Análise de dados: Aplique a metodologia certa

Análise de dados: Aplique a metodologia certa!

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Embora a coleta e o armazenamento de dados de forma massiva sejam relevantes para as empresas, essas ações não são suficientes para garantir processos eficientes e bons resultados.

Para obter todos os benefícios oferecidos pelos dados é essencial analisá-los com sabedoria e entender como podem contribuir ao desenvolvimento organizacional.

De fato, a análise de dados proporciona muitas vantagens competitivas como apoio à tomada de decisão, segmentação de parceiros de negócios e de clientes, assim como melhora na gestão interna da empresa.

No entanto, a maximização dos benefícios oferecidos pelo fluxo de informação depende da metodologia de análise escolhida para entender determinado grupo de dados. Mas afinal, o que isso quer dizer?

Neste artigo, você descobrirá a resposta para a questão entendendo a importância da análise de dados e conhecendo os 4 tipos de análises, assim como as suas principais características. 

Animado? Continue conosco!

Importância da análise de dados

A análise de dados possibilita que as empresas aproveitem os seus dados e gerem movimentações de negócio muito mais inteligentes, operações mais eficientes, maior lucratividade e clientes mais satisfeitos. 

De fato, as empresas orientadas por dados e que são consideradas como referências no mercado conseguem:

• Reduzir custos principalmente pela possibilidade de identificar negócios mais rentáveis;
• otimizar o processo de tomada de decisões, uma vez que os gestores podem combinar dados de diferentes fontes de maneira rápida; e,
• criação de novos produtos e serviços devido a sua capacidade em detectar as necessidades dos clientes.

Como pode perceber, o correto tratamento e análise de dados permite que as empresas eliminem processos deficientes e falhos e melhorem sua produtividade.

#4 tipos de análises de dados para as empresas modernas

O processo de análise de dados é fundamentado no uso do raciocínio crítico, livre de vieses, acerca de um determinado conjunto de dados com a finalidade de confirmar ou descartar uma hipótese através da geração de novos conhecimentos. 

Contudo, a obtenção de conhecimento valioso e orientado a sanar as demandas corporativas depende da maneira como esses dados são trabalhados.

Neste sentido, a escolha correta do tipo de análise pode ser um aspecto decisivo para que esses ativos alcancem o protagonismo no processo de gestão e agreguem valor ao negócio.

#01 Análise descritiva

Neste tipo de análise, o profissional de Data Analytics conhece a resposta de:

• Qual a situação atual da empresa?

Para isso, considera o histórico da empresa em termos de negócios e processos, da mesma forma que presta atenção nos resultados no mercado ao longo do seu período de atividade.

Ao realizar a análise descritiva, as empresas podem obter informações a respeito da quantidade de clientes perdidos, do valor das vendas geradas por um determinado produto e do resultado das campanhas recentemente veiculadas.

Para efetuar uma correta análise, o especialista em Data Analytics deve utilizar ferramentas como a inteligência de negócios, a análise estatística e a mineração de dados para gerar relatórios e gráficos que permitam ao gestor ter uma visão global das circunstâncias da empresa, tanto históricas quanto atuais.

Desta forma, é possível tomar decisões imediatas com um alto nível de segurança, uma vez que a análise é baseada em dados concretos e atuais.

#02 Análise diagnóstica

A realização desta análise procura responder a seguinte pergunta:

• Por que aconteceu um evento determinado?

Da mesma forma que o tipo descritivo, considera o desempenho histórico do negócio, porém, adiciona dados relacionados ao contexto.

Por esta razão, é indicada a adoção desta perspectiva quando o gestor procura as causas de uma situação concreta. 

Por certo, o uso da metodologia procura as causas de um contexto específico atual estudando e relacionando todos os dados disponíveis no intuito de achar padrões de comportamento que expliquem os resultados obtidos até o momento. 

Em síntese, este tipo de análise de diagnóstico é vital para solucionar problemas e evitar a sua repetição no futuro. Inclusive, a análise diagnóstica é muito usada em vendas a título de complemento - reforça a projeção dos dados -, já que a análise preditiva ainda é dominante no setor.

#03 Análise preditiva

A análise preditiva usa um grande conjunto de dados obtidos por meio de aplicativos e softwares para prever padrões e futuros comportamentos.

De fato, as informações geradas por esses dados são combinadas com as obtidas em outras fontes, tornando-se desta forma, Big Data.

Graças à tecnologia, esses dados podem ser analisados de maneira efetiva utilizando tecnologias como a Inteligência Artificial. No entanto, qual o principal objetivo da análise preditiva?

Este tipo de análise procura gerar inteligência de mercado respondendo a seguinte questão:

• O que poderia acontecer?

Para isso, contrasta dados recentes e históricos com técnicas estatísticas e de IA para projetar cenários e comportamentos de clientes potenciais fundamentados no conhecimento probabilístico.

O método bastante versátil, possibilita analisar qualquer setor corporativo. No entanto, é especialmente importante no mercado de ações e investimentos, assim como em empresas de seguros.

Por meio desta análise podemos eliminar fraudes, diminuir riscos financeiros ou aumentar a rentabilidade da empresa.

Em poucas palavras, a análise preditiva usa os dados e as tecnologias no intuito de entender melhor os clientes, os parceiros estratégicos, os produtos, assim como detectar potenciais riscos e futuras oportunidades para uma organização. 

Por exemplo, mediante a adoção de tecnologias como Big Data e Machine Learning, a empresa Netflix consegue identificar padrões de comportamento, entender quais tipos de programas são relevantes para os usuários e, deste modo, recomendar séries e filmes de acordo com a sua preferência.

#04 Análise prescritiva

Logo após descrever os dados, compreender as suas principais características, gerar uma representação de uma situação hipotética, é possível determinar objetivos traçando o processo inverso. Portanto, nesta etapa, é importante responder à questão:

• O que deveríamos fazer?

Como você já deve ter percebido, a realização da análise prescritiva demanda a integração do elemento humano justamente por conta do raciocínio lógico requerido para estabelecer as metas e usar ferramentas como a simulação, a análise de decisão multicritério e outros recursos de Data Science. 

Desta forma, a análise prescritiva permite identificar prováveis cenários e sugerir soluções para enfrentar esses eventos caso eles, de fato, venham a acontecer no futuro. Além disso, é uma ótima metodologia para identificar a eficiência de processos. 

Devido a sua relevância, o método é usado por grandes corporações como Google para verificar quais sites são interessantes para os usuários e alterar os resultados das buscas de determinadas palavras-chave.

Em resumo, todos os tipos de análises de dados são extremamente importantes para a organização. 🚀📈

Por isso, é fundamental que os gestores busquem aplicá-las considerando as particularidades do negócio e estejam cientes da necessidade de contar com ajuda especializada.

Quer saber como podemos te ajudar? Entre em contato com o nosso time através do campo de comentários e tire todas as suas dúvidas.

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