How can you identify cost-saving opportunities with data analysis software?

Scrutinize the existing data landscape to identify redundancies and inefficiencies. Unearth hidden gems within datasets that might hold cost-saving insights. Engage stakeholders to understand their specific data requirements, ensuring precision in analysis. Consider the lifecycle of data. Analyze storage costs, data processing workflows, and data transfer expenses. By mapping out the entire data journey, you unearth opportunities to streamline processes, optimize storage, and enhance overall efficiency. Harness the power of predictive analytics to anticipate future data needs. This forward-looking approach enables proactive cost management.

Antes de qualquer implementa??o de algum software de análise de dados e necessário uma análise mais profunda do que você quer responder com os dados. Em alguns projetos de dados, sempre busco entender o que o cliente deseja responder com o seus dados e um exemplo seria sua Receita,Custo,Margem, Resultado, Quantidade de funcionários, Analises temporais para saber o quanto esta evoluindo ou precisando melhorar etc. Para todo esse processo e necessário um bom tratamento dos dados, onde podemos responder as perguntar levantadas no come?o do projeto ou se precisamos voltar para etapa inicial e continuar o tratamento. Por isso todo projeto e necessario um bom levantamento do escopo para que n?o tenha problemas no futuro.

Data analysis can be leveraged by scrubbing expense patterns over the years to identify the peak spending periods, and recognize areas where costs have escalated. Evaluate company's spending in comparison to industry standards, identifying sectors where costs differ from benchmark and highlighting potential avenues for cost-cutting. Utilize forecasting and predictive analytics to anticipate upcoming expenditures. Identify areas poised for cost escalation and implement proactive strategies to curb these increases.

Understanding the needs of the business/company coupled with business processes is very important before investing in any data analysis. From experience, I have seen situations where companies invest in data analysis software that does not suit business objectives and then end up wasting time and resources.

Depois de realizado todo o escopo, agora vamos a ferramenta de analise da dados para melhor alocar seus dados e suas decis?es do negócio. Hoje existem diversas ferramentas como Power Bi, Tableau, Qlik etc. De ante m?o a que mais gosto de usar pela familiaridade e atualiza??es constante e o Power bi, onde existem varios tipos de licen?as que pondem caber no bolso da sua empresa. Além de ser uma ferramenta Service Bi, ela aloca varias fontes de dados, onde pode tar alocando esses dados e cruzando para fazer as análises especificas. Além de ter a op??o gratuita, mas como suas empresa presa pela qualidade e prote??o dos dados seria necessario um investimento para ter esse dados disponivel em um proprio espa?o que a Microsoft oferece.

With the increase in data analysis and visualization softwares, businesses now have an advantage and the opportunity to compare different options, and evaluate different softwares to see which meet their specific needs and requirements.

In my professional journey as an IT consultant, using data analysis software like SQL and R for optimization has revealed cost-saving areas. Through historical data analysis, I identify bottlenecks in workflows, which when refined, result in savings. Predictive modeling helps forecast future demands, optimizing resource allocation. These software packages can also analyze costs associated with different functions, pinpointing areas for potential savings. Combining these techniques with data visualizations, I can deliver compelling reports that drive decisive action, optimizing work processes, and driving savings.

Em minha jornada, o come?o passa pelo levantamento de requisitos e depois vamos para a parte do ETL. A parte de extra??o fazemos o levantamento de todas as fontes de dados que vamos levar para o nosso fluxo de dados e depois passamos para parte de transforma??o. Nessa parte costumo muito usar o Databricks com a linguaguem SQL e PySpark, para fazer o tratamento desses dados e deixar da melhor forma para carregar ao software de analises. Depois de todos os tratamentos e modelagem dos dados vamos pra análises especificas, cria??o de visuais em paineis para representar os dados levantando la no escopo do projeto. Todas essas etapas s?o necessarias para um projeto de BI ser bem efetivado e os fluxos de atualiza??o ser bem efetivo.

In my experience, utilizing data analysis software has proven instrumental in uncovering cost-saving opportunities. Insights from data analysis, using tools like SAS or Python, allowed me to identify inefficiencies in operations, revealing areas for potential cost reduction. Leveraging predictive analytics, I could anticipate demand and efficiently allocate resources, reducing wastage. Also, the data-driven approach equipped me to design and implement cost-effective strategies. Therefore, effectively using data analysis software not only provides a window into the state of operations but also illuminates pathways to substantial cost savings.

Depois de todo processo de levantamento do escopo do projeto e a parte de ETL. Vamos para as análises especificas que vamos responder ao cliente ou empresa. As ferramentas de análises de dados s?o de grande ajuda para que você deseja responder perguntas baseada em dados. A redu??o de custo pode estar atrelada a regocia??o de materia prima principal para criar aquele produto final, produtos que est?o com poucas vendas mais custo de produ??o muito alto etc. Isso s?o perguntas que podem ser respondidas, além de reduzir tempo de análises, pois com alguns cliques e filtros você pode verificar tudo isso. Em todo projeto o tempo de análise e muito importante pois nele podemos ter as resposta rapidas e tratativas especificas com base na decis?es.

Regularly upskill in the latest features and functionalities of your chosen software. Stay attuned to industry trends, exploring how advancements can be leveraged for efficiency gains. Establish feedback loops within your data analysis processes. Learn from past analyses, understanding where resources were underutilized or misallocated. Use this insight to refine future strategies and pinpoint areas for cost optimization. Harness the power of machine learning algorithms within the software to identify patterns and anomalies in your data. This proactive approach allows you to foresee potential cost fluctuations and implement preemptive measures.

Depois de todo o projeto estar em produ??o, os pontos de melhorias a partir das análises com os dados implementados podem ajudar cada vez mais a empresa evoluir na tomada de decis?o baseada em dados. Um bom ponto que pode ajudar s?o os feedbacks. Um bom ponto é ter uma análise de NPS, para medir a satisfa??o dos clientes e buscar com esses insights sempre a evolu??o do negócio. Muitas empresas podem tirar valiosas dicas para evoluir continuamente no mundo dos negócios. Como dizem que os dados s?o uma mina de ouro, ele pode ser utilizada por qualquer empresa que deseja ter uma evolu??o contínua em seus negócios.

Basically, Data is big asset to the company, to manage and validate a lavish asset an obviously need a wise and common sense person. If the company or person starts learning and improving on existing system,by the end of the learning both company and person shall able to understand the practical aspects at their own level, so automatically that understand will help to reduce the cost, time and thinking.

When we evaluate a new tool for the organization. We want to gather subject matter experts to categorize our current pain points. How will the tool fit the specific situation is very critical for the decision? How will the tool can solve the challenge we are facing now? In terms of software, we would love to have long-term vision to look forward the future capacity. Imaging 3-5 years later, will this tool still satisfy our demand? No one can guarantee the capability of the tool, but we might be see their roadmap towards that direction. In the market, the licensing fee is very tricky. We have to really understand the cost and calculate the cost based on the real situation, even thought sometimes we can get a good deal.