Dados. Hoje, tudo são dados. Hábitos, projeções, decisões, até mesmo os erros se tornam dados! Mas pra essa grande massa de números fazer sentido e realmente gerar insights, é preciso aplicar uma análise.

Nesse contexto, vamos ajudar você a compreender como funciona a análise de dados de uma forma simples. Então, não se preocupe com seu conhecimento técnico sobre o assunto, este é um artigo de introdução feito exclusivamente para você.

O que é e como funciona a análise de dados?

Todos os dias são geradas toneladas de informação, e todos esses números contêm algum valor, mas não da maneira como eles se apresentam. É preciso realizar um processo de refinamento a fim de extrair conhecimento relevante.

Essa metodologia é chamada de análise de dados, a ciência de transformar um grande conjunto de números em algo com significado, para uso na solução de problemas ou gerando algum tipo de valor para quem analisa.

O conceito é simples, mas a prática já não é algo tão elementar. Resumindo, a análise de dados envolve a classificação de quantidades massivas de informações, muitas vezes não estruturadas, o que demanda o uso de um conjunto de processos especializados, como o Business Intelligence (BI).

Quais são os tipos de análise de dados?

São quatro tipos de análise de dados existentes. Apesar de terem objetivos diferentes, é possível utilizar mais de um ou até os quatro em uma estratégia:

Análise descritiva

A análise descritiva é utilizada para entender o que aconteceu, um processo voltado ao passado. Por exemplo, um varejista poderia ter interesse em saber qual o montante de produtos vendidos no último mês ou a taxa de devoluções.

Boa parte das empresas realiza esse tipo de análise, mesmo que de uma forma arcaica, com planilhas de dados e levantamento manual.

A análise descritiva manipula informações brutas do passado para fornecer um conhecimento valioso ao gestor e demais colaboradores. No entanto, essa é um processo raso, que não demonstra as causas de determinado ponto, como uma queda nas vendas.

Análise de diagnóstico

A análise de diagnóstico busca responder às questões que a anterior não consegue. Isso é feito por meio da comparação de diversos períodos, permitindo assim que se possa identificar todas as mudanças ocorridas e as possíveis causas de um problema.

Com ela, é possível encontrar, identificar e detalhar padrões que possam ter ligação direta com situações que afetam o negócio. Assim, permite-se a correção de um problema ou o aproveitamento de uma oportunidade.

Imagine que uma fábrica de sorvetes não sabe ao certo qual o melhor momento para aumentar sua produção, com a chegada do verão. Ao cruzar os dados dos anos anteriores, pode ficar claro que o mês de novembro é a melhor opção. Dessa forma, ela deixa de gerar estoque antes da hora e garante melhores resultados.

Análise preditiva

A análise preditiva foca no que provavelmente acontecerá. Essa abordagem utiliza o conhecimento gerado pelas anteriores, descritiva e diagnóstica, a fim de criar possíveis cenários, identificar tendências e prever resultados.

No entanto, os resultados apresentados são apenas uma previsão, capaz ou não de se concretizar no futuro, servindo como um norte para a tomada de decisão, jamais como a única alternativa.

Um exemplo de uso de da análise preditiva seria no setor de serviços. Ao identificar determinados comportamentos, como ligações ao suporte, a empresa pode verificar que o cliente tem um perfil para cancelamento e acionar as ações de marketing com o objetivo de garantir a retenção.

Análise prescritiva

A análise prescritiva é responsável por sugerir ações a serem tomadas para aproveitamento de uma oportunidade ou para evitar qualquer tipo de risco. É preciso, então, fazer uso de um mix de dados, composto por informações internas e externas.

Além disso, esse modelo de análise é altamente sofisticado, exigindo ferramentas de última geração, munidas com Inteligência Artificial, Machine Learning (Aprendizado de Máquina) e uma boa infraestrutura de armazenamento.

Qual o seu impacto positivo na era da Transformação Digital?

O mundo mudou, e já não há mais espaço para empresas que se guiam apenas por senso comum ou instinto de seus gestores, por mais experientes que eles possa vir a ser. É preciso algo mais para gerar impacto, chegar e se manter no topo.

A análise de dados é capaz de entregar esse valor, garantido uma tomada de decisão muito mais assertiva e segura para as organizações. Em plena era da transformação digital, a geração de dados é enorme, e as possibilidades não têm fim.

Como começar a analisar dados?

Existem, basicamente, cinco etapas para que você possa implementar um ciclo de análise de dados, independentemente do tipo a ser realizado.

01. Estratégia

O primeiro passo, antes mesmo de elaborar qualquer forma de análise ou buscar pelas soluções no mercado, é entender onde elas serão aplicadas. Para isso, você pode estabelecer algumas perguntas básicas que deverão ser respondidas pela análise:

  • qual o valor do ticket médio;
  • qual a média de cancelamentos;
  • qual o custo de produção.

Esses são apenas alguns pequenos pontos para exemplificar metas simples. Também é preciso ter em mente que a análise de dados deve evoluir, começando de um modelo descritivo para então avançar para modelos mais elaborados.

02. Escolha de dados adequados

Quais são os melhores dados para a sua empresa começar a analisar hoje? A resposta para essa pergunta não é algo simples, afinal, tudo vai depender das perguntas que você e sua equipe querem responder.

Como cada empresa busca entender determinado conceito ou problema, cada uma pode usar um conjunto de indicadores diferentes. Lembre-se de escolher muito bem a fonte da informação utilizada e manter um processo enxuto.

03. Coleta de dados

O próximo passo é prosseguir com a coleta de dados, pois um conjunto íntegro de informações permitirá uma análise mais fidedigna ao real cenário em que a empresa está inserida.

Existem duas formas básicas de coleta, manual ou automatizada, sendo que muitas empresas de pequeno porte e nos estágios iniciais de análise optam pela primeira opção. Contudo, com o passar do tempo e o aumento do número de informações coletadas, a busca por uma ferramenta que automatize o processo de coleta é fundamental.

04. Análise de resultados

Esse é o ponto em que a mágica realmente acontece, sendo que após ter em mãos uma boa quantidade de informação, basta iniciar o cruzamento desses dados para identificar padrões e outros pontos interessantes.

Esse trabalho é, geralmente, realizado pelo cientista de dados, por meio de uma série de ferramentas de análise que auxiliam a trabalhar com grandes quantidades de informação por vez, gerando os resultados de acordo com suas perguntas.

05. Interpretação dos resultados

A última etapa é a interpretação, na qual você já terá em mãos todos os resultados da análise e poderá trabalhar em uma solução, no caso de um risco, ou na busca pelo aproveitamento de uma oportunidade de negócio.

Em alguns casos, a análise de dados é utilizada apenas para verificar a resposta para algumas perguntas ou subsídio para a tomada de decisões futuras — tudo vai depender de seus objetivos.

O interesse em análise de dados é cada vez maior, e várias oportunidades estão surgindo nessa área, ainda mais que existe pouca mão de obra especializada, atualmente, nesse processo. Isso pode representar um ótimo caminho para a sua carreira.

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