Passo a passo: aprenda a fazer uma análise inteligente de dados eficiente

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Passo a passo: aprenda a fazer uma análise inteligente de dados eficiente
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Passo a passo: aprenda a fazer uma análise inteligente de dados eficiente

Análise inteligente de dados são termos utilizados para designar uma série de algoritmos, ferramentas e princípios de aprendizado das máquinas que descobrem padrões e geram insights por meio de informações brutas. Trata-se de uma ciência que surgiu em virtude do uso de Big Data e da necessidade das empresas de enfrentar os desafios provenientes do grande volume de dados disponíveis.

Essa ferramenta é valiosa para criar diferenciais, coletar e processar um grande fluxo de informações originadas pelo mercado e pelos consumidores. Os conhecimentos são oriundos de várias fontes e permitem a extração de conclusões úteis que, até então, eram desconhecidas dos líderes empresariais. A importância dos dados para a análise inteligente envolve diversos benefícios da aprendizagem automática, mineração, entre outros.

Neste conteúdo, vamos explicar o conceito de análise inteligente de dados e alguns termos relacionados. Além disso, mostraremos como essa abordagem funciona na prática e por que ela é tão importante para o sucesso dos negócios. Aqui, você vai descobrir os motivos pelos quais vale a pena adotar essa ciência na empresa e obter detalhes sobre agilidade dos processos e muito mais.

Gostaria de conhecer exemplos de como a análise inteligente de dados pode ser aplicada às mais diversas áreas de mercado? Acompanhe a leitura!

O que é análise inteligente de dados?

A análise inteligente de dados é uma área de estudo que inclui diversas disciplinas do saber, as quais são relacionadas às informações e soluções tecnológicas que extraem valor e possibilitam a estruturação do conhecimento para solucionar dificuldades analiticamente complexas. Esse campo engloba um conjunto de práticas e a combinação de várias habilidades dos profissionais que trabalham para as empresas.

Ciência da computação

O enorme volume de dados brutos transmitidos e armazenados pelos empreendimentos é analisado por meio da ciência da computação, e inclui a avaliação de estatísticas e técnicas de marketing para a obtenção de resultados precisos. A análise inteligente produz informações que revelam tendências e podem ser usadas pelas empresas para a criação de estratégias.

Estudo multidisciplinar

Com a análise inteligente de dados, a gestão de TI consegue orientar as suas tomadas de decisões para que sejam mais certeiras. A ciência ajuda a criar novos serviços e produtos, bem como a encontrar soluções inovadoras para os empreendimentos.

O estudo é multidisciplinar, mas suas bases são matemática e estatística. Desse modo, possibilitam a predição futura.

Conjunto de práticas

O conjunto de práticas da análise inteligente de dados surgiu com o crescimento exponencial das informações não estruturadas e que estão acessíveis em razão da digitalização e da segurança da informação. Sua evolução se tornou ainda mais rápida com a capacidade de processamento em cloud, o qual é superior ao tratamento tradicional, que era ineficiente e caro.

Como funciona?

O conceito de análise inteligente de dados pode ser usado pelas organizações de todos os segmentos, de pequeno, médio ou grande porte. Essa prática é aplicável em muitas áreas dos negócios, como setor de TI, jurídico, recursos humanos, vendas, financeiro, marketing e, inclusive, nas linhas de produção das indústrias.

Veja, a seguir, detalhes sobre o funcionamento desse tipo de avaliação!

Gerenciamento interno

A ciência revela informações essenciais para o gerenciamento interno, o direcionamento de estratégias etc. Ela ajuda a direcionar as ações das empresas, contribui para o conhecimento das tendências referentes à economia e os reflexos desse cenário no mercado. Além do mais, auxilia na compreensão do comportamento e dos hábitos dos consumidores.

Armazenamento das informações

A empresa designa um profissional que será o responsável pela coleta e tratamento dos dados. Ele deve ter conhecimentos sobre como se realiza a captura, o processamento e o armazenamento das informações nos ambientes virtuais.

Esse procedimento precisa ser feito de forma segura. O modo como o processo é realizado é primordial para a modelagem do sistema.

Preparação dos conteúdos

Nessa fase, são averiguadas a veracidade e a validade dos dados. Depois da coleta e do processamento das informações não estruturadas, o profissional especializado começa a etapa de preparação dos conteúdos.

Todas as fontes de informações são atestadas e a sua confiabilidade é verificada. Mas o trabalho de direcionar e validar o Big Data é realizado pelos algoritmos.

Por que adotar essa abordagem?

A análise inteligente de dados deve ser adotada porque ela influencia diretamente a tomada de decisões acertadas no universo corporativo. Com o avanço dessas análises, os gestores podem definir cortes de gastos, novos investimentos, otimização de processos e outras aplicações.

Observe, abaixo, os principais motivos para adotar essa abordagem em seu empreendimento!

Obtenção de insights relevantes

Não adianta ter acesso a uma infinidade de informações capturadas por Big Data, se elas não forem analisadas e validadas. Após a realização das análises, o conhecimento obtido é capaz de gerar insights relevantes em colaboradores e gestores.

Agilidade dos processos

Os líderes realizam análises inteligentes que garantem o funcionamento das áreas estratégicas, operacionais e administrativas das organizações. Essas avaliações facilitam as tomadas de decisões, que são embasadas em conhecimentos precisos.

A arquitetura de dados agiliza as escolhas, ao colocar diante dos gestores os conhecimentos necessários e as previsões originadas por conteúdos validados, que direcionam as suas ações.

Retenção de clientes

A prática é muito utilizada para captar e reter clientes para os negócios. As tarefas de obtenção e fidelização de consumidores não podem mais ser realizadas de modo intuitivo, pois o público está mais exigente a cada dia. As avaliações ajudam os profissionais responsáveis a fazer estudos sobre os hábitos dos clientes, identificar as tendências e outros fatores de influência.

As organizações já estão utilizando soluções tecnológicas, como chatbot automatizado, que oferecem respostas rápidas e aumentam a satisfação dos clientes. Essas ferramentas coletam dados úteis, que podem ser aproveitados pelas empresas para a elaboração de novas estratégias. As ações serão direcionadas para a otimização dos atendimentos e dos produtos, de acordo com as demandas do público-alvo.

Aumento da produtividade

Ao aplicar a análise inteligente de dados, torna-se possível otimizar os processos e aumentar a produtividade das equipes. As tecnologias contribuem para a melhoria de procedimentos internos e das estratégias externas.

A sistematização das informações analisadas auxilia na identificação das falhas em diversas situações e na compreensão do contexto interno, para que sejam feitas escolhas relativas a ele.

Aprimoramento das estratégias

Aprimorar as estratégias de marketing é uma possibilidade decorrente da análise inteligente de dados. Um volume considerável de conhecimentos é obtido e uma avaliação efetiva é realizada para responder aos anseios e questionamento dos clientes.

As soluções tecnológicas podem servir para a criação de estratégias de marketing, já que elas coletam informações sobre perfil de compra, escolaridade, renda etc.

Escalabilidade

A escalabilidade é um aspecto que as organizações estão buscando desenvolver para elevar os lucros, sem a realização de investimentos expressivos. Essa característica pode ser alcançada por meio da análise inteligente de dados, que permite a sua adequação para facilitar o crescimento, a evolução e a expansão das práticas empresariais ao longo dos anos.

Adaptabilidade

O universo virtual evolui constantemente, de modo que os negócios precisam ser adaptáveis às alterações do mercado. As práticas e ferramentas de inteligência conferem às organizações a adaptabilidade necessária para que continuem desenvolvendo as suas atividades no decorrer do tempo.

Os dados brutos são transformados em percepções acionáveis. Assim, originam novas descobertas continuamente.

Previsibilidade

A aplicação de soluções de análise de dados inteligente é importante para prever as demandas e controlar os estoques de um negócio. No momento em que um enorme fluxo de informações é capturado e processado de forma correta, os empreendimentos conseguem utilizá-las para obter maior controle sobre alterações de mercado e realizar uma previsão mais efetiva das suas demandas.

Os novos insights são extraídos para a criação de produtos que serão procurados pelos clientes. Com a análise de Big Data, por exemplo, uma organização que tem filiais poderá monitorar o lançamento de determinada solução. Será possível fazer o rastreamento desde a origem do produto até o procedimento de venda e pós-venda.

Logística de entregas aprimorada

A ciência de dados é uma ótima aliada do controle de estoque, do gerenciamento de TI e da área logística das organizações. As análises eficientes apontam para os gestores a melhores rotas, oferecem precisão nas entregas que são realizadas dentro do prazo, evitam contratempos e possibilitam o uso de transportes apropriados para cada ocasião. O GPS gera relatórios que servem para essas avaliações.

Melhoria no desempenho financeiro

As empresas que investem em análise inteligente ganham capacidade analítica para aprimorar os resultados financeiros. A ciência de dados reduz os desperdícios e as despesas, melhora a produtividade, gera decisões mais ágeis, aumenta o engajamento dos times, favorece a atração do cliente e contribui para o melhor desempenho das finanças.

Quais os passos para fazer, na prática?

A possibilidade de estruturação dos conjuntos de Big Data e a capacidade de aprofundar os conhecimentos em áreas específicas da empresa permite a catalisação do sucesso organizacional. Mas os procedimentos dependem de um planejamento de metas, cronogramas, orçamentos etc.

Confira, adiante, um passo a passo para uma análise exploratória mais efetiva das informações da sua organização!

Defina o foco da análise

Inicie o planejamento da análise inteligente de dados definindo o foco de sua avaliação. As empresas lidam com informações sobre vários temas e setores diferenciados. Por esse motivo, é necessário planejar a obtenção de conhecimentos sobre cada departamento para alcançar ótimos resultados por meio das análises.

Realize um mapeamento prévio

Faça um mapeamento prévio de todos os processos de sua empresa. Dessa maneira, será mais fácil definir as tecnologias a serem aplicadas, pois existe um padrão de metodologias de análise inteligente de dados. A combinação correta dos métodos e soluções tecnológicas potencializa a capacidade de obter conhecimentos a partir das informações capturadas.

Colete os dados

A coleta é o primeiro passo para a preparação das informações. Depois da captura, é realizada a limpeza, a normalização, a combinação, a estruturação e a organização para a análise inteligente. Isso é fundamental para a gestão de vulnerabilidades, para que os gestores sejam bem-sucedidos e melhorem os seus resultados com a mineração dos dados.

Faça a mineração

A mineração de dados é realizada por um conjunto de técnicas e tecnologias que automatizam a busca de volumes maiores de informações, conforme as tendências e os padrões não detectáveis em avaliações mais simples. Uma solução conhecida como data mining usa algoritmos sofisticados, segmenta e avalia a probabilidade de eventos futuros.

Observe relatórios internos e externos

Os relatórios internos e externos são necessários para que os líderes tirem as suas conclusões e façam as suas predições sobre o mercado. Com as informações em mãos, os gestores fazem avaliações inteligentes e respondem as dúvidas iniciais de um processo. Os dados podem ser trabalhados em vários cenários para localizar a melhor resposta.

Entenda o funcionamento dos algoritmos

Os algoritmos são as instruções, uma sequência de raciocínios ou operações realizadas para atingir determinado objetivo, os quais são operados sistematicamente e contam com passos finitos. Eles são como manuais de instruções ou funções matemáticas, e têm uma entrada (input) e uma saída (output) de dados mediados por orientações.

Use as ferramentas certas

Não é mais possível coletar dados, analisar gráficos e gerar relatórios manualmente. Esses procedimentos exigem o uso das ferramentas certas para realizar uma análise inteligente. Há diversas soluções que estão à disposição dos gestores para alcançar resultados significativos. Um sistema de gestão de qualidade robusto e completo é uma ótima opção.

Como aplicar em diversas áreas de mercado?

A análise inteligente de dados pode ser aplicada na área bancária para compreender e aumentar a satisfação dos clientes, diminuir o risco de fraudes e manter a conformidade regulamentar. Ela também pode ser utilizada no setor de educação para gerar impactos nos alunos, currículos e sistemas escolares de avaliação e apoio aos professores.

Já o setor industrial utiliza a análise inteligente de dados para a fabricação de produtos em larga escala. As tecnologias aumentam a qualidade e o volume da produção, diminuem os desperdícios etc. No varejo, as soluções ajudam a construir relacionamentos mais sólidos com os clientes, compreender os seus comportamentos e prever novas tendências.

Como analisar os resultados?

A análise dos resultados depende da interpretação de dados que é realizada por meio de técnicas que ajudam a compreender padrões. Ao averiguar ocorrências passadas, torna-se possível identificar falhas em máquinas, criar planos de manutenção e traçar planos para superar as marcas concorrentes. O uso das redes sociais, por sua vez, possibilita a avaliação automática das opiniões de usuários.

Gostou deste passo a passo para aprender a fazer uma análise inteligente de dados eficiente? Saiba que o uso da tecnologia permite a avaliação automatizada dos resultados e a segurança de seus dados, visto que as máquinas aprendem a compreender a linguagem dos clientes, coletam, classificam e sumarizam as suas opiniões. Até os erros nas informações podem ser detectados automaticamente.

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