O uso de informações no ambiente corporativo tem se tornado cada dia mais comum. Para gerar maior competitividade e inteligência de mercado, empresas investem em uma metodologia de análise de dados capaz de identificar a melhor forma de se posicionar diante de desafios diários, como o melhor investimento a ser executado e a análise da viabilidade de projetos.

Em outras palavras, a análise de informações permite que negócios abandonem a intuição e comecem a tomar decisões com mais segurança e confiabilidade. Isso permite a gestores alcançarem melhores resultados a médio e longo prazos, reduzir riscos operacionais e atingir mais clientes com o mesmo investimento.

Quer saber mais sobre o tema? Então, confira abaixo como ter uma boa metodologia de análise de dados auxilia o seu negócio para ter melhores resultados!

O que significa fazer análise de dados?

A análise de dados é um processo em que gestores utilizam dados para tomar decisões mais precisas e com capacidade de gerar melhores resultados.

Para isso, a empresa utiliza um conjunto de informações (definido conforme a sua necessidade) para avaliar a melhor forma de atingir os objetivos de médio e longo prazos.

Como a análise de dados influencia no crescimento da empresa?

A análise de dados está ganhando um grande espaço no ambiente corporativo. Disseminada com o apoio de novas tecnologias, como o Big Data e o BI, essa rotina mudou a cultura dos negócios e criou um novo tipo de empresa, chamada de data driven.

Nesse cenário, o negócio abandona a intuição para utilizar mecanismos mais precisos e inteligentes nas suas decisões. Isso permitirá que o empreendimento tome decisões mais inovadoras e robustas, algo que impactará diretamente no crescimento do negócio.

Veja, a seguir, como essa atividade permite ao negócio atingir melhores resultados!

Otimização de processos de logística

A entrega de mercadorias é fundamental para o encantamento do consumidor e a competitividade do negócio. Quando a empresa consegue entregar os produtos dentro do prazo aos seus clientes, evitando erros e desperdícios, ela se torna capaz de, ao mesmo tempo, fidelizar o consumidor e evitar prejuízos.

Portanto, é fundamental que a empresa utilize dados para ter um setor de logística mais eficiente e capaz de evitar situações de baixa performance. Nesse sentido, a análise pode ser feita para gerar ganhos a partir de estratégias como:

  • o uso de métricas de performance para avaliar como a frota pode ter a sua manutenção otimizada;
  • a avaliação de dados para encontrar rotas mais econômicas e com maior custo-benefício;
  • a identificação dos pontos nos processos de armazenamento e manipulação de arquivos em que há desperdícios ou gargalos.

Bem executada, a análise de dados auxiliará o gestor a criar uma nova rotina de logística, mais econômica, ágil e com maior automação empresarial. Consequentemente, a empresa poderá evitar riscos e garantir que todas as entregas sejam feitas da melhor forma possível.

Otimização de investimentos

Toda empresa realiza investimentos regularmente. Seja para otimizar os seus processos ou atualizar a sua infraestrutura, essa atividade deve ser feita com cuidado: se mal avaliado, o investimento pode trazer baixos resultados e impedir que o negócio seja capaz de ter um bom retorno.

A análise de dados pode ser utilizada, nesse cenário, para permitir que a empresa identifique sempre a melhor oportunidade. Conforme a demanda do negócio, o gestor poderá avaliar a viabilidade de cada escolha e, com isso, evitar que a companhia adquira uma solução que não será capaz de contribuir para buscar os objetivos esperados.

Melhoria das rotinas de governança corporativa

A governança corporativa é fundamental para que a empresa tenha um bom funcionamento. Essa política de gerenciamento engloba uma série de atividades que, como objetivo em comum, buscam auxiliar o negócio a ser mais eficaz, dinâmico e integrado. Assim, todos podem trabalhar em busca de metas semelhantes.

Aplicando a análise de dados no ambiente corporativo, o gestor terá meios para avaliar o impacto das decisões tomadas pelos gestores referentes aos processos de gestão e governança corporativa. Indicadores de performance serão cruzados para identificar riscos de segurança, problemas nos processos de manutenção e atendimento a demandas internas.

Com tais dados, a companhia conseguirá otimizar a sua política e melhorar o posicionamento de cada setor. Assim, ficará mais fácil criar um ambiente de trabalho único, em que todos os profissionais podem atuar compartilhando dados, solucionando problemas com rapidez e alta disponibilidade.

Previsão de tendências de mercado

A previsão de tendências do mercado é algo muito importante para que o negócio melhore o seu posicionamento diante de concorrentes. Sabendo quais serão os movimentos e desejos de consumidores no futuro, a companhia pode criar produtos mais competitivos, melhorar os seus serviços e se preparar para responder rapidamente a demandas externas.

Com a análise de dados, é possível identificar as movimentações do setor com um alto nível de precisão. A companhia conseguirá, a partir de informações de múltiplas fontes, avaliar como otimizar os seus produtos e serviços a médio e longo prazos.

Assim, quando uma nova tendência se tornar realidade, ela já estará pronta para atender a demanda de seus clientes e parceiros comerciais.

Como a empresa pode usar a análise de dados a seu favor?

A análise de dados pode ser aplicada em vários cenários. Mas para que a empresa consiga executar um processo bem estruturado e capaz de gerar bons resultados, o negócio deve estruturar uma boa metodologia de análise, capaz de identificar as tendências com precisão e auxiliar o gestor a atingir os seus objetivos. Confira abaixo os passos necessários para investir nessa estratégia com eficiência!

Tenha um objetivo claro

Saber os objetivos do negócio com a análise de dados é um passo básico e fundamental. Afinal de contas, mesmo que a empresa tenha boas soluções de coleta, armazenamento e processamento de informações, não é possível atingir bons resultados se as metas não são claras.

Portanto, sempre saiba qual o objetivo da sua rotina de análise de dados. Isso orientará a busca pelas informações ideais para cara tipo de análise (como a de viabilidade de investimentos ou a de posicionamento de mercado), evitando imprecisões e excesso de ruídos. Como consequência, os resultados serão obtidos com mais agilidade e menor custo.

Use ferramentas de BI e Big Data

Graças à digitalização de rotinas, o número de dados disponíveis em meios digitais está crescendo. Para combinar as informações que estão em arquivos físicos e os registros virtuais, é fundamental que o negócio tenha o apoio de tecnologias como o Business Intelligence e o Big Data. Elas combinam registros em grande quantidade, otimizando o processo de análise e evitando erros.

O Big Data pode ser utilizado internamente e para análises que envolvam informações externas. É capaz de combinar um grande número de recursos que facilitam a coleta de registros, o seu armazenamento, a sua filtragem e a identificação de tendências. Dessa forma, o gestor consegue encontrar a melhor forma de otimizar o planejamento do negócio e atingir mais metas comerciais.

No caso do BI, o seu uso geralmente está focado em questões internas do negócio. Em outras palavras, o Business Intelligence está atrelado a processos de melhoria interna, como criação de rotinas mais eficientes, eliminação de gargalos operacionais e aumento da agilidade interna. Assim, a companhia consegue criar uma cadeia operacional com alta fluidez e baixo nível de erros.

Analise os dados já existentes

Nem sempre é necessário utilizar informações externas para identificar a melhor forma de atender a demandas do mercado. Em muitos cenários, a empresa já tem, internamente, os registros necessários para estruturar uma metodologia de análise de dados capaz de gerar melhores resultados.

Esse é o caso dos processos de análise voltados para identificar como otimizar o relacionamento com o consumidor. Se a empresa já tiver implementado um CRM com informações atualizadas de todos os contatos com os seus clientes, não haverá a necessidade de coletar novos registros para identificar em quais pontos há a necessidade de realizar melhorias.

Portanto, sempre avalie se há a necessidade de coletar novas informações para otimizar o processo de análise de dados. Se não for o caso, a empresa conseguirá atingir os resultados esperados sem realizar grandes investimentos na busca por registros externos. Além disso, o tempo necessário para atingir resultados será muito menor.

Faça um planejamento

O processo de análise de dados deve ser planejado de modo abrangente. A empresa deve ter uma rotina bem estruturada, ou seja, uma metodologia de análise de dados funcional, clara, concisa e com um número de etapas bem definido.

Além disso, também é importante documentar os processos e experiências anteriores. Isso auxilia os profissionais a encontrarem rapidamente a melhor forma de executar os seus processos, aprender com erros passados e evitar riscos.

Levante as informações

A partir dos objetivos da análise de dados, a empresa deve levantar um grande número de informações que possam ser úteis para o seu processo. Portanto, os profissionais devem estar preparados para não só ir atrás de bons conteúdos, mas também para saber quais têm um alto potencial de retorno.

Caso o negócio pretenda identificar, por exemplo, a recepção de um produto no mercado, existem alguns caminhos tradicionais para encontrar informações do consumidor. Pesquisas diretas com clientes, coleta de registros em redes sociais e dados de venda são alguns exemplos.

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Desse modo, a companhia poderá utilizar registros de diferentes fontes para avaliar o feedback de clientes que estão dentro e fora do público-alvo do negócio.

Trate os dados

O tratamento dos dados é um ponto crítico para o negócio obter bons resultados com a sua rotina de análise. Essa etapa do processo envolve o correto armazenamento dos registros, a filtragem de informações pouco relevantes e a busca por tendências entre cada grupo de dados.

Nesse ponto, o Big Data e o BI entram em cena. Essas duas tecnologias serão responsáveis por auxiliar o gestor a filtrar, classificar e trabalhar grandes quantidades de registros com agilidade e alta precisão. Dessa forma, a companhia poderá identificar tendências de um modo inovador e eficiente.

Coloque as análises em exposição

Uma vez que a análise tenha sido concluída, é fundamental que o analista divulgue os dados e possa auxiliar a empresa a ser mais competitiva. Portanto, trabalhe com os times para aplicar os insights encontrados no dia a dia do negócio, otimizando o ambiente de trabalho e os processos corporativos.

Dessa forma, a empresa conseguirá aproveitar o resultado da sua análise para ser mais competitiva e capaz de conquistar novos clientes.

O que é metodologia de análise de dados e algoritmo?

As metodologias de análise de dados tradicionais utilizam processos analíticos e estatísticos manuais para entregar ao gestor os resultados esperados. A empresa faz a coleta, a filtragem e a avaliação manual de cada informação a partir das suas demandas e necessidades.

Esse procedimento, no entanto, passou a ser menos comum nos últimos anos. Hoje em dia, muitas empresas utilizam algoritmos específicos para otimizar e automatizar as rotinas de avaliação de tendências em busca de melhores resultados.

Como apontamos acima, esses processos de análise modernos contam, principalmente, com a ajuda de algoritmos de Big Data, aprendizado de máquina, inteligência artificial e Business Intelligence. Eles são capazes de combinar mais informações de modo automático, reduzindo riscos e criando resultados mais inovadores.

Assim, a companhia consegue lidar com o fluxo atual de dados sem que isso comprometa as suas operações e a qualidade das decisões tomadas.

Como a metodologia está atrelada ao algoritmo?

A análise de dados moderna, apoiada por algoritmos, consegue gerar resultados mais eficientes ao aumentar a capacidade de o analista coletar, filtrar e processar dados em tempo real. Esse procedimento se apoia em várias tecnologias para impedir que o gestor tome decisões ruins e consiga avaliar o cenário existente de um modo mais abrangente.

Para isso, são utilizadas ferramentas digitais como:

  • o Big Data, para estruturar a rotina de coleta e processamento de informações;
  • o BI, para auxiliar o gestor a identificar tendências no ambiente corporativo;
  • o cloud computing, para permitir que o número de informações pode ser ampliado sem comprometer o tempo de resposta da empresa;
  • algoritmos de estatística, que auxiliam na filtragem da informação e na busca por tendências e padrões;
  • o machine learning, que permite que o sistema otimize as suas informações continuamente;
  • a inteligência artificial, que auxilia o gestor a chegar a resultados mais inovadores.

Todos esses recursos permitiram que as metodologias de análise de dados modernas se tornassem capazes de auxiliar empresas a se manterem competitivas no mercado atual. Ou seja, o uso de algoritmos é fundamental para que o gestor consiga otimizar o seu trabalho e manter-se responsivo a mudanças do mercado, mesmo que elas tenham se acelerado.

Quais são os tipos de pesquisa de captação de dados?

Existem diferentes formas de analisar os dados disponíveis para o negócio. Compreender como cada uma impacta os resultados e como elas se complementam é algo fundamental. Isso permitirá ao analista realizar um processo de análise mais eficaz, com menos imprecisão e maior adequação às necessidades do gestor.

Confira abaixo os principais tipos de análise!

Análise preditiva

A análise preditiva é o modelo mais conhecido. Com ela, o negócio pode prever cenários futuros a partir de padrões encontrados nos registros disponíveis. Isso dá ao gestor a capacidade de tomar decisões mais inteligentes e alinhadas com as demandas da empresa.

Em geral, a análise preditiva utiliza técnicas baseadas em informações estatísticas e o histórico do empreendimento. Além disso, a companhia pode utilizar o machine learning para otimizar a identificação de comportamentos, assim como a identificação de tendências.

Esse modelo é utilizado, por exemplo, por empresas como a Netflix. Cruzando o machine learning com o Big Data, a empresa consegue compreender os hábitos dos consumidores e indicar produções que sejam mais alinhadas com o perfil de seu cliente. Assim, o serviço de streaming melhora continuamente a sua experiência de uso.

Análise prescritiva

A análise prescritiva auxilia a empresa a identificar o impacto que as decisões tomadas terão nos seus resultados. Isso permite otimizar a tomada de decisão, evitando riscos desnecessários e garantindo mais competitividade a médio e longo prazos.

Uma vez que a meta é traçada, a análise prescritiva utilizará dados para auxiliar o gestor a identificar como cada caminho disponível pode influenciar nas suas receitas de médio e longo prazos. Isso dará uma visão geral sobre como cada escolha pode impactar na lucratividade e nos indicadores da companhia.

A análise prescritiva é considerada por muitos uma das formas mais complexas de analisar dados. Ela consegue combinar um grande número de tecnologias e exige alguns conhecimentos avançados em ciência de dados para ser funcional. Por isso, sempre avalie a sua viabilidade e a possibilidade de utilizar técnicas mais simples para obter bons resultados.

Ela é utilizada, por exemplo, na otimização de resultados de busca. Avaliando o comportamento do usuário, empresas como o Google conseguem filtrar quais são os conteúdos mais relevantes e, dessa forma, exibir resultados de pesquisa mais alinhados com as demandas de seus usuários.

Análise descritiva

Em muitos cenários, a empresa deverá tomar decisões em tempo real. Nesse caso, a análise descritiva entra em cena, auxiliando o gestor a tomar decisões enquanto o mercado muda com rapidez e segurança.

Esse tipo pode ser utilizado, por exemplo, na análise de risco de investimentos financeiros. Cruzando indicadores do mercado com os dados do ativo, o investidor pode avaliar o potencial de lucro da aplicação e se há, ali, um negócio de alto potencial. Dessa forma, ele consegue garantir que a sua carteira sempre terá bons resultados.

Esse tipo de análise também pode ser aplicado em uma análise emergencial de crédito. A companhia avaliará todo o histórico do cliente para definir se a liberação de mais crédito não será uma operação de risco.

A análise descritiva não emite julgamento de valor. Portanto, ela é indicada sempre que a empresa precisa utilizar dados para compreender o impacto que decisões terão no presente. Ou seja, ela permite que o negócio tome decisões imediatas com segurança.

Análise diagnóstica

A análise diagnóstica auxilia o negócio a compreender o que levou um evento a ocorrer. Dessa forma, é possível evitar que erros e situações de risco se repitam, assim como o impacto que uma ação tomada teve. Para isso, ela buscará as respostas para as seguintes perguntas:

  • quem?
  • Quando?
  • Onde?
  • Como?
  • Por quê?

Considerando essas questões, a empresa avalia a melhor forma de traçar estratégias no futuro para otimizar os seus resultados ou mesmo otimizar as decisões já realizadas. Esse modelo pode ser utilizado em conjunto com a análise preditiva, o que dará à companhia mais capacidade de atingir melhores resultados e reforçar a sua competitividade.

Por que corro risco se não fizer a análise de dados corretamente?

Nos últimos anos, o mercado passou a ter um alto nível de competitividade. Empresas de vários países passaram a concorrer pelos mesmos clientes, graças à globalização e à presença da internet em nosso dia a dia.

Nesse cenário, tornou-se fundamental que negócios investissem em estratégias que facilitassem a otimização dos processos de tomada de decisão, a melhoria das rotinas internas e a previsão de tendências. Isso é feito com o uso de bons dados, uma metodologia de análise eficiente e o apoio de soluções tecnológicas que permitam ao empreendimento encontrar a melhor forma de se posicionar diante de concorrentes.

Em poucas palavras, a empresa que investe em uma boa metodologia de análise de dados consegue identificar tendências com mais facilidade, avaliar com alta precisão o perfil do consumidor e a recepção de seus produtos. Além disso, fica muito mais fácil para o gestor encontrar pontos que possam ser otimizados internamente, criando um fluxo de trabalho inteligente e eficaz.

Portanto, investir em uma metodologia de análise de dados é fundamental para tornar o negócio data driven. A companhia conseguirá tomar decisões mais robustas, melhorar a sua imagem e garantir que os fluxos internos sejam eficientes e livres de gargalos. Dessa forma, todos os times poderão atingir as metas definidas a médio e longo prazos com facilidade.

Como podemos ver, a análise de informações pode gerar grandes resultados em vários setores. Você já trabalha com essa estratégia em algum setor da sua empresa? Conta para gente como isso ocorre!

Beluga
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