Você já pensou conhecer alguém tão bem a ponto de prever o que ela vai pensar, dizer ou fazer em seguida?
Pois esta é a proposta da análise de dados, ou data analytics, uma tecnologia que vem se superando a cada dia e demonstrando o quanto pode impulsionar os resultados de uma organização.
Como você deve imaginar, a análise de dados não é nova. Se voltarmos no tempo, sempre analisamos dados para melhor compreender a nossa realidade. Mas foi em meados do século XIX, com Frederick Taylor, que esse termo começou a ganhar uma nova roupagem.
Taylor iniciou seus estudos de tempos e movimentos para aumentar a produtividade nas fábricas. Henry Ford, por sua vez, mensurou tempo e qualidade na produção.
E, de lá para cá, a análise de dados só ganhou cada vez mais espaço, esmiuçando uma série de outros fatores que são essenciais para o sucesso organizacional, como comportamento do consumidor, satisfação interna e retorno sobre o investimento, por exemplo.
Ainda que seja um termo que está em voga e se apresente como uma das bases de uma empresa de sucesso, a verdade é que muitas empresas ainda têm dificuldades em implementar o Data Analytics.
Isso se deve ao desconhecimento sobre a importância dessa ferramenta e, claro, falta de acesso às melhores tecnologias para promover uma análise de dados acurada.
Neste artigo, vamos nos aprofundar no tema para que você entenda de uma vez por todas o que é análise de dados e como estabelecer uma cultura data analytics na sua empresa. Continua com a gente?
O que é análise de dados na prática?
Análise de dados ou data analytics é um conjunto de ferramentas tecnológicas que permite extrair insights de negócios com maior velocidade, qualidade e acuracidade, a fim de proporcionar melhores resultados.
Ela envolve a pesquisa, descoberta e interpretação de padrões, com o objetivo de compreender comportamentos e prever ações futuras. Essa previsão de ações permite que você tome decisões com mais segurança, evitando riscos e prejuízos para o negócio.
Quais são os tipos de análise de dados?
De forma resumida, temos quatro tipos de análise de dados:
- Análise descritiva: informa o que ocorreu em determinado período de tempo. Por exemplo: quantas vendas foram feitas no mês de outubro?
- Análise de diagnóstico: permite entender o porquê do ocorrido. Por exemplo: por que vendemos somente 100 unidades do produto X?
- Análise preditiva: responde o que vai acontecer, a partir de uma análise histórica. Por exemplo: quanto venderemos no mês de novembro?
- Análise prescritiva: informa o que você deve fazer diante de tal cenário. Por exemplo: com base em nossas previsões, precisamos aumentar nossa produção em 15% para atender a demanda.
Perceba que todas elas contribuem de alguma forma para o entendimento do seu contexto de negócio e dão subsídios para que você tome decisões com mais segurança.
O processo de análise de dados
O data analytics envolve uma série de etapas que devem ser cumpridas para que você extraia o máximo valor dos dados coletados:
Entrada de dados
Nesta etapa, você define as diretrizes de coleta de dados. Por exemplo: quais serão as fontes de dados? De quanto em quanto tempo esses dados serão colhidos? Existe um formato específico de apresentação desses dados para que eles possam ser lidos?
O processo de entrada de dados é um dos mais importantes porque determina a qualidade das informações que chegarão até você. Portanto, dedique o tempo necessário a esta etapa, converse com seu time e demais pessoas envolvidas para compreender quais dados são realmente relevantes para a sua empresa.
Preparação de dados
A etapa de preparação de dados corresponde à limpeza e consolidação dos dados, a fim de que eles façam sentido para a sua empresa.
Essa etapa é fundamental para que você tome decisões mais embasadas e assim reduza os riscos relativos ao negócio.
A preparação de dados também aumenta a velocidade da tomada de decisão, evitando que você perca oportunidades por causa de debates infundados ou mesmo dúvidas quanto ao melhor caminho a tomar.
Exploração de dados
Na terceira etapa do processo ocorre a análise estatística e a identificação de padrões. Ou seja, é aqui que você e sua equipe começam a compreender o que de fato está acontecendo.
Durante a exploração de dados podem começar a surgir perguntas e dúvidas. Neste caso, se a sua entrada de dados foi de boa qualidade, elas poderão ser respondidas facilmente.
Mas, caso a entrada de dados tenha sido falha, o data analytics não poderá contribuir com todo o seu potencial para a resolução de problemas ou planejamento futuro. Por isso, é essencial que você invista nas melhores tecnologias de coleta, processamento e análise de dados para o seu nicho de mercado.
Enriquecimento de dados
O enriquecimento de dados consiste em acrescentar novas camadas de informações à sua base de dados para viabilizar novas análises e assim extrair melhores insights sobre os seus negócios.
Isso se torna possível à medida que você integra novas fontes de dados e tecnologias capazes de realizar novos tipos de combinações, como a inteligência artificial e o machine learning, por exemplo.
A vantagem dessas tecnologias é que, quanto mais dados processam, mais aprendem sobre o seu negócio, tornando-se capazes de oferecer novos pontos de vista sobre processos e decisões.
Visualização de dados
Por fim, temos a visualização de dados, que consiste em apresentar de uma forma simples e intuitiva o resultado das análises feitas. Isso também pode ser feito por meio de tecnologias que facilitam a criação de gráficos, infográficos e diagramas, dentre outras técnicas.
A visualização de dados deve assegurar que qualquer pessoa dentro da sua empresa seja capaz de ler, interpretar e tirar conclusões a partir dos dados apresentados.
Desse modo, você estará garantindo maior sinergia entre a equipe para atuar de forma estratégica em busca dos objetivos da organização.
Agora que você já sabe o que é análise de dados, com certeza já começou a entender a importância de ter uma cultura data analytics na sua empresa, certo?
Então chegou o momento de você conhecer a Pós-graduação em Análise de Dados da Multivix!