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Sun Jun 11 21:11:38 BRT 2023
Empreendedorismo | APRENDIZAGEM
Data Analytics: entenda o que é e como funciona

Os principais tipos de análises de dados e como colocar em prática esse conceito no seu negócio.

· Atualizado em 11/06/2023
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Data Analytics, ou análise de dados, é uma disciplina que se concentra na coleta, organização, processamento e análise de grandes volumes de dados com o objetivo de extrair insights úteis e informações significativas. A análise de dados é uma área crítica para empresas e organizações, que utilizam esses insights para tomar decisões informadas e orientadas por dados.

As técnicas de análise de dados incluem análise estatística, mineração de dados, análise preditiva e machine learning, entre outras. O processo de análise de dados geralmente envolve várias etapas, desde a coleta de dados brutos até a identificação de padrões e tendências nos dados, a visualização desses dados em gráficos e relatórios, e a tomada de decisões baseadas nessas informações.

O Data Analytics é utilizado em diversas áreas, incluindo marketing, finanças, saúde, logística, recursos humanos e gestão de negócios, entre outras. As empresas e organizações usam a análise de dados para entender melhor seus clientes, otimizar suas operações, detectar fraudes, prever tendências, entre outras aplicações.

Compreender a fundo a análise de dados exige saber diferenciar os conceitos de dados, informações e conhecimento. Os 3 termos são muito utilizados como sinônimos para explicar diferentes estágios de análises, mas possuem significados próprios.

  • Dados: é matéria-prima ou produto de um processo de coleta de informação. Nesta etapa inicial, não possuem consistência relevante para orientar decisões de negócios. 
  • Informação: é quando a matéria-prima já foi refinada e tratada. O resultado do processamento de dados transforma-se em informação útil para geração de insights de negócios, classificações, segmentações, e assim por diante.
  • Conhecimento: quando os dados são transformados em conhecimento sobre o negócio. Aqui, a informação gera conhecimento capaz de oferecer diretrizes otimizadas para tomada de decisão em nível organizacional, fornecendo insumos para definição de perfis de clientes, jornadas do consumidor, entre outras operações.

Tipos de análises de dados

  1. Análise preditiva

Antecipação é a peça-chave da análise preditiva. Se o objetivo for prever e antecipar tomadas de decisões, esse tipo de diagnóstico é muito útil.

Neste tipo de análise, modelos estatísticos são elaborados a partir de critérios de causa e efeito.

Dessa maneira, as empresas conseguem prever resultados e antecipar tendências e decisões a partir de fórmulas estatísticas.

  1. Análise prescritiva

Se você busca levantar possibilidades e oportunidades diante de uma determinada situação ou decisão, a análise prescritiva se encaixa muito bem.

Por exemplo: quando o gerente pergunta qual retorno ele teria em vendas caso investisse um percentual a mais na capacitação da equipe.

  1. Análise descritiva

Já a análise descritiva busca entender o que está acontecendo agora. Em empresas, gargalos de produção resultam na perda direta de dinheiro e recursos. E esses processos ficam invisíveis por anos.

São as análises descritivas que ajudam a resolver problemas como este ao responder a pergunta “o que está acontecendo"?

  1. Análise diagnóstica

Semelhante à análise descritiva, a análise diagnóstica é outro método de entender o cenário atual.

Aqui o foco é explicar por que algo aconteceu e os motivos para isso ter ocorrido. Por isso, empresas que já passaram por contratempos podem utilizar a análise diagnóstica para evitar que erros no passado venham se repetir.

O uso de Data Analytics pode ajudar uma empresa a se tornar mais competitiva de várias maneiras. Aqui estão algumas delas:

  • Compreender melhor seus clientes: ao coletar e analisar dados sobre os clientes, as empresas podem entender melhor suas necessidades e preferências. Isso pode ajudar a criar ofertas mais personalizadas e eficazes, melhorando a experiência do cliente e aumentando a fidelidade.
  • Melhorar a eficiência operacional: a análise de dados pode ajudar a identificar ineficiências e gargalos nos processos de negócios, permitindo que as empresas otimizem e automatizem tarefas. Isso pode resultar em custos reduzidos, maior eficiência e melhorias nos prazos de entrega.
  • Identificar novas oportunidades de mercado: a análise de dados pode ajudar a identificar novas tendências de mercado, identificar lacunas nas ofertas da concorrência e desenvolver novos produtos ou serviços para atender às necessidades dos clientes.
  • Prever o comportamento do mercado: a análise de dados pode ajudar as empresas a prever o comportamento do mercado, identificando tendências e padrões de comportamento do consumidor. Isso pode ajudar as empresas a tomar decisões estratégicas informadas, como investir em novas iniciativas de marketing, ajustar preços ou ampliar a oferta de produtos.
  • Identificar riscos e oportunidades financeiras: a análise de dados pode ajudar a identificar riscos financeiros, como fraude, inadimplência ou perda de receita. As empresas também podem identificar oportunidades financeiras, como otimizar a gestão de estoques, reduzir custos e aumentar a receita.

Se a sua empresa deseja começar a usar a estratégia de Data Analytics, aqui estão algumas etapas que podem ser seguidas:

  1. Defina seus objetivos: antes de começar a coletar e analisar dados, é importante que a empresa saiba exatamente o que deseja alcançar com o uso de Data Analytics. Por exemplo, pode ser para entender melhor o comportamento dos clientes, melhorar a eficiência dos processos internos ou desenvolver novos produtos ou serviços.
  2. Identifique as fontes de dados: a empresa deve identificar as fontes de dados que irá utilizar para análise. Isso pode incluir dados internos da empresa, como informações do sistema de vendas ou do CRM, bem como dados externos, como informações de mercado ou de redes sociais.
  3. Coletar e armazenar dados: a empresa deve coletar os dados relevantes e armazená-los em um local seguro e fácil de acessar. Isso pode incluir a implementação de ferramentas de coleta de dados e o uso de tecnologias de armazenamento de dados, como data warehouses e data lakes.
  4. Limpeza e preparação dos dados: antes de analisar os dados, é importante que a empresa faça uma limpeza e preparação dos dados. Isso pode incluir a remoção de dados irrelevantes, a correção de dados incorretos e a padronização dos dados.
  5. Analisar os dados: com os dados preparados, a empresa pode começar a analisá-los para identificar tendências e padrões. Isso pode ser feito por meio de ferramentas de análise de dados, como algoritmos de aprendizado de máquina e análise estatística.
  6. Tomar decisões baseadas em dados: com as análises em mãos, a empresa pode tomar decisões baseadas em dados para atingir seus objetivos. Isso pode incluir a tomada de decisões de negócios, ajustes em processos internos ou mudanças na estratégia de marketing.

A estratégia de Data Analytics exige uma abordagem cuidadosa e uma análise completa dos dados disponíveis. Ao seguir essas etapas, as empresas podem começar a usar o Data Analytics de forma eficaz para alcançar seus objetivos e se manter competitivas no mercado.

Se precisar de ajuda, procure o Sebrae no seu estado.

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Artigo criado a partir do conteúdo do Sebrae PR

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