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- mar 27, 2025
Empresas já reconhecem que os dados são ativos valiosos, com grande potencial para impulsionar os negócios e garantir vantagem competitiva. No entanto, para extrair todo o valor dessas informações, é essencial contar com uma estratégia eficiente de Data Analytics.
Organizações que adotam a análise de dados transformam seus modelos de negócio, identificam novas oportunidades para clientes, produtos, fluxos de receita e serviços, além de otimizar o processamento de dados.
Desde o fornecimento de materiais e previsão de demanda até a contabilidade e gestão de recursos humanos, todas as áreas podem se beneficiar dessa abordagem.
A seguir, entenda o que é Data Analytics e como ele pode melhorar a performance e os resultados da sua empresa.
Data Analytics é a prática de analisar grandes volumes de dados (Big Data) para obter insights estratégicos. Para isso, são aplicados métodos estatísticos que ajudam a interpretar padrões, compreender fenômenos e antecipar tendências.
O objetivo é transformar dados brutos em informações claras e acessíveis, permitindo decisões mais assertivas e orientadas por evidências.
No ambiente corporativo, o uso do Data Analytics garante que gestores tenham acesso rápido a informações relevantes, contribuindo para a geração de valor nos negócios.
O Data Analytics é, literalmente, a análise de dados. A partir dessa técnica, é possível descobrir, interpretar e comunicar padrões. O Data Science é um campo de atuação que envolve a limpeza, a avaliação e a preparação.
Já o Big Data é a coleta de números e informações, que podem gerar insights estratégicos. Portanto, a diferença é a função.
Na prática, o termo Data Science é um guarda-chuva que abrange uma quantidade de elementos maior. Além da análise de dados, combina machine learning, inteligência artificial (IA), deep learning etc.
Dessa forma, efetiva uma abordagem mais científica e tem uma capacidade de processamento maior do que o Big Data. Para atingir esse objetivo, várias áreas são adotadas, como o data mining e o process mining.
Já o Data Analytics é um processo intermediário, que analisa um conjunto de dados predeterminados. Eles já estão filtrados e armazenados no banco de dados. Por isso, facilitam a obtenção de insights relevantes, que ajudam a alcançar resultados melhores.
Por fim, o Big Data é o nível mais simples, sendo composto por dados estruturados ou não. A coleta, o armazenamento e o processamento são determinados pela empresa.
Perceba que esses termos estão inter-relacionados. Portanto, você pode usar o Big Data para a coleta e fazer uma avaliação mais aprofundada com o Data Analytics. Já com o Data Science, você pode construir algoritmos de machine learning e até modelos preditivos.
O DataOps é uma abordagem voltada para a gestão eficiente de dados, melhorando a qualidade e a agilidade dos processos analíticos. Ele promove a colaboração entre cientistas de dados, equipes de TI e engenheiros de dados, tornando as análises mais confiáveis e assertivas.
Com isso, o DataOps se torna um aliado do Data Analytics, garantindo que a coleta, o processamento e a análise de informações sejam feitos com maior eficiência.
Os tipos de Data Analytics são: preditivo, prescritivo, descritivo e diagnóstico. Entenda mais sobre cada um desses modelos, a seguir.
O foco da análise preditiva é saber o que deve acontecer no futuro. Para chegar a essa conclusão, são utilizadas técnicas estatísticas e o machine learning.
Desse modo, comportamentos e eventos têm seu potencial identificado a partir de dados históricos. Vale a pena destacar que esse tipo de Data Analytics contribui para a monetização de dados, já que sua empresa sempre estará preparada.
Mais avançada, essa abordagem utiliza inteligência artificial para sugerir ações e prever seus impactos. Dessa forma, ajuda as empresas a entenderem o melhor caminho a seguir para obter vantagem competitiva.
A mais simples das categorias, tem como objetivo organizar e visualizar dados históricos para identificar padrões e tendências. Auxilia no entendimento do que aconteceu e no embasamento de relatórios e planejamentos.
Busca identificar as causas de determinados eventos, utilizando dados históricos para entender por que algo aconteceu. Esse modelo é útil para empresas que precisam ajustar processos ou corrigir falhas operacionais.
A coleta de dados é a primeira etapa do Data Analytics por ser a base do processo. Segue determinações conforme os objetivos do negócio e pode ser realizada de diferentes maneiras, como consultas em databases, ferramentas próprias de Big Data ou web scraping.
Como boa parte dos dados são não estruturados, é preciso fazer seu processamento. O objetivo dessa etapa é garantir a qualidade por meio da filtragem e limpeza. Assim, eles são simplificados e podem ser usados pela empresa.
Nesta etapa do Data Analytics, softwares específicos contribuem para a separação dos conjuntos de dados.
A partir disso, são avaliados e é possível chegar a conclusões. Também é possível criar modelos estatísticos para identificar anomalias e padrões, que favorecem a obtenção de insights.
Os resultados da análise são traduzidos em gráficos e relatórios, facilitando a compreensão e a aplicação dos insights no contexto empresarial.
Os principais desafios do Data Analytics são:
Atualmente, conquistar a fidelidade dos clientes é uma das prioridades das empresas. Estudos indicam que manter um cliente antigo pode custar até sete vezes menos do que adquirir um novo.
No cenário atual, os dados são recursos essenciais para a implementação de estratégias eficazes de fidelização. Com base neles, é possível identificar padrões de comportamento e antecipar tendências, permitindo ajustes na oferta de produtos e serviços conforme as necessidades do público-alvo.
Com o uso de ferramentas avançadas de Data Analytics, as empresas obtêm insights estratégicos sobre o comportamento dos clientes, contribuindo para a retenção da base de consumidores. Essa tecnologia possibilita abordagens personalizadas em diferentes pontos de contato, acompanhando as mudanças de comportamento ao longo do tempo.
Além disso, permite reações em tempo real, tornando a experiência do cliente mais satisfatória. O Big Data viabiliza interações baseadas no perfil do consumidor, analisando fatores como localização em tempo real para oferecer personalização em um ambiente omnichannel.
A aplicação de Data Analytics também melhora a eficiência operacional, possibilitando o monitoramento e a otimização contínua dos processos de negócio. Dessa forma, a empresa atende melhor às expectativas dos clientes e aprimora sua performance geral.
A utilização de Big Data e Data Analytics fortalece a tomada de decisões estratégicas, como a expansão de unidades e o redesenho de produtos e serviços.
Ferramentas de análise de dados permitem processar grandes volumes de informações para recomendar ações alinhadas aos objetivos da empresa.
Com base em dados históricos e atuais, é possível prever demandas futuras com maior precisão. Isso auxilia na gestão de estoque, no planejamento financeiro e até na contratação de novos colaboradores.
A previsibilidade gerada por essas análises permite que os gestores tomem medidas preventivas para mitigar riscos e aproveitem oportunidades antes da concorrência.
Quanto mais dados de qualidade são utilizados no momento da decisão, maiores são as chances de adotar estratégias eficazes.
Devido ao grande volume de informações disponíveis, a análise manual se torna inviável. Por isso, contar com ferramentas especializadas é essencial para obter uma visão detalhada dos processos, métricas e tendências, possibilitando decisões mais fundamentadas.
O uso estratégico de Data Analytics permite um entendimento mais profundo do público-alvo, otimizando campanhas de marketing e aumentando os resultados.
A personalização das ações reduz o custo de aquisição de clientes (CAC) e fortalece o posicionamento da marca. Além disso, a análise de dados possibilita a avaliação contínua do desempenho das campanhas, permitindo ajustes rápidos para maximizar o retorno sobre o investimento (ROI).
Com essa abordagem, é possível priorizar os canais e estratégias mais eficientes, garantindo um marketing mais preciso e direcionado..
Para se manter competitiva, uma empresa precisa antecipar tendências que influenciam a inovação e o desenvolvimento de novos produtos e serviços.
Ferramentas de Data Analytics permitem consolidar feedbacks de clientes, identificar mudanças de mercado e monitorar a concorrência, proporcionando uma visão estratégica para ajustes ágeis.
Essa capacidade analítica facilita a adaptação às demandas emergentes e possibilita o lançamento de soluções alinhadas às expectativas do mercado antes mesmo de serem solicitadas.
A análise de dados é um fator determinante para o crescimento das vendas. Com um entendimento mais aprofundado do público-alvo e das tendências do setor, as empresas podem ajustar suas estratégias para maximizar a receita.
Além disso, Data Analytics permite análises de mercado em tempo real, possibilitando ações de marketing mais eficazes. Compreender as mudanças no comportamento do consumidor e nas dinâmicas de oferta e demanda facilita a personalização dos serviços, elevando a satisfação dos clientes.
A aplicação eficiente dessa tecnologia também contribui para a otimização dos processos internos, resultando em maior produtividade e redução de custos operacionais. Esses fatores, combinados, impulsionam a lucratividade do negócio.
O Data Analytics possibilita a detecção automática de tentativas de fraude em sua empresa. Dessa forma, você pode tomar as medidas adequadas imediatamente.
Com uma abordagem de análises voltadas à segurança, é possível mapear o panorama de dados de toda a organização.
Isso permite que você analise várias ameaças internas e use esses dados para proteger suas informações confidenciais, como dados pessoais de seus clientes. Assim, garante o cumprimento de parte dos requisitos da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
Vale destacar que a análise de segurança e fraude visa a proteger todos os ativos físicos, financeiros e intelectuais do uso indevido de ameaças internas e externas.
Recursos eficientes de Data Analytics ajudam a fornecer níveis ótimos de prevenção de fraudes e segurança organizacional geral.
Por exemplo, a análise de um grande volume de dados pode ajudar sua empresa a identificar padrões de funcionamento. Assim, é possível rastrear os dados para detectar desvios não esperados e, dessa forma, interceptar rapidamente atividades potencialmente fraudulentas, além de identificar criminosos.
As ferramentas de Data Analytics podem ajudar a entender a reputação da sua marca por meio da análise de feedback. Isso fornece uma visão sobre o que as pessoas estão dizendo sobre sua empresa, informações essenciais para melhor a sua presença e reputação online.
Com a estratégia e a tecnologia certas, cada interação se torna uma oportunidade de aprender com a experiência e melhorar a capacidade de resposta.
O data democratization se torna essencial para que todos os níveis da organização, independentemente de habilidades técnicas avançadas, possam acessar e utilizar os dados para tomar decisões mais informadas.
Isso fortalece a cultura data-driven e garante que os insights sejam aplicados de forma estratégica em toda a empresa.
Para implementar uma estratégia de Data Analytics, é importante ter uma cultura data-driven, na qual os colaboradores e gestores entendam a importância da análise de dados.
De toda forma, o ideal é orientar as etapas por perguntas que precisam de respostas, e não pela quantidade de dados.
Ou seja, trata-se de fazer uma análise com um objetivo específico em mente para encontrar respostas que o ajudem a tomar decisões de negócios baseadas em evidências. Em outras palavras, o Data Analytics é o processo de usar dados para resolver problemas.
Assim, para obter sucesso em sua estratégia de análise de dados, é fundamental que você considere os seguintes passos:
A análise de dados deve sempre começar com um objetivo de negócios. Você está tentando reduzir os custos, aumentar a receita ou reduzir a rotatividade de clientes?
Ao estabelecer seus objetivos, torna-se muito mais fácil descobrir suas perguntas e os dados de que você precisa para encontrar as respostas.
Quando você sabe o que deseja alcançar, a próxima etapa é encontrar os melhores dados e métricas em seus aplicativos de tecnologia.
Por exemplo, se você deseja rastrear a experiência do cliente, pode usar uma ferramenta para coletar os dados de mídias sociais e do seu site para realizar análises aprofundadas.
No passado, para analisar os dados, as organizações precisavam de profissionais altamente treinados em estatística para realizar esse procedimento. A tecnologia mudou o jogo, dando a empresas de todos os tamanhos a capacidade de obter respostas a partir deles.
Existem várias ferramentas de análise que não requerem conhecimentos especializados, como o BigQuery, e que são projetadas para usar seus dados para responder às suas perguntas.
A ferramenta adequada vai depender do seu propósito. Por exemplo, para extrair valor de dados em tempo real, você pode utilizar o Dataflow. Para gerar melhores resultados por meio de experiências baseadas em dados, você pode utilizar BigQuery BI Engine.
O ideal é que sua empresa conte com uma consultoria especializada que possa instruí-lo quanto à melhor ferramenta para seu propósito.
Nesse sentido, vale ressaltar o papel fundamental das soluções em nuvem, uma vez que elas são cobradas pelo uso. Assim, você pode ter à sua disposição uma ampla gama de ferramentas que são acionadas conforme a necessidade.
O Data Analytics fornece as informações necessárias para tomar uma decisão ou uma ação, mas não pode tomar as decisões por você – pelo menos, não ainda.
Sua capacidade de interpretar os dados e agir de acordo com os insights é o que realmente o diferencia da concorrência.
O BigQuery é uma solução Google desenvolvida especialmente para otimizar a integração e análise de grandes volumes de dados, em todos os tipos de negócios. São inúmeros os recursos que a ferramenta disponibiliza para um levantamento assertivo de informações, tornando-o importante para o Data Analytics.
Para sermos mais precisos, trata-se de um componente de armazenamento de dados em nuvem do Google Cloud Platform. É um dos principais data warehouses do mercado.
O uso dessa tecnologia tem por finalidade apoiar as corporações no processo de estruturação dos seus bancos de dados, sobretudo considerando a realidade da transformação digital e a importância de transformar dados em insights.
O BigQuery representa uma das opções mais efetivas disponíveis e pode auxiliar a sua empresa a alcançar os melhores resultados de Data Analytics rapidamente.
Ao adotar esse sistema, os negócios conseguem consultar terabytes em segundos e petabytes em poucos minutos. Portanto, é uma análise de dados que acontece em tempo real. Além disso, também são geradas vantagens, como:
Além disso, depois que os dados de uma empresa são importados para o BigQuery, sua integração com outros recursos e plataformas fica bem mais fácil. Isso fortalece a capacidade de realizar análises preditivas poderosas sobre o negócio.
Aproveite para entender melhor o assunto ouvindo o podcast SantoBreakCast. Neste episódio, tratamos do Data Analytics no Google Cloud Next.
Como você pôde ver, o apoio das ferramentas certas têm um papel fundamental para o sucesso do trabalho de Data Analytics na empresa. Contudo, esse não é o único fator determinante para um desempenho certeiro.
Parceiros especializados na implementação dessa estratégia, como a SantoDigital, sabem o que é preciso para se atingir os resultados esperados, considerando o que é melhor para cada negócio.
A SantoDigital é uma das principais parceiras do Google no Brasil e uma referência na América Latina. Além disso, a empresa possui uma ampla experiência nos processos de implantação do Google Cloud Platform, um instrumento fundamental para o Data Analytics.
Ao firmar essa parceria, seu negócio tem acesso a um portfólio de soluções poderosas, bem como o suporte técnico para o planejamento e execução das melhores táticas para gerar vantagens competitivas.
Somos uma empresa que conta com experiência de mercado, especialização e know-how necessários para ajudar a sua empresa a extrair o melhor dos seus dados.
Resumindo, colocar o Data Analytics na prática tem um papel fundamental para aprimorar suas campanhas publicitárias, maximizar seus resultados e formas de monetização. A ferramenta é uma peça-chave na construção de processos mais eficientes, orientados pelas expectativas do consumidor.
Então, o que acha de usar o poder dos dados para acelerar seu negócio? Acesse o site da SantoDigital e confira as nossas soluções de dados para entender como podemos alavancar as suas operações!
O conceito de Data Analytics refere-se à prática de analisar grandes volumes de dados (Big Data) para obter conclusões a partir deles. Para isso, são aplicados um conjunto de métodos estatísticos para entender certos fenômenos e antecipar tendências.
A Data Analytics serve para identificar padrões, tendências e comportamentos, tomando decisões mais acertadas para o negócio, conforme os seus objetivos estratégicos.
Créditos da imagem: Freepik
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