Você já reparou na quantidade de dados que são gerados todos os dias em uma empresa? Nesse sentido, a análise de dados pode auxiliar em um dos maiores problemas que muitos gestores enfrentam: a maneira de como lidar com estes dados e como os transformar em informações úteis para auxiliar na solução de problemas.
Por isso, os diferentes tipos de análise de dados buscam sanar esses problemas, que estão presentes em diversas organizações. Isso ocorre através da otimização de processos e do tempo com análises mais precisas e soluções ágeis. Uma melhor tomada de decisão, portanto, faz com que empresas tenham crescimentos exponenciais e imediatos.
O que é análise de dados?
A análise de dados é o estudo e transformação de um conjunto de dados em informações relevantes. Dados acerca de processos, fornecedores e funcionários, por exemplo, apenas se tornam relevantes assim que um estudo com foco em uma finalidade específica é feito sobre os mesmos.
Portanto, esta análise serve como base para as empresas solucionarem, de forma otimizada, problemas complexos em diferentes áreas de atuação.
Atualmente, áreas vinculadas à análise de dados estão em constante avanço e crescimento no mercado. Ademais, novos setores estão usando a análise e big data para obter resultados mais contundentes e efetivos.
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O que é big data?
O big data é uma ferramenta que auxilia empresas a obterem um vasto número de informações que podem ajudar a otimizar a tomada de decisão. Dessa forma, a ferramenta permite que os eletrônicos processem, de forma rápida e segura, os registros necessários para problemas diversos.
A ferramenta em questão, é preparada para lidar com um grande volume de dados não-estruturados, ou seja, dados que não possuem relação entre si. Assim, a partir deles, permitir que seja feita uma análise com propósitos distintos, dependendo da necessidade em questão.
A utilização do big data é de suma importância para empresas que visam. Estratégias de marketing, aumento de produtividade, redução de custos e tomadas de decisão mais seguras e inteligentes são exemplos de ações em que o big data atua como um facilitador. Assim, os principais aspectos do Big Data podem ser definidos por 5 Vs:
- Volume
- Variedade
- Velocidade
- Veracidade
- Valor
Muito próximo ao conceito de big data, vale citar o Machine Learning. É um ramo da inteligência artificial que, analisando dados, automatiza a construção de sistemas analíticos. Além disso, o mesmo está ligado à ideia de que o sistema é capaz de identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana, característica que facilita uma análise acerca de diferentes processos.
Benefícios da análise de dados
O uso da análise de dados gera diversos benefícios para os colaboradores e para a empresa.
Abaixo, veja algumas das vantagens desta implementação:
- Monitoramento dos negócios: é importante fazer uma análise contínua do negócio e ter dados de como estão os resultados da empresa e quais objetivos devem ser mirados em curto e longo prazo.
- Auxílio na tomada de decisão: com uma certa capacidade preditiva, é possível tomar decisões mais embasadas e com maior convicção do rumo que está indo o processo.
- Conhecer seus clientes: saber qual a preferência de seus clientes e qual o público-alvo é uma grande vantagem competitiva em relação aos concorrentes. .
- Foco em metas e melhores resultados: com indicadores, a empresa consegue estipular metas individuais e coletivas. Assim, a motivação para atingir resultados pessoais será maior e, com isso, as metas da empresa estarão mais próximas de seu cumprimento.
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Quais são os tipos de análise de dados?
Há diferentes formas de se trabalhar com dados e, sendo assim, diferentes formas de análise, que auxiliam na obtenção de resultados para diversas propostas. Dessa forma, é possível direcionar este estudo para intenções específicas, como veremos a seguir com os quatro tipos de análise de dados:
Análise preditiva
Para o desenvolvimento desta análise, são utilizados dados estatísticos e históricos para projetar prováveis comportamentos e tendências do mercado com maior precisão.
Nesse sentido, a análise de dados preditiva é a mais utilizada por permitir que as empresas visualizem e reestruturem seus indicadores (KPIs), fazendo com que eles se tornem mais tangíveis. Com Big Data, grandes multinacionais como Amazon e Netflix realizam estudos comportamentais sobre seus clientes e estratégias de marketing com o uso da análise preditiva, por exemplo.
Arranjo prescritiva
Esta é a etapa que possui mais valor, tanto pelo fato de necessitar de um profissional para concretizá-la, quanto por ter o peso de definir as próximas ações para que o resultado final seja como o esperado.
Empresas que trabalham com dados de consumidores, por exemplo, fazem seu uso para ter dimensão de quais websites são apresentados ao usuário, a partir de um conjunto de palavras-chave. Sendo assim, uma campanha de marketing passa por esta análise, para que haja dados acerca do seu possível sucesso e para ajudar no desenvolvimento da melhor estratégia para a empresa.
Arranjo diagnóstica
Esta análise tem como objetivo a compreensão das causas de um evento. Assim, nela, é feita a verificação do impacto de uma ação tomada. Para facilitar esta análise, cinco perguntas devem ser respondidas para encontrar soluções:
- Quem?
- Quando?
- Onde?
- Como?
- Por quê?
A partir destas respostas, pode-se traçar estratégias para aprimorar os resultados e entender de que maneira determinados acontecimentos ocorreram. Este modelo assemelha-se muito à ferramenta 5W2H, onde o objetivo é destrinchar o problema para facilitar a tomada de decisão.
As redes sociais fazem uso deste método para nivelar dados de seguidores, visualizações e curtidas para entender melhor o seu público-alvo e engajamento.
A seguir, vemos um gráfico de impacto x complexidade de cada tipo de análise de dados, conforme referência do blog da UFABC jr.
Para saber mais sobre o 5W2H, outra ferramenta de resolução de problemas, clique aqui.
Como fazer análise de dados?
O estudo de dados está se tornando cada vez mais importante para as empresas, sejam elas de pequeno, médio ou grande porte. Sendo assim, ter o conhecimento de quais etapas seguir para obter uma análise eficaz e produtiva, é indispensável. Abaixo, conheça as principais fases e parâmetros que permitem as análises de dados:
- Análises Exploratórias: São análises feitas antes da obtenção de dados integrados, os dados podem estar incompletos. Não há uma completa automatização nesta fase, pois é necessário que alguém verifique os dados e os insira os pontos fora da curva no sistema.
- Escolha de Indicadores: Ter bons indicadores é ter indicadores que fazem sentido para o negócio em questão. A partir de métricas definidas, o analista saberá que seus insights estão alinhados com os objetivos e são agregadores ao processo.
- Geração de relatórios: Um relatório contendo os dados e informações, feito após a realização de certo tipo de análise, deve ser gerado para orientar as decisões empresariais. Portanto, esse sumário leva em consideração a clareza dos dados utilizados e a precisão da análise feita. Cada tipo de análise tem papel importante e atua em diferentes situações dentro de uma empresa. Assim, elas orientam as decisões e os objetivos futuros.
- Modelagem de dados e uso de software: é nesta etapa que os profissionais determinam qual tipo de análise é ideal para cada tarefa. Com isso, o uso de diferentes ferramentas como o Google Analytics e Stilingue, que trabalham com análise de dados, é muito comum.
Automação de análise de dados: saiba mais
Com esta aplicação, benefícios como facilidade para escalar, menores riscos, otimização de etapas, padronização e controle e decisões mais ágeis farão diferença no decorrer e ao fim do projeto como um todo.
Além disso, a extração, transformação e carregamento de dados é um processo bastante repetitivo e pode ser substituído, permitindo que o empregado invista suas horas em atividades com alto valor agregado. Assim, a automação de dados pode auxiliar o empregador a reorganizar sua equipe visando processos mais eficientes.
