O primeiro passo é definir quais dados serão coletados e como serão organizados para serem úteis
para a tomada de decisão. É importante ter clareza sobre os objetivos da análise de dados e
identificar quais são os dados relevantes para alcançar esses objetivos. A coleta desses dados deve
ser automatizada sempre que possível e estar alinhada com as políticas de privacidade da empresa e
as leis de proteção de dados em vigor.

Os dados coletados devem ser relevantes para o seu negócio, ou seja, devem estar diretamente
relacionados aos processos e atividades da empresa. Eles devem ser organizados em um modelo de
dados estruturado, com campos bem definidos e valores consistentes. Isso facilitará a análise e a
criação de relatórios e dashboards.

A escolha do software ou ferramenta de análise de dados ideal dependerá das necessidades e
objetivos específicos da empresa. É importante avaliar cada opção com base em recursos, custos,
facilidade de uso e integração com outras ferramentas usadas pela empresa.

Para garantir a segurança dos dados durante todo o processo é importante seguir algumas boas
práticas como Criptografia, Controle de acesso, Autenticação e autorização, Monitoramento de
acesso, Backup e recuperação, Políticas de privacidade, Conformidade com as leis de proteção de
dados. 

É importante que a segurança dos dados seja considerada em todas as fases do processo de Data
Analytics, desde a coleta até a análise e o compartilhamento de resultados. Garantir a privacidade
dos dados é fundamental para manter a confiança dos clientes e evitar possíveis penalidades legais.

Para garantir que a equipe esteja preparada para utilizar a solução de Data Analytics de forma
eficiente e aproveitar ao máximo os insights gerados, é importante seguir algumas práticas como:

● Treinamento Adequado
● Cultura de Dados
● Acesso Fácil aos Dados
● Suporte Contínuo
● Compartilhamento de Conhecimento
● Métricas de Desempenho