User Experience (experiência do usuário) tem sido um dos termos mais usados na área de Marketing, quando os negócios pensam em sua autoimagem, na fidelização de seus clientes e no aumento da conversão de vendas.

Hoje, vamos explicar alguns pontos que fazem com que os clientes gostem mais de uma determinada marca do que outra, dando respostas mais assertivas para o processo de implantação e desenvolvimento de um projeto de produto ou interface digital. Se você ainda não descobriu como a introdução e boas práticas em UX Design podem influenciar o sucesso de um negócio, recomendamos que acompanhe essa leitura.

Entenda o conceito de UX Design

User Experience, experiência do usuário ou UX Design é uma área da tecnologia que possui o objetivo de garantir a melhor experiência dos clientes com algum produto ou serviço.

Para que isso aconteça, o processo de desenvolvimento inclui pesquisa, entendimento da necessidade, dor, habilidade e limitação dos seus usuários e deve estar alinhado com os objetivos da marca, para desenvolver produtos e/ou serviços que valham a pena tanto para a empresa quanto para os seus clientes.

É por isso que cada vez mais as organizações procuram se adaptar à introdução e boas práticas em UX Design, pois é muito mais do que o desenvolvimento do produto ou serviço em si, as suas funcionalidades ou como as pessoas interagem, mas também uma pesquisa aprofundada de mercado, a interação das pessoas com a marca desde o processo de venda, a utilização em si e o pós-venda. Ou seja, toda a jornada do usuário faz parte do UX Design.

UX Design é tendência no mercado

De acordo com um estudo realizado pela Nielsen Norman Group (NN/g), a área da experiência do usuário está em um processo constante e intenso de crescimento. A previsão é de que, em 2050, o mercado tenha cerca de 100 milhões de profissionais envolvidos com os processos de UX dentro das empresas.

Isso porque cada vez mais empresas estão passando a compreender que o UX Design é necessário para qualquer estratégia que busque agregar valor ao negócio.

Um ponto importante também a se destacar é que, mesmo em meio à realidade pandêmica, iniciada no começo de 2020, o mercado de UX Design não parou de crescer. Com o isolamento e quarentena das pessoas, grande parte das empresas teve de adaptar seus produtos e serviços ao mundo digital.

Para realizar isso da melhor maneira, contrataram profissionais de UX, além de product managers para efetuar essas transformações de maneira assertiva.

Quais são os principais benefícios?

Quando falamos nos benefícios da introdução e boas práticas em UX Design, é necessário pensar em dois pontos de vista: a do usuário e do negócio, onde ambos têm a ganhar com esse processo.

Do ponto de vista do usuário, a importância do UX Design é muito clara. As pessoas buscam ter boas experiências quando escolhem um produto ou serviço para consumir. Isso deve incluir a facilidade de uso, a solução de problemas e a sensação de bem-estar, desde o primeiro contato com a marca até o pós-venda.

Falando do ponto de vista do negócio, o UX também traz diversos benefícios. Confira:

Fidelidade do usuário

Uma boa experiência do usuário com um determinado produto ou serviço pode construir a lealdade entre o cliente e sua marca. Um aplicativo ou site que oferece uma interface simples, com funcionalidade fácil e apoiado por um ótimo serviço, fará com que seus usuários retornem repetidamente. 

Desenvolvimento da imagem da marca e da empresa

Este é um dos principais objetivos para qualquer organização, não é mesmo? Um processo de UX bem aplicado no desenvolvimento de produtos digitais estimula a fidelidade do usuário, como abordado no item anterior, e contribui para uma melhor reputação da marca e da empresa no mercado.

Proporciona meios de mensurar resultados

Ao aplicar as estratégias de UX dentro da empresa, é possível ter a dimensão do retorno dos investimentos, seja de tempo, dinheiro e esforço da equipe nos projetos de desenvolvimento de produtos. Os resultados deixam de ser pouco tangíveis e se tornam realísticos, alinhando as métricas e indicadores com os objetivos do planejamento realizado por meio de muita pesquisa.

Aumento da receita e diminuição de custos

Oferecendo uma boa experiência aos usuários, conquistamos a fidelidade do mesmo, além das chances maiores de prospecção para novos clientes, fazendo com que haja o aumento da receita.

Além disso, com um bom planejamento de estratégias de UX em um negócio (que inclui todas as informações de pesquisa, além da prototipagem e testes de usabilidade), é possível controlar todos os gastos de desenvolvimento, buscando sempre se manter dentro do orçamento e usando sabiamente seus recursos internos.

Quais são as principais áreas dentro de UX?

É importante saber que dentro da área de UX Design existem atuações específicas em todo o fluxo de desenvolvimento. Cada uma dessas atribuições possui diferentes responsabilidades e habilidades, que exigem perfis distintos de profissionais.

Sendo assim, se você possui interesse em ingressar na área, há a possibilidade de se aperfeiçoar em um campo, dentro da área de UX, que mais te interessa. Confira quais são agora mesmo:

UX Researcher

• Profissional que realiza pesquisas, conduzindo entrevistas e testes.

• Análise dos dados quantitativos e qualitativos das pesquisas.

• Desenvolve personasproto personas, jornadas do usuário e protótipos.

• É responsável por comunicar os resultados para os demais envolvidos no desenvolvimento do produto digital.

Arquiteto da Informação

• Com as informações das pesquisas e testes com usuários, o profissional cria mapas que representam a hierarquia do conteúdo nas interfaces.

• Desenvolve modelos e fluxogramas.

• Elabora protótipos e cria templates.

Desenvolvedor UI/UX

• Desenvolve as interfaces, trabalhando com códigos e linguagens de programação.

• Atua lado a lado com os designers, nas ideias e identificação de problemas em potencial nas interfaces, pesquisando possibilidades e possíveis limitações.

• Desenvolve protótipos.

• Procura por dificuldades técnicas na experiência do usuário.

Analista de Usabilidade

• Atua junto aos UX researchers, na condução dos testes de usabilidade.

• Realiza inspeções de usabilidade, identificando problemas e propondo soluções.

• Constrói as observações e insights durante as ações.

• Desenvolve protótipos e wireframes.

UX Writer

• Atuando ao lado dos UX researchers, este profissional deve entender quem são as personas e quais são suas necessidades.

• Escreve textos para toda a interface de interação do usuário, construindo uma narrativa que tenha coerência em toda a jornada do cliente.

Product Designer

• Este profissional está envolvido em todo o processo e com todas as funções acima, tendo habilidades tanto de UX Design quanto de UI Design.

• Entendimento de negócios e metodologias específicas de trabalho, como Lean UX e Design Thinking, por exemplo.

Agora que você já sabe os principais benefícios e atuações dentro de UX, deve entender também que realizar um curso na área é uma ótima opção para ingressar na carreira, adquirindo uma base sólida de conhecimentos.

Na Digital House, temos o curso de Experiência do Usuário (UX). Além de ensinar todo o processo de desenvolvimento nas empresas, as aulas também abordam as diferentes funções de forma detalhada, tornando possível a especialidade ao aluno.

Além disso, todos os alunos podem participar do programa de apoio à recolocação (gratuito), além de feiras de recrutamento exclusivas (Recruiting Day). Inscreva-se e impulsione sua carreira profissional agora mesmo!

5 boas práticas para serem aplicadas

Finalmente chegamos nas principais práticas de UX Design que seus usuários irão amar, caso sejam aplicadas no dia a dia. Separamos as 5 principais para te ajudar. Confira agora mesmo:

1) Teste, teste e teste de novo!

Testar a usabilidade de um produto no processo de UX é uma ação constante e necessária para a validação de todas as ideias do projeto. Não tenha medo de testar! E saiba que, mesmo os planejamentos mais detalhados e complexos são passíveis de erro. O importante é estar pronto para todos eles!

2) Pense Mobile First

Diversos veículos e estudos já explicaram e comprovaram que, no Brasil, o celular é mais utilizado que o computador para acessar a internet. Este é um dado muito importante e não dá para ser ignorado. Portanto, as marcas devem pensar que o seu usuário está sempre conectado e tem a expectativa de um bom serviço nos dispositivos móveis em sua rotina do dia a dia.

3) Uma boa performance é essencial

Sim, a velocidade de um site é um fator que conta muito para uma boa experiência do usuário! De acordo com um infográfico da Kissmetrics, 40% dos visitantes abandonam sites que demoram mais de 3 segundos para carregar e cada 1 segundo no tempo de carregamento de uma página web reduz, em média, 7% das conversões. São dados que contam muito, não é mesmo?

4) Use hierarquia para facilitar a navegação do usuário

Ao realizar a arquitetura da informação, é necessário pensar na relação e organização de itens, palavras, imagens e demais elementos de uma página. Tudo deve ser pensado estrategicamente, para trabalhar com o lado intuitivo dos usuários, permitindo que ele consiga atingir seus objetivos facilmente.

5) As cores são importantes sim!

Quem entende sobre psicologia das cores, sabe que muitos estudos comprovam que o nosso cérebro transforma a percepção das cores em diferentes sensações e/ou emoções, como revela a pesquisa, 93% das pessoas prestam atenção no aspecto visual antes de decidirem consumir determinado produto ou serviço de uma marca.

Neste contexto, você já deve ter ouvido falar que cores quentes tendem a manifestar determinados sentimentos, assim como as cores frias e neutras transmitem outras sensações. Portanto, quanto mais se aprofundar no conhecimento de quem é sua persona, você terá mais chances de alinhar as expectativas dele em relação ao visual da sua marca, oferecendo a melhor experiência em todos os sentidos.

Não é demais o mundo do UX? Quer continuar aprofundando os seus conhecimentos? Recomendamos a leitura do nosso material rico sobre a jornada profissional de um UX Design para iniciantes.

Leia mais no blog DH:

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Outras notícias

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#Tecnologia

A nova corrida espacial

Quem viu a disputa recente de bilionários, sobre quem fazia o primeiro voo espacial turístico, talvez não saiba que estamos no meio de uma disputa espacial. Essa nova corrida pode nos levar até Marte em alguns anos e definitivamente redefinir a visão de liderança espacial entre as nações da Terra.Estações EspaciaisA humanidade foi ao espaço pela primeira vez em 1961, chegou na lua em 1969, e de 1998 a 2011 montou uma estação espacial que já foi visitada por 249 astronautas de 19 países.A atual estação espacial internacional (ISS) tem apenas mais 3 anos de vida útil. É possível que ela dure mais algum tempo com alguma manutenção, mas é um tipo de risco que geralmente não se corre com esse tipo de empreendimento. Se já é perigoso morar numa casa com problemas em terra firme, imagine no espaço?A ISS não é a primeira estação espacial e nem será a última, antes tivemos a Salyut, Almaz, Skylab e MIR e já faz algum tempo que a China está trabalhando na sua própria estação espacial.A estação espacial chinesa se chama Tiangong, que em tradução livre significa Palácio Celeste. Os últimos astronautas (ou taikonautas, termo usado pelos chineses) que chegaram lá em 17/junho devem ficar por 10 anos no espaço. A partir de 2024, com a desativação da ISS, a China colocou à disposição da ONU sua estação para pesquisas. Até o momento 9 projetos de 23 instituições em 9 países já foram selecionados.MarteA exploração de Marte começou com a Mariner 4 em 1964, a primeira sonda a passar pela órbita marciana, e a partir de 1997 começaram a enviar veículos (rovers) para explorar o planeta em solo.A Nasa já enviou 5 veículos: Sojourner, Spirit e Opportunity, Curiosity, e Perseverance. Este último chegou lá em fevereiro de 2021. Porém, o veículo mais recente em Marte é dos chineses, se chama Zhurong e aterrissou em maio de 2021.Além dos Estados Unidos e China, temos Rússia (nos tempos da URSS), Agência Espacial Européia, Índia e Emirados Árabes Unidos que já enviaram sondas espaciais com sucesso para a órbita de Marte.E voltando a falar em bilionários, um dos grandes obcecados com a exploração do planeta vermelho é Elon Musk, a ponto de ter uma página oficial e uma página na Wikipedia dedicadas especificamente a esse tema.Uma das ambições do multiempreendedor Musk (SpaceX; Tesla Motors; OpenAI, Neuralink e SolarCity) é colonizar Marte. Isso envolve aquecimento, água, oxigênio, cultivo e mineração entre muitas outras coisas.Se você tem curiosidade sobre o tema, recomendo a minissérie Marte da Netflix. Ela é parte documentário (entrevistando cientistas, políticos e ativistas) e parte ficção-científica (mostrando uma jornada de colonizadores no planeta vizinho).Turismo EspacialO capítulo mais recente (e polêmico) dessa história envolve as viagens espaciais de Richard Branson e Jeff Bezos. Ambos disputam quem ocupa o lugar na história da primeira companhia a levar regularmente turistas ao espaço.Por um lado é um empreendimento fútil, ao contrário da exploração espacial que pode trazer descobertas científicas, o turismo espacial é puro entretenimento para ricos. Por outro lado, populariza a conversa sobre o espaço e chama mais atenção para a ciência, e (espero que) definitivamente, acabe com o terraplanismo.Richard Branson, fundador do Grupo Virgin, largou na frente. Sua nave chegou a 86 km de altitude, acima dos 80 km reconhecidos pelos Estados Unidos como limite do espaço. Ele pretende realizar 400 voos por ano e já vendeu 600 ingressos ao preço de US$250 mil.Jeff Bezos, fundador da Amazon, chegou depois, mas alfinetando seu oponente dizendo que ele não chegou no espaço. Acontece que o limite internacional, conhecido como Linha de Kármán, é de 100 km, altitude que a nave de Bezos alcançou. Ele ainda não deixou claro quantos voos fará por ano nem quanto custará o ingresso.Enfim, o importante é você saber que a atual conquista do espaço não se resume a uma disputa de egos entre quem tem muito dinheiro. Envolve pesquisa científica, envolve geopolítica e com certeza mexe com o sonho de muita gente que olha para as estrelas e fica pensando no que existe lá fora.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

Máquina de vetores de suporte: o que é? img
#Dados

Máquina de vetores de suporte: o que é?

O tema de hoje sucede outro importante modelo de classificação em aprendizado supervisionado, o Naïve Bayes. Classificador probabilístico baseados na aplicação do teorema de Bayes, o Naïve Bayes supõe a independência entre os atributos. Por ser simples e rápido o Naïve Bayes está entre os modelos mais aplicados para a classificação. Modelos de classificação têm aplicações diversas na sociedade moderna, da análise de sentimentos à classificação de documentos. A seguir apresentamos mais um interessante modelo, o Support Vector Machine.Support Vector Machine. As Máquinas de Vetores de Suporte ou Support Vector Machines, como o algoritmo é conhecido, são ferramentas de classificação e regressão. Uma SVM constrói hiperplanos em um espaço n-dimensional para classificar ou regredir dados. Os vetores de suporte de classificação constituem o SVC e os vetores de suporte de regressão constituem o SVR. Como ambos dependem apenas de um subconjunto dos dados de treinamento, pois a função de custo que constrói modelo não considera os pontos de treinamento que estão distantes da margem de classificação, o regressor se torna uma extensão do modelo de classificação. Nesse artigo concentraremos nossa atenção na propriedade de classificação que as máquinas de suporte nos oferecem.Conhecido como Support Vector Classification (SVC), o classificador SVC é uma ferramenta que usufrui das diferenças de posição entre determinadas observações e de sua disposição no espaço de atributos, determinado por um dataset, para classificar os pontos observados em relação as suas classes. A ideia é encontrar um objeto geométrico separador de classes, que pode ser uma linha em um espaço bidimensional, um plano em um espaço tridimensional ou um hiperplano, em um espaço n-dimensional de atributos.O método dos vetores de suporte é aplicável a áreas tão diversas quanto a detecção facial e classificação de imagens, a categorização de textos e hipertextos e reconhecimento de letras manuscritas, até a detecção de anomalias.Considere a seguinte base dados apresentada na figura a seguir, com um número M de observações, dois atributos, A e B , e um rótulo que se divide entre as classes Cruz Azul e Círculo Vermelho.   Quando visualizamos os dados de nosso dataset no espaço definido pelos atributos A e B, vemos que sua disposição ocorre de maneira a termos dois agrupamentos, um de Círculos Vermelhos e um de Cruzes Azuis. A figura a seguir apresenta essa disposição espacial das observações. À esquerda vemos a dispersão dos pontos e, à direita, vemos como atua o método SVC de classificação.   Note à direita, que os pontos mais próximos da fronteira entre os dois agrupamentos são utilizados como suporte para a criação de uma linha separadora de classificação. Esses pontos formam nossos vetores de suporte, tanto do lado dos Círculos Vermelhos, quanto do lado das Cruzes azuis e não é necessário que o mesmo número de pontos seja adotado em cada vetor de suporte. São esses pontos que fornecem suporte para a linha separadora, influenciando sua posição. A distância entre os pontos de ambas as classes caracteriza a margem que otimiza o processo de classificação. Como o SVC usa distâncias espaciais para realizar sua classificação, pode ser importante considerar o uso de algum método de reescalonamento dos dados.Pode ser intuitivo imaginar que um modelo que maximiza a margem entre o hiperplano de separação e os pontos de treinamento mais próximos das classes, resulta em um separador mais eficiente, pois em geral quanto maior a margem menor o erro de generalização do classificador. Mas é necessário lembrar da troca entre enviesamento e variância, uma margem maior pode resultar em um aumento do enviesamento do modelo, reduzindo sua variância. Por outro lado, uma margem mais reduzida pode implicar em uma redução do enviesamento, mas um aumento da variância do modelo. Há dois métodos adotados para a escolha do tamanho da margem. O primeira, chamado de Margem Rígida (Hard Margin), é mais indicado para bases com dados linearmente separáveis, entretanto elas podem ser mais sensíveis aos outliers. O segundo método, conhecido como Margem Suave (Soft Margin), é mais indicado para datasets com dados linearmente inseparáveis e apresenta maior maleabilidade e melhor tratamento com outliers.  Para manter um bom balanço entre o viés e a variância no método SVC, é necessário dosar dois hiperparâmetros, C e y. Os hiperparâmetros de um modelo contribuem para sua robustez e precisão, evitando que o modelo seja superdimensionado ou de eficiência insuficiente. O hiperparâmetro de regularização C controla a intensidade da regularização, mantendo com ela uma relação inversa. Quanto maior C, menor a intensidade da regularização, do tipo Ridge. O hiperparâmetro C é responsável por controlar o que se pode entender como a suavidade da margem que separa os dois clusters. Essa relação pode ser vista na figura a seguir.   Para valores mais elevados de C o classificador comete menos violações de margens, o que acaba reduzindo-a. Por outro lado, valores reduzidos para C aumentam o tamanho da margem, aumentando também o número de violações de margem. Esse manejo está diretamente ligado ao controle do sobreajuste do modelo.O hiperparâmetro y tem a função de calibrar a influência de vetores de suporte mais próximos ou mais distantes da linha separadora. Para entender melhor a importância de y é importante lembrar das funções de kernel, aplicadas em distribuições de pontos não linearmente separáveis. Essas funções realizam transformações nos pontos, tornando possível sua separação por um hiperplano. Esse processo é conhecido como um truque de kernel (kernel trick), e guarda uma relação muito próxima com o conceito de medida de similaridade. As funções de kernel podem ser mais elementares, como a polinomial de grau d, com inclinação a e uma constante de deslocamento c, muito popular em bases normalizadas. As funções de kernel também podem ser mais elaboradas, como a função laplaciana, com seu parâmetro de ajuste o.Os valores de entrada são os atributos originais e o valor de saída é uma medida da similaridade do novo espaço de atributos. Como mostrado na figura a seguir. À esquerda vemos uma distribuição de pontos não linearmente separáveis, mas após a aplicação de uma função de kernel, à direita, ocorre a separação entre os pontos em relação à nova medida de similaridade compondo o espaço de atributos. O SVM entende similaridade em termos de proximidade e com isso consegue realizar a separação dos pontos, mantendo os pontos semelhantes mais próximos entre si e mais afastados dos demais.O parâmetro y tem então um comportamento inverso ao do desvio padrão da função de kernel escolhida. Isso significa que um valor alto de y implica em uma função de kernel com baixa variância, implicando que dois pontos precisam estar relativamente próximos, para serem classificados como semelhantes. Em termos do classificador um valor alto de y fará com que apenas os pontos mais próximos da linha separadora afetaram na classificação dos pontos. Já um valor baixo de y define uma função de kernel com alta variância, o que pode classificar como similares pontos relativamente distantes entre si, o que se traduz numa influência maior dos pontos mais distantes da linha separadora, na classificação de pontos de teste. Como pode ser visto na figura a seguir. Imagine agora que consideremos um dataset semelhante ao apresentado anteriormente, mas agora com a inclusão do atributo C, como pode ser visto a seguir. A extrapolação do conceito bi-dimensional de linha separadora, para um conceito tri-dimensional de plano é apresentado na figura a seguir. Note que a dimensão do objeto geométrico separador das classes tem sempre uma unidade inferior àquela do espaço criado pelos atributos do dataset disponível. Isso quer dizer que em um sistema com n atributos, ou n-dimensional, o objeto separador terá (n-1) dimensões. Perceba que no sistema acima um plano corta o espaço formado pelos atributos A, B e C e separa as observações entre as classes de Círculos Vermelhos, abaixo do plano e Cruzes Azuis, acima do plano. A equação geradora de um plano com n dimensões, ou um hiperplano é apresentada a seguir:Em que Wj=(W0, W1, W2,..., Wn) representa um vetor com os coeficientes associados a cada atributo, a constante W0 representa o coeficiente de interceptação do hiperplano e o vetor X=(X1, X2,..., Xn) contém os atributos de nossas observações. O SVM traça um hiperplano entre os pontos, para separá-los e realizar sua classificação, lembre-se que para pontos originalmente linearmente inseparáveis é importante a aplicação de uma função de kernel.Uma vez que os pontos foram submetidos a uma função de kernel, que permite a criação de um hiperplano separador, o método classifica cada ponto como estando acima ou abaixo do hiperplano construído, como mostrado a seguir: Pontos que recebem valor -1 são classificados como estando abaixo do plano separador, pontos com valores +1 são classificados como estando acima do plano separador.O SVM é um dos métodos mais populares para a classificação de classes, ele tenta discriminar as classes de um dataset através da geração de um plano de separação entre os pontos. Para tanto o SVM pode mapear os dados com uma função de kernel que transforma os pontos e facilita a separação das classes. É importante tomar cuidado com o excesso de dimensões, que podem sobrecarregar o classificador forçando a aplicação de técnicas de análise de bases com alta dimensionalidade.Aprenda sobre SVMNa Digital House você aprende sobre o Support Vector Machines (SVM) com abordagem teórica e prática, através do nosso curso de Data Science.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

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#Dados

Inteligência de dados: guia completo com o que você precisa saber

São milhares de informações disponibilizadas todos os dias na internet, que podem mudar a realidade e o rumo das empresas positivamente. Mesmo sabendo das vantagens consequentes da inteligência de dados, a má exploração na análise das mesmas ainda é um grande problema.Acompanhe este artigo e entenda o conceito, a importância da área e quem é esse profissional no mercado de trabalho. Boa leitura!O que é inteligência de dados?Hoje em dia, temos inúmeras ferramentas e plataformas disponíveis para coletar e analisar o grande volume de informações que crescem constantemente. A inteligência de dados trata de tirar insights, planejar soluções inteligentes para o negócio e tomar decisões estratégicas nesse processo.É algo essencial para qualquer empresa, pois é a área responsável por fornecer informações relevantes sobre os concorrentes, público-alvo, além das tendências do mercado.O segredo para o sucesso da inteligência de dados é a organização das informações, para simplificar as análises e aumentar o potencial da descoberta de mais insights. Usar esses dados evita achismos, garante o embasamento nas decisões e, consequentemente, mais chances de obter sucesso.Qual a importância do data intelligence?Utilizar a inteligência de dados ou data intelligence, como também é conhecido, já não é uma escolha, é uma necessidade! Todas as empresas consolidadas no mercado adotam a prática pelos benefícios que agregam ao negócio.Isso porque vivemos em um cenário dinâmico, em que as coisas não param de evoluir. Sendo assim, as organizações aderem às transformações digitais (potencializadas ainda mais na pandemia) e, em paralelo, o comportamento dos consumidores também se modifica. Por isso, tomar decisões baseadas em informações relevantes, atualmente, é a estratégia mais assertiva.Nesse processo de transição para o digital das empresas, elas buscam facilitar o trabalho de gestão em diversos sentidos. Isso porque, além das tecnologias que passam a fazer parte da produtividade, também há o grande volume de dados que cresce todos os dias, carregados de insights importantíssimos para qualquer negócio, e que precisa ser analisado cuidadosamente.Imagine, por exemplo, uma empresa que quer aumentar suas operações para diferentes mercados, mas precisa optar por qual caminho seguir. Se ela se basear em dados, será possível avaliar as opções com maior potencial de sucesso, garantindo que o investimento valha a pena.Podemos pensar também nos departamentos organizacionais, onde o time de conteúdo, por exemplo, precisa dos insights para fazer um marketing de conteúdo que agregue valor ao público, assim como a área de Customer Experience (CX), que precisa ter informações inteligentes do público-alvo para oferecer a melhor experiência ao usuário.Quem são os profissionais de inteligência de dados?São diversas carreiras que atuam com a inteligência de dados, sejam analistas, consultores, gerentes, supervisores, cientistas de dados, entre muitos outros. Esses profissionais precisam ter habilidades analíticas para ler, coletar e analisar dados com precisão.De acordo com um levantamento realizado pela Plugar, 65% destes profissionais estão concentrados no sudeste do País, principalmente na cidade de São Paulo e região, onde também fica a maior concentração de universidades que os formam, além das empresas que os contratam. Com isso, podemos concluir que ainda há muito espaço para novos profissionais em outras localidades.Além disso, há muita demanda para profissionais de dados e poucos profissionais qualificados, que não são suficientes para suprir toda essa necessidade. Ou seja, o mercado está extremamente aquecido e, se você tem interesse, este é o melhor momento para ingressar na área, que é uma promessa para o futuro, além de uma garantia de boa estabilidade profissional.Depois de saber um pouco mais sobre a área de dados, fica difícil não se interessar pelo segmento, não é mesmo? Neste contexto, ter uma certificação ou diploma é uma ótima opção para desenvolver uma base sólida de conhecimentos e utilizá-los no dia a dia das empresas, além de ser um diferencial no mercado de trabalho, quando for fazer entrevistas.A Digital House entende essa realidade e oferece os cursos de Data Science e Data Analytics, que ensinam o aluno a tomar decisões com base em dados, além de gerar inteligência para o negócio, a partir de diferentes ferramentas, como PowerBI, SQL Server e outras.Que tal garantir seu sucesso profissional conosco? Todos os alunos também podem participar do programa gratuito de apoio à recolocação e de feiras de recrutamento exclusivas (Recruiting Day).Por que investir na cultura data-driven?Investir em uma cultura data-driven é buscar resoluções que trazem resultados mais assertivos em diferentes segmentos de mercado, por meio da coleta e análise de dados. E isso precisa ocorrer de maneira organizada, nos diversos departamentos de uma organização, para que não haja limitação de acesso.A cultura data-driven permite que um grande conjunto de dados seja compilado em um só lugar, para que todas as áreas de uma empresa tenham acesso de maneira simples e efetiva.Pensando no mercado, que é cada vez mais competitivo, implantar a cultura data-driven e a inteligência de dados agrega e contribui para a conquista e prospecção de novos clientes, além da retenção dos já existentes, estando na frente da concorrência. É, sem dúvida, um investimento rentável por garantir que as tomadas de decisão sejam as melhores nos planejamentos.Para que todo esse processo aconteça da melhor maneira, é necessário que a gestão tenha um mindset ágil. Recomendamos a leitura do nosso artigo sobre gestão de produtos, entendendo também a importância dele no mercado e as principais habilidades exigidas pelo mercado.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)