- 4 minutos
- out 10, 2024
A análise de dados utiliza números e textos para gerar insights, auxiliando na tomada de decisões e na otimização de processos de negócio. Apesar de sua crescente relevância para a competitividade organizacional, muitas empresas ainda enfrentam desafios.
Os principais obstáculos incluem a desorganização dos dados, sejam eles estruturados ou não, e a dependência de processos manuais, especialmente quando o volume de informações é alto. Nesse contexto, a tecnologia desempenha um papel fundamental na evolução do data analytics.
Estudos da Hyperight indicam que o mercado global de análise de dados deve ultrapassar cento e quarenta bilhões de dólares até 2025, destacando sua importância na transformação digital corporativa.
A Kanerika reforça essa tendência, projetando um crescimento anual composto de 30,08% entre 2016 e 2026. Outros dados relevantes incluem:
O BI self-service permite que profissionais sem conhecimentos técnicos realizem análises de dados sem depender de especialistas, promovendo a democratização das informações.
Toda essa explicação evidencia que o processo de análise busca a transformação dos dados em informações úteis, que geram insights e contribuem para as tomadas de decisão.
A questão é: como implementar na sua empresa? Neste artigo, vamos trazer os principais detalhes sobre o assunto. Continue lendo!
A análise de dados envolve a coleta, limpeza, descrição, transformação, modelagem e interpretação de informações provenientes de diversas fontes para gerar insights e embasar decisões estratégicas.
Esse processo abrange dados estruturados, quantitativos e organizados, e não estruturados, que são mais flexíveis e qualitativos.
Ao avaliar esses fatores, é possível identificar tendências, oportunidades e falhas, aprimorando a tomada de decisão dentro de uma cultura data-driven. O processamento de dados combina estatística, matemática e ciência da computação para garantir uma interpretação precisa das informações.
A automação desse processo reduz erros e aumenta a eficiência. Com apoio da tecnologia, torna-se mais simples detectar ineficiências operacionais e falhas no dataflow. Algoritmos avançados oferecem insights valiosos, agregando maior valor aos negócios.
Segundo a Forbes, empresas data-driven têm 23 vezes mais chances de superar a concorrência na aquisição de clientes. Também apresentam 19 vezes mais chances de se manterem lucrativas e contam com quase 7 vezes mais probabilidades de reter clientes.
Para saber mais sobre o assunto, confira o podcast do Santo BreakCast:
As diferenças entre os conceitos são o foco de atuação. Enquanto o big data coleta e analisa dados existentes, o data analytics abrange a parte descritiva, de visualização e identificação de tendências. Essa abordagem também contribui para a obtenção de insights e as tomadas de decisão.
O data science, por outro lado, é a ciência que utiliza a modelagem preditiva. Na prática, a ciência de dados é um guarda-chuva que envolve as duas outras ferramentas. É uma disciplina mais holística, que busca a geração de valor estratégico para o negócio.
Em outras palavras, o big data é o conjunto de grande volume de dados gerados, cujo objetivo é identificar o que pode ser relevante para o negócio. Ainda que seja mais simples, é um primeiro passo para as empresas.
Enquanto isso, o data analytics visa à transformação dos dados para facilitar sua visualização e interpretação. Assim, é possível fazer correlações e obter informações relevantes, capazes de levar o negócio para outro patamar.
Esse último processo, a análise propriamente dita, é fundamental para a monetização de dados. Ou seja, com as informações e insights, você gera receitas para a empresa e pode agregar valor aos seus produtos ou serviços.
A análise de dados se divide em quatro categorias principais:
O foco da análise preditiva é usar as suposições, os dados históricos e as tendências anteriores para fazer previsões e identificar o que pode acontecer no futuro. Para chegar a esse resultado, utilizam-se o machine learning, a estatística e recursos diferenciados, como regressão, árvores de decisão e redes neurais.
Por exemplo, se você quer ter ideias sobre as vendas na Black Friday de 2025, pode usar a análise preditiva para ter projeções. Assim, pode saber se a tendência é que as vendas fiquem concentradas na data específica ou em qual período do mês poderá vender mais.
Também analisa o produto com mais chance de comercializar, o nível de desconto esperado pelos clientes e mais. A partir disso, você monta a sua estratégia.
Essa abordagem sugere estratégias para atingir metas, auxiliando na preparação de estoques e no planejamento de investimentos, evitando desperdícios e maximizando resultados.
O uso dessas análises possibilita a otimização de processos e a tomada de decisões mais assertivas, impulsionando o crescimento e a inovação das empresas.
A análise descritiva verifica o que aconteceu e ajuda a interpretar o fato. Esse tipo de análise é muito usado para comprovar resultados atingidos e saber se os indicadores-chave de desempenho (KPIs) foram exitosos ou fracassados.
Com ela, você pode verificar se a Black Friday vendeu tanto quanto o esperado ou se determinado produto saiu como projetado. Apesar de ser impossível mudar o que aconteceu, é uma forma eficiente de melhorar as próximas etapas.
Já a análise diagnóstica entende por que determinado fato ocorreu e se é uma anomalia ou algo previsível. Portanto, essa avaliação depende de uma diversidade maior de dados e consideração de hipóteses.
No exemplo tratado, pode-se avaliar se a campanha de marketing trouxe os resultados esperados para a Black Friday ou se o controle de estoque foi eficiente na data.
O primeiro passo na análise de dados é determinar o problema a ser resolvido e os objetivos desejados. Isso envolve formular perguntas específicas que o data analytics deve responder e identificar as informações necessárias para esse propósito.
Também é essencial definir os indicadores que mensurarão os resultados e confirmar se os esclarecimentos ou previsões esperados foram alcançados.
Com o problema e o objetivo estabelecidos, inicia-se a coleta de dados relevantes para a análise. As fontes podem incluir entrevistas, pesquisas, bancos de dados e observações. Os dados podem ser qualitativos ou quantitativos, dependendo da informação buscada.
Após a coleta, os dados passam por um processo de limpeza, também chamado de depuração. O objetivo é identificar e corrigir inconsistências e erros, garantindo maior confiabilidade e qualidade dos resultados obtidos.
A próxima etapa da análise de dados é exploratória, a fim de investigar suas características, estrutura e identificação de anomalias, padrões e tendências. Uma forma de trazer mais precisão é usar o data cloud, que oferece soluções de visualização, armazenamento e avaliação de informações em tempo real.
Tenha em mente que a análise exploratória tem a intenção de se aprofundar para identificar a correlação entre eventos e fatos. Desse modo, você descobre aspectos desconhecidos, que contribuem para melhorar a estratégia de negócio.
A modelagem transforma dados brutos em informações estratégicas, utilizando representações computacionais ou matemáticas.
Existem diferentes abordagens, como a estatística, que analisa relações entre variáveis, e a preditiva, que cria modelos para prever cenários futuros com base em dados históricos. A escolha do modelo mais adequado depende dos objetivos da análise.
Na etapa final, os resultados são interpretados e organizados em relatórios e dashboards, garantindo que todas as partes interessadas compreendam as descobertas de forma objetiva e clara.
A análise de dados oferece diversas vantagens para as empresas, incluindo a personalização da experiência do cliente, a identificação de novas oportunidades de mercado, o monitoramento de desempenho em tempo real, a redução de incertezas na tomada de decisão e a economia de custos.
Uma das vantagens do data analytics é personalizar a experiência do cliente. Isso porque a análise dos dados permite identificar características e comportamentos dos consumidores, que ajudarão a fazer recomendações personalizadas, detectar o melhor momento para contato com os potenciais compradores e definir a abordagem mais adequada.
Na prática, também fica mais fácil lidar com as possíveis objeções e otimizar toda a estratégia de marketing. Por exemplo, você pode fazer follow-up e colocar em prática algumas técnicas de vendas, como upselling e cross-selling.
Esse benefício é ainda mais evidente quando você conta com a ajuda da tecnologia. A inteligência artificial facilita a análise inteligente de dados, a descoberta de padrões ocultos e a automação de processos complexos.
Como consequência, há a chance de identificar demandas e necessidades do seu público-alvo, além de detectar oportunidades de mercado. Portanto, sua empresa pode se destacar e conquistar vantagem competitiva.
Com os dados analisados, você verifica se existe alguma lacuna no mercado deixada pela concorrência e que é possível aproveitar. Essa prática consiste em buscar um diferencial competitivo, que contribui para a sobrevivência do seu negócio e seu posicionamento como referência.
Inclusive, fica mais fácil identificar oportunidades de vendas. Por exemplo, com os dados coletados, você pode montar um lead scoring para pontuar os potenciais clientes a partir do seu potencial de conversão e otimizar todo o lead tracking (rastreamento dos leads para gerenciar as interações).
O acompanhamento contínuo do desempenho empresarial permite a tomada de decisões ágeis e assertivas. Esse monitoramento possibilita a rápida correção de problemas antes que impactem significativamente o negócio.
No varejo online, por exemplo, a análise em tempo real pode detectar falhas no site que afetam as vendas ou avaliar o sucesso de campanhas publicitárias com testes A/B.
Por ter várias etapas, a análise de dados reduz as incertezas no momento de tomar decisões. Afinal, os itens avaliados passam pela limpeza e modelagem, o que garante sua qualidade. Ao mesmo tempo, a definição do melhor caminho a seguir embasada em números, tendências e fatos ignora possíveis intuições e suposições.
Com essas características, você toma decisões mais informadas e coloca em prática seu planejamento estratégico, com uma boa alocação de recursos e esforços.
A abordagem analítica reduz as incertezas ao fornecer informações baseadas em números, tendências e fatos, eliminando suposições e intuições. A qualidade dos dados é assegurada por processos como limpeza e modelagem, permitindo decisões mais fundamentadas e estratégicas.
Para realizar uma análise de dados eficiente, defina suas metas e objetivos. Essa é a primeira parte do planejamento, que passa por estabelecer onde você quer chegar e quais etapas ajudarão a alcançar seu propósito.
Aproveite para indicar cronograma, orçamento, pessoas responsáveis e outros detalhes que fazem a diferença. Desse modo, você evita desperdícios e assegura que vai ultrapassar os desafios impostos.
Os KPIs são fundamentais para a análise de dados, a fim de saber se o caminho seguido é o correto ou se precisa de ajustes. Aqui, vale a pena destacar que os indicadores certos dependem do que você deseja saber.
Então, se o propósito é aumentar as vendas terá métricas diferentes de uma empresa que busca verificar o impacto das campanhas de marketing ou a redução de custos. De toda forma, é uma maneira de saber como está o desempenho do negócio, tomar melhores decisões e identificar oportunidades e problemas.
A consequência é a transformação de dados em informações relevantes e que podem ser utilizadas pela empresa na geração de valor.
Existem diferentes fontes de dados disponíveis, mas é fundamental que sejam confiáveis. De modo geral, os pequenos negócios obtêm as informações a partir de bancos de dados ou sistemas de gestão. Por sua vez, as grandes empresas tendem a utilizar data lakes e data warehouses.
Qualquer que seja o caso, a seleção das fontes de dados é uma etapa essencial. Considere, também, as alternativas externas, como APIs de redes sociais e bancos de dados públicos.
Para fazer uma análise de dados eficiente, use ferramentas e tecnologias adequadas ao objetivo buscado. Algumas opções são:
Para que a implementação da análise de dados efetivamente aconteça, gestores e colaboradores devem reconhecer sua importância. Por isso, evidencie os benefícios, mostre os possíveis resultados e eduque a todos os envolvidos para que se engajem.
Nesse sentido, toda a cultura organizacional deve ser orientada a dados. Mais do que isso, é possível ampliar a prática e fazer com que os colaboradores trabalhem de acordo com o AI-driven, isto é, com base na aplicação da inteligência artificial nos processos de negócio.
Por mais que pareça diferente de uma cultura data-driven, a IA é capaz de levar esse cenário a outro nível. Isso porque os dados são seus principais ativos e pode agregar ainda mais valor.
O objetivo de analisar os dados é fazer ajustes conforme se identificam erros e falhas. Portanto, monitore as informações em tempo real e realize as correções necessárias. Essa atitude pode evitar prejuízos significativos, inclusive financeiros.
Quer um exemplo? Uma instituição financeira que analisa os dados relativos à concessão de crédito para seus clientes pode identificar uma falha. Se houver a correção imediata, evitam-se mais prejuízos. Caso contrário, é provável que se identifiquem perdas.
A tecnologia é importante na análise de dados por trazer eficiência ao processamento de informações. Ou seja, em vez de você se preocupar com as operações manuais, tem a chance de cruzar e avaliar os dados com rapidez, a fim de fazer um acompanhamento em tempo real e tomar decisões mais embasadas.
Em outras palavras, a tecnologia permite a otimização do processamento de dados, o que traz como consequências a redução de custos, a potencialização da eficiência operacional e a prevenção de fraudes e falhas.
Se esse é o seu objetivo, saiba que a SantoDigital pode ajudar. Com ampla experiência, temos soluções que atendem a diferentes demandas baseadas em dados. Veja quais são:
Dessa forma, a SantoDigital auxilia empresas a extrair insights, criar uma cultura orientada a dados e tomar decisões estratégicas que aumentam a lucratividade e eficiência. O resultado é a potencialização da tecnologia e a integração das informações, o que simplifica a gestão e o uso em toda a empresa.
Agora, ficou claro que a análise de dados é essencial para a melhoria da tomada de decisão, aumento da lucratividade e criação de estratégias mais eficazes. Todos esses benefícios se potencializam ainda mais com a ajuda da SantoDigital.
Então, que tal levar sua empresa a outro patamar de sucesso? Conheça as soluções de dados da SantoDigital e confira o que podemos fazer para melhorar seus resultados e ajudar seu negócio a usar os dados de maneira certa e estratégica!
Fazer análise de dados é realizar a atividade de coleta, limpeza, descrição, transformação, modelagem e interpretação de números e textos vindos de diferentes fontes para gerar informações e obter insights. O processo verifica itens estruturados (são quantitativos e consolidados) e não estruturados (qualitativos e mais flexíveis).
A análise de dados é importante para tomar decisões estratégicas e precisas, monitorar resultados em tempo real e identificar padrões e oportunidades no mercado. Também serve para resolver problemas e projetar tendências. Dessa forma, toda a eficiência operacional melhora.
Os 4 tipos de análise de dados são preditiva (faz previsões para o futuro), prescritiva (sinaliza ações que ajudam a atingir o objetivo esperado), descritiva (detalha números e informações qualitativas) e diagnóstica (identifica a situação atual). Assim, cada uma delas tem sua função e é complementar à outra.
Créditos da imagem: Freepik
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