MENU

| BR

Campus

Cursos

Programas Executivos

Programas Executivos

Paises

15 dicas de SEO para otimizar o seu site para os motores de busca

15 dicas de SEO para otimizar o seu site para os motores de busca
#Marketing
28 de maio - min de leitura

Você vai conhecer os fatores on e off page, além de ferramentas, que vão fazer toda diferença na sua estratégia de SEO


Os motores de busca representam o início de 90% das experiências online. Os cinco primeiros colocados ganham cerca de 70% de todos os cliques. Como diz a piada acerca do tema, se você quiser esconder um corpo, coloque-o na segunda página do Google! Ter um bom desempenho nos buscadores também pode ter grande impacto na conversão, como mostrou a pesquisa da consultoria de marketing Custora. Segundo o levantamento, os usuários que chegaram a um site por meio do Google se mostraram mais abertos a compras e dispostos a gastar mais. Ou seja, ter uma estratégia voltada para conquistar um bom resultado nas buscas orgânicas ? aquelas realizadas espontaneamente pelo usuário em motores de busca, como Google, Bing e Yahoo Search ? é fundamental para o sucesso do seu negócio nos meios digitais. A esse trabalho se dá o nome de Search Engine Optimization (SEO) - um conjunto de técnicas criado a partir dos parâmetros e algoritmos dos buscadores. Conheça 15 delas a seguir para alavancar a sua página:

1) Planeje

A lógica do Google se resume em oferecer a melhor experiência para o usuário, o que implica em oferecer o melhor conteúdo, de forma mais rápida, segura e completa. Por isso, o trabalho de SEO começa bem antes, já no planejamento do seu negócio e da sua comunicação. Você precisa entender bem o seu público-alvo, seus problemas, suas dores, como ele busca as soluções para tais questões e o comportamento dele em cada canal e ponto de contato. É esse levantamento que deve guiar a sua estratégia de SEO, a partir da definição das palavras-chave.

2) Elenque as palavras-chave

Comece a elencar os termos de busca mais relevantes, que devem ser do tipo cauda longa, que trazem termos mais específicos e são fundamentais para uma boa segmentação e ranqueamento, e do tipo head, que são mais curtos e, portanto, genéricos. Este artigo da agência de conteúdo Rock Content traz detalhes da diferença entre cada tipo e como utilizá-los. O Google Keyword Planner te ajuda a pesquisar termos alternativos para a sua palavra-chave, que não precisa ser, necessariamente, uma palavra. Aproveite também para fazer uma pesquisa dos concorrentes, pesquisando as URLs dos sites deles. Você ainda tem à disposição a função "Suggest", que traz uma lista de opções para completar um termo que está sendo pesquisado e as "pesquisas relacionadas" que aparecem ao final da página. São bons termômetros do que estão em alta no buscador. Com o planejamento e as palavras-chave em mente (e em um documento!), mãos a obra, porque trabalho não falta. São mais de 200 fatores, que podem ser divididos em duas categorias - on e off page. On page refere-se a itens da própria página a ser otimizada e levam em consideração a experiência do usuários, como títulos, textos, design, usabilidade e performance. Enquanto o off page refere-se a itens externos, que estão além da sua página propriamente dita.

3) Melhore a performance

A primeira dica on page traz a máxima "tempo é dinheiro". De acordo com a Pingdom, que possui uma ferramenta para testar a velocidade de sites, o tempo médio é de cinco segundos, mas profissionais do Google, como Maile Ohye e John Mueller, já se pronunciaram, há alguns anos, afirmando que dois segundos seria o limite para um bom desempenho. A expectativa é que sites de e-commerce, por exemplo, levem menos de meio segundo. E, a partir de julho deste ano, como o próprio Google explica neste artigo, a velocidade das páginas também será um fator de ranqueamento para as buscas feitas a partir de smartphones.

4) Tenha URLs amigáveis

O engajamento e a confiança do usuário já começam pela URL, que engloba diversos fatores. Por isso, tenha URLs que possam ser facilmente lidas pelos usuários, sem símbolos e códigos, e que estejam relacionadas com o conteúdo a qual se referem. De preferência, ainda, que contenha a palavra-chave. Mas não adianta exagerar e repetir a palavra-chave, pois coerência também entra para a conta do Google. Para tornar a URL ainda mais inteligível, separe as palavras por traços ou sublinhados, que não são lidos pelos buscadores, em vez de outros caracteres ou espaços. Alguns servidores diferenciam letras maiúsculas de minúscula. Então, pra que correr riscos? Opte pelos caracteres minúsculos. A lógica do "menos é mais" também faz todo sentido quando se trata de URL. Dê preferência às mais curtas, mas, de novo, sem exagero. O recomendável é que ela fique em até 60 caracteres e não chegue perto de 100.

5) Atente-se ao título da página

Segundo o Moz ? conjunto de ferramentas para análise e melhora de performance de sites ? as "title tags" (tags de título) são o segundo fator mais importante para o SEO em uma página, logo depois do conteúdo. O título é o cartão de visitas do seu endereço. É ele que mostra aos usuários e aos buscadores que você possui o que eles procuram. Sendo assim, cada página deve ter um título, levando sempre em consideração as necessidades de busca do seu público e, portanto, contendo a palavra-chave. Segundo Neil Patel, considerado um dos gurus do marketing digital, quanto mais no início ela estiver, melhor. Como o espaço para apresentação do título é limitado, limite também o tamanho do seu título. Textos muito extensos podem aparecer cortados e o usuário perder informação e títulos curtos demais podem ser vagos. Procure mantê-los entre 50 e 68 caracteres.

6) Crie conteúdos relevantes

Você já viu aqui que o conteúdo deve ser planejado de acordo com as necessidades de seu público-alvo e deve responder aos problemas e questões que o cercam. A palavra-chave, portanto, é fundamental também nele, mas precisa estar contextualizada, de maneira que faça sentido. Isto é, nada de carregar o texto com as palavras-chave porque os buscadores já têm inteligência suficiente para perceber esses artifícios que tornam o texto menos atrativo e relevante para o leitor.

7) Otimize as meta tags

As meta-tags são como etiquetas inseridas no código HTML, que têm o objetivo de passar informações relevantes a programas externos, como os robôs dos buscadores, a fim de identificar melhor a página onde ela está inserida. Uma delas é a meta description ? o resumo da página que aparece no Google. Ter uma meta descrição com sua palavra-chave principal é fundamental. Além disso, se você não tiver um resumo, o Google achará um pra você, o que pode não ser bom: você já deve ter visto sites com reticências no final da descrição, por exemplo, não é mesmo? Respeitar o limite de 156 caracteres também faz parte do trabalho, pois além de ter uma mensagem completa, você evita de ter sua página classificada como spam. Para se aprofundar nas meta tags, leia esse artigo do Google sobre o tema.

8) Otimize as tags de título ou cabeçalho - H1 a H6

As tags de título são classificadas hierarquicamente de H1 (o título ou cabeçalho) a H6 (subtítulos). Elas evidenciam os temas abordados na página, demonstram o contexto geral e o grau de importância das palavras-chave dentro do todo. Pelas boas práticas, recomenda-se ter apenas uma tag H1 por página para que a força da palavra principal esteja concentrada nela. Além do conteúdo, a forma, ou seja, a formatação dela é relevante. A H2 tem ganhado mais relevância. Portanto, trabalhe as palavras-chave e termos complementares nos subtítulos e busque sempre respeitar a hierarquia, que segue a ordem crescente.

9) Otimize as imagens

Os robôs não lêem figuras, mas você pode traduzi-las para eles. Fazer isso de forma estratégica é mais um ponto a favor para o seu resultado. Para isso, utilize a "tag alt" ? um texto "alternativo" que traz uma "etiqueta" de identificação para a imagem. Os usuários também são beneficiados pela prática, pois torna a imagem mais acessível e compreensível no caso da figura não ser carregada.

10) Aposte em linkagem interna

Por meio de links que remetam a outros conteúdos interessantes e relacionados de sua própria página, você mostra ao Google a profundidade dela, além de oferecer uma experiência mais completa ao usuário. Mas a linkagem interna deve fazer sentido e ser usada com bom senso, pois, como já destacamos aqui, a experiência do usuário é sempre o mote do Google e, portanto, deve ser o de suas estratégias também.

11) Conquiste backlinks

Com essa dica, começamos a abordar os fatores off page. Os backlinks são também chamados de links de entrada e apontam o seu endereço para o Google a partir de um endereço externo. O mundo ideal é reunir qualidade e quantidade, que vão demonstrar a autoridade de sua página. Como se tratam de fatores externos, que não estão sob seu controle direto, a estratégia é conquistá-los, com paciência e dedicação à sua própria página, para que ela seja merecedora desses apontamentos relevantes. Quanto mais conteúdo relevante você tiver, mais outros sites farão menção à sua página.

12) Tenha cuidado com os links recíprocos

Como o próprio nome já diz, trata-se da troca de links entre sites. Se ela fizer sentido, pode até ser uma boa estratégia, mas é preciso ter muito cuidado para que a transação não seja vista como manipulação perante os mecanismos de busca, tal como as chamadas "link farms" (fazendas de links), que são diversos sites criados exclusivamente para linkagem entre eles ou para uma página.

13) Analise os links externos

Se qualidade é importante, analisar os links externos que apontam para sua página deve fazer parte do trabalho de SEO off page. Algumas ferramentas podem ajudar nesse trabalho. Neste artigo do Neil Patel há nove delas.

14) Invista em Social Media Optimization (SMO)

Compartilhamentos, comentários e troca de conteúdos nas redes sociais também contam para os fatores de SEO off page. Eles contribuem para o ranking e popularidade do seu site. Aqui também contam a qualidade e a quantidade. Você pode pensar em estratégias com influenciadores digitais ou produzir conteúdos e dinâmicas com potencial de viralização, por exemplo.

15) Local Search SEO

Desde 2014 os algoritmos do Google cruzam dados com resultados do Google Maps, levando a um novo patamar nas buscas os negócios locais. Informar a sua localização, divulgando seu endereço e telefone comercial em local visível, usar o Google Local Business Center, caso tenha uma empresa física, para que você apareça no Maps, e incentivar as avaliações dos clientes, são boas práticas para otimizar a sua localização. Há muito mais além dos fatores de SEO que você acabou de conferir. E todos eles fazem parte da programação do curso de Marketing Digital da Digital House, onde você ainda vai poder colocar o seu conhecimento teórico em prática. Gostou? Então venha para o Papo Digital para conhecer o nosso campus, saber mais sobre o curso e tirar dúvidas com os nossos especialistas.

Outras notícias

A nova corrida espacial img
#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! ;)

Inteligência de dados: guia completo com o que você precisa saber img
#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! ;)