QuestionPunkQuestionPunk
Comece grátis
Todos os modelos
Operations & Data

Avaliação de Letramento em Dados e Adoção de Analytics de Autoatendimento

Uma avaliação interna para medir o letramento em dados dos colaboradores, a confiança em analytics de autoatendimento, a adoção de ferramentas e as necessidades de suporte — projetada para revelar lacunas de habilidades, questões de confiança e barreiras que fundamentam a estratégia de capacitação em dados.

Usar este modeloVer mais modelos

Perguntas de exemplo

Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.

22 perguntas · ~10 min
Q01
Mensagem

Bem-vindo(a) à Pesquisa de Letramento em Dados e Analytics de Autoatendimento. Esta pesquisa foi elaborada para entender como você encontra, usa e analisa dados no seu dia a dia de trabalho. Suas respostas nos ajudarão a identificar lacunas em ferramentas, treinamento e suporte para que possamos promover melhor uma cultura orientada por dados. • A participação é voluntária e você pode interromper a qualquer momento. • Todas as respostas são anônimas e serão reportadas apenas de forma agregada. • Não há respostas certas ou erradas — estamos interessados na sua experiência sincera. • Tempo estimado: 6–8 minutos. Clique em Avançar para começar.

Q02
Escala de opinião

Como você avaliaria sua proficiência geral com análise de dados e ferramentas de dados?

Escala: 1 – 7
Mín:InicianteMáx:Especialista
Q03
Lista suspensa

Em uma semana típica, aproximadamente quanto tempo você gasta encontrando, preparando ou limpando dados antes de poder utilizá-los?

  • Menos de 15 minutos
  • 15–30 minutos
  • 31–60 minutos
  • 1–2 horas
  • 2–4 horas
  • Mais de 4 horas
  • Eu não realizo esse tipo de trabalho
Q04
Escala de opinião

Como você avaliaria sua capacidade atual de criar gráficos ou visualizações a partir de dados brutos?

Escala: 1 – 7
Mín:Não sou capaz de fazer issoMáx:Muito proficiente
Q05
Ordenação

Classifique as seguintes barreiras de acordo com o quanto elas limitam seu uso de dados. Coloque a maior barreira no topo.

  1. Acesso ou permissões limitadas às ferramentas
  2. Definições de métricas pouco claras
  3. Complexidade da ferramenta ou curva de aprendizado acentuada
  4. Problemas de qualidade ou atualização dos dados
  5. Falta de tempo
  6. Não saber por onde começar
  7. Preocupação em cometer um erro
Arraste para ordenar
Q06
Escala de opinião

Quão confiante você está na sua capacidade de usar ferramentas de analytics de autoatendimento para responder a perguntas relacionadas ao trabalho?

Escala: 1 – 7
Mín:Nada confianteMáx:Extremamente confiante
Q07
Ordenação

Classifique as seguintes opções de suporte de acordo com o quanto elas seriam úteis para aprimorar suas habilidades e fluxos de trabalho com dados. Coloque a mais útil no topo.

  1. Treinamentos ou workshops ao vivo
  2. Horários de atendimento com a equipe de dados
  3. Guias e documentação de como fazer
  4. Modelos ou dashboards pré-construídos
  5. Catálogo de dados ou busca aprimorados
  6. Atualizações de dados mais rápidas ou confiáveis
  7. Acesso ou permissões simplificados
Arraste para ordenar
Q08
Texto longo

Com base nas suas respostas nesta pesquisa, compartilhe quaisquer considerações adicionais sobre sua experiência com ferramentas de dados, habilidades em dados ou analytics de autoatendimento na nossa organização. (Opcional)

Q09
Lista suspensa

Qual das opções melhor descreve sua principal função ou área?

  • Engenharia
  • Gestão de Produto
  • Design ou UX
  • Marketing
  • Vendas
  • Sucesso do Cliente ou Suporte
  • Operações
  • Finanças
  • RH ou Pessoas
  • TI ou Segurança
  • Outro (especifique)
Q10
Mensagem

Obrigado por concluir esta pesquisa! Suas respostas são anônimas e serão utilizadas de forma agregada para melhorar as ferramentas de dados, o treinamento e o suporte em toda a organização. Se você tiver necessidades urgentes relacionadas a dados, entre em contato diretamente com a sua equipe de dados.

Q11
Lista suspensa

Em uma semana típica de trabalho, com que frequência você analisa ou usa dados como parte da sua função?

  • Várias vezes ao dia
  • Cerca de uma vez por dia
  • Algumas vezes por semana
  • Cerca de uma vez por semana
  • Menos de uma vez por semana
  • Não uso dados regularmente na minha função
Q12
Múltipla escolha

Quais das seguintes ferramentas você usou nos últimos 30 dias para explorar ou reportar dados? Selecione todas as que se aplicam.

  • Planilhas (Excel, Google Sheets)
  • Dashboards de BI (Tableau, Power BI, Looker)
  • Product analytics (Amplitude, Mixpanel)
  • Ferramentas de SQL (por exemplo, clientes Snowflake/BigQuery)
  • Notebooks (Jupyter, RStudio)
  • Ferramenta de catálogo ou linhagem de dados
  • CRM ou analytics de marketing
  • Construtores de visualização (Looker Studio, Data Studio)
  • Outra ferramenta (especifique)
Q13
Escala de opinião

Como você avaliaria sua capacidade atual de escrever ou modificar uma consulta de dados (por exemplo, SQL)?

Escala: 1 – 7
Mín:Não sou capaz de fazer issoMáx:Muito proficiente
Q14
Escala de opinião

Quão claras são as diretrizes de governança e uso de dados que se aplicam à sua função?

Escala: 1 – 5
Mín:Muito pouco clarasMáx:Muito claras
Q15
Escala de opinião

Quanto você confia na precisão dos dados que costuma usar no seu trabalho?

Escala: 1 – 7
Mín:Não confio nadaMáx:Confio completamente
Q16
Entrevista com IA

Gostaríamos de saber mais sobre sua experiência diária com dados. Descreva uma situação recente em que você precisou encontrar ou analisar dados para tomar uma decisão — o que deu certo e o que foi frustrante?

Q17
Lista suspensa

Há quanto tempo você está na empresa?

  • Menos de 6 meses
  • 6–12 meses
  • 1–2 anos
  • 3–5 anos
  • Mais de 5 anos
Q18
Escala de opinião

Quão fácil é encontrar o conjunto de dados ou o dashboard certo quando você precisa?

Escala: 1 – 7
Mín:Muito difícilMáx:Muito fácil
Q19
Escala de opinião

Como você avaliaria sua capacidade atual de interpretar um dashboard ou relatório e extrair conclusões acionáveis?

Escala: 1 – 7
Mín:Não sou capaz de fazer issoMáx:Muito proficiente
Q20
Lista suspensa

Onde você está localizado(a) principalmente?

  • Américas
  • EMEA
  • APAC
  • Múltiplas regiões
  • Prefiro não dizer
Q21
Escala de opinião

Quão fácil é encontrar definições claras e acordadas para as principais métricas que você utiliza?

Escala: 1 – 7
Mín:Muito difícilMáx:Muito fácil
Q22
Lista suspensa

Você é gestor(a) de pessoas?

  • Sim
  • Não
  • Prefiro não dizer

O que está incluído

  • Acompanhamento com IA

    Sondagens adaptativas nas respostas abertas que revelam detalhes que um formulário estático deixaria passar.

  • Verificações de atenção

    Proteções integradas contra respostas apressadas e participantes de baixa qualidade.

  • Textos escritos por IA

    Redação, ordem e ramificações escritas pela IA, ajustadas ao seu objetivo de pesquisa.

  • Relatório automático

    Temas, citações e um resumo em linguagem simples se escrevem sozinhos assim que as respostas chegam.

Por que este modelo

Para que este modelo foi feito: não encontramos nenhum modelo diretamente comparável em outras ferramentas de pesquisa.

O que o diferencia

  • Includes an adaptive AI follow-up interview that asks employees to describe their day-to-day data experience in their own words, going beyond fixed-choice questions to probe specifics and follow up on vague answers
  • Combines opinion-scale ratings across distinct skill dimensions (overall proficiency, chart-building, query writing, dashboard interpretation) so gaps can be pinpointed by skill type rather than a single blended score
  • Uses ranking questions to force prioritization of barriers to data use and of support options, giving clearer signal for data-enablement strategy than simple multiple-choice checklists
  • Captures role, tenure, location, and manager status via dropdowns for segmentation, plus an open-text reflection question, all wrapped in a transparent, anonymous framing communicated to respondents

Perguntas frequentes

Quais perguntas estão no modelo “Avaliação de Letramento em Dados e Adoção de Analytics de Autoatendimento”?

O modelo inclui 22 perguntas prontas para usar, começando por: “Bem-vindo(a) à Pesquisa de Letramento em Dados e Analytics de Autoatendimento. Esta pesquisa foi elaborada para entende…” · “Como você avaliaria sua proficiência geral com análise de dados e ferramentas de dados?” · “Em uma semana típica, aproximadamente quanto tempo você gasta encontrando, preparando ou limpando dados antes de poder u…”. O conjunto completo aparece acima e todas as perguntas podem ser editadas.

Quanto tempo leva para responder a esta pesquisa?

Os participantes normalmente terminam as 22 perguntas em cerca de 10 minutos.

Posso personalizar este modelo?

Sim: cada pergunta, cada opção de resposta e a ordem podem ser editadas antes de publicar. Você pode adicionar ou remover perguntas, ou pedir ao editor com IA para refazer a pesquisa em torno do seu objetivo.

Este modelo é gratuito?

Sim. Abra no editor e comece a personalizar agora: não é preciso criar conta para testar, e o plano gratuito cobre a publicação da sua pesquisa.

Pronto para publicar?

Abra este modelo no editor. Tudo é seu para mudar antes de o primeiro participante ver.

Usar este modeloComeçar grátis

Modelos relacionados

Mais estudos sobre temas semelhantes.

Ver todos
Operations & Data

Pesquisa de Confiança e Análise de Impacto de Linhagem de Dados

Mede a confiança dos profissionais de dados na precisão da linhagem, a eficiência da análise de impacto e as lacunas nas ferramentas. Projetada para equipes de engenharia de dados, análise e plataforma identificarem melhorias de alta prioridade na infraestrutura e nos fluxos de trabalho de linhagem.

Ver modelo
Operations & Data

Pesquisa de Descoberta, Documentação e Confiança em Ativos de Dados

Mede com que facilidade as equipes de análise conseguem encontrar, avaliar e confiar nos ativos de dados em toda a organização, revelando lacunas nas práticas de metadados, documentação e linhagem. Desenvolvida para profissionais de dados e análise; tempo estimado de 6 a 8 minutos.

Ver modelo
Operations & Data

Coaching de IA no Trabalho: Pesquisa de Adoção e Impacto

Mede as taxas de adoção pelos colaboradores, o impacto percebido, as barreiras e os facilitadores das ferramentas de coaching de IA para escrita, comunicação e reuniões. Desenvolvida para equipes de RH e T&D que avaliam o ROI e a estratégia de implementação do coaching de IA.

Ver modelo
Operations & Data

Adoção de Ferramentas de IA em Equipes de Pesquisa

Uma pesquisa que estuda como equipes de pesquisa avaliam, adotam e integram ferramentas de IA para coleta de dados, análise e elaboração de relatórios. Este instrumento mede o uso atual de ferramentas, critérios de avaliação, barreiras à adoção, experiências de treinamento, percepções sobre a qualidade dos dados e padrões de colaboração em equipe.

Ver modelo
Operations & Data

Auditoria de Prontidão para eCommerce: Materiais, Treinamento e Capacitação

Uma pesquisa de diagnóstico interna para equipes de eCommerce avaliarem a disponibilidade de materiais, a eficácia do treinamento, a confiança no tratamento de objeções e os pontos de atrito nos processos. Projetada para respondentes multifuncionais e gera insights acionáveis de priorização.

Ver modelo
Operations & Data

Monitoramento da Qualidade do Trabalho por IA: Pesquisa de Atitudes dos Colaboradores

Mede como os colaboradores se sentem em relação a ferramentas de monitoramento e pontuação de qualidade baseadas em IA no trabalho — abrangendo conforto, confiança, justiça e mudança de comportamento — com um acompanhamento por IA que reconstrói um momento específico em que o monitoramento os afetou, em vez de opiniões abstratas. Desenvolvida para equipes de RH, jurídicas e de tecnologia no ambiente de trabalho que estão avaliando ou implementando práticas de monitoramento por IA.

Ver modelo