5 erros cometidos na coleta de dados

Durante o processo de coleta de dados, sabemos que os erros acontecem. O desejo de obter a informação certa, relevante e precisa, é o sonho de qualquer tomador de decisão.

No dia a dia da gestão organizacional, estamos presos há alguns padrões que nos levam a coleta de dados e eles geralmente são: identificar problemas e resolver problemas.

A resolução de problemas passa por um processo parecido com o que eu exemplifico abaixo:

Identificar o problema > conhecer o problema > levantar soluções > resolver o problema.

Confira aqui: 6 técnicas de coleta de dados para a tomada de decisão.

Coletar, estruturar e analisa dados fazem parte do dia a dia das empresas hoje. Não estamos mais presos nas pesquisas de mercado, as famosas pesquisas de campo.

A internet se tornou a maior auxiliadora das empresas no que diz respeito a identificar comportamentos e tendências.

O data mining já é há algum tempo o ajudante das empresas no que diz respeito a segmentação de público-alvo, identificação de riscos e etc (…).

Na busca de otimizar os processos de pesquisa, as organizações têm se voltado para a automatização da coleta de dados, reduzindo o tempo de consultas nos bancos de dados e aumentando a eficiência dos resultados.

Por mais incrível que possa parecer, mesmo que um gestor ou empresa recorra a uma plataforma de automação de coleta de dados, os erros podem acontecer e muitas vezes, com frequência.

Se você deseja obter resultados expressivos e informações relevantes, procure evitar esses erros.

5 erros que devem ser evitados durante a coleta de dados

Em sua maioria, os erros nos induzem a processos de melhorias e a busca constante pela excelência.

A coleta de dados é uma atividade importante, pois através dos seus resultados teremos uma base para a tomada de decisão empresarial.

Como o desenvolvimento de qualquer projeto, alguns pontos se repetem durante a etapa de coleta de dados, tornando a ação totalmente improdutiva e com resultados insignificantes.

Por isso, atente-se a esses erros e procure sempre os evitar.

1 – Não ter um objetivo

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A falta de objetivos já levou muitos projetos potenciais a ruína e com a coleta de dados, não é diferente.

A pergunta a se fazer nesses momentos é, “como percorrer um caminho se não sei onde desejo chegar“?

Um modelo simples que pode ser utilizado para a definição de objetivos, principalmente durante uma coleta de dados, é utilizar o método do plano de ação:

  • O que?
  • Onde?
  • Como?
  • Quanto?
  • Quando?

A vezes penso que essas 5 perguntinhas são um tanto desvalorizadas, mas, pode apostar, elas salvam vidas, projetos e empresas.

Lembre-se que o seu objetivo é o seu destino!

2 – Atirar para todos os lados

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Atirar para todos os lados nunca foi uma garantia de acertar o alvo. Isso acontece com negócios, projetos e pesquisas.

É importante esclarecer que quanto mais pessoas você quer atingir, sem um padrão ou critério, mais difícil será obter os resultados que você espera.

Confira o artigo: A pesquisa de CPF pode salvar a sua empresa?

Certifique-se de que foi realizado um processo de segmentação, onde os dados a serem coletados sejam precisos e específicos.

Tendo um alvo certo, a sua tomada de decisão ganha em eficiência e resultados.

3 – Não utilizar critério de pesquisa

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Estabelecer critérios é fazer uso de uma estrutura que o fará atingir o objetivo esperado.

Quando não utilizamos critérios para a realização de uma pesquisa é como se tentássemos atingir um objetivo sem utilizar as ações e ferramentas certas.

Os critérios são referências, onde será estabelecido pontos verdadeiros, uma comparação entre certo e errado.

Ao estabelecer critérios para a sua coleta de dados, você baseia as respostas de acordo com aquilo que se espera para atingir o objetivo.

4 – Abusar do volume de dados coletados

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Com a expansão do big data, o conceito de grandes volumes de dados se expandiu dentre alguns setores da indústria.

Sabemos que o volume de dados é essencial, mas não podemos e nem precisamos abusar deles, pois, em sua maioria, a nossa busca está embasa no small data.

O small data são os pequenos dados essenciais para o embasamento do processo decisório e extrai-los dos grandes volumes de dados não é uma tarefa fácil.

Concentre-se nos dados que realmente interessam para que o seu objetivo seja de fato atingido.

Confira o artigo: 5 métodos para coleta de dados.

5 – Não estruturar os dados finais

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O processo final de uma coleta de dados é a estruturação dos mesmos. Identificar padrões de respostas e fazer a tabulação é essencial para identificar os resultados.

Infelizmente, sempre ocorre erros na hora de estruturar os dados encontrados e isso pode prejudicar a documentação dos resultados, atingindo uma cadeia de tomadores de decisões.

Conclusão

Errar e acertar é um processo que acontece no dia a dia daqueles que são focados em ações. Mas, é importante ter em mente que quando os erros se repetem, é necessário questionar e mudar a forma como as coisas são feitas.

Lembre-se desses erros e procure evita-los durante o processo de coleta de dados, dessa forma, você verá como os resultados serão alcançados com mais facilidades.

E você, conhece algum erro que comumente acontece durante o processo de coleta de dados? Comente abaixo. 😉

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