Atualmente, para gerir uma empresa é necessário o acesso e identificação de uma quantidade inestimável de dados. Mas, para que essas informações coletadas sejam realmente úteis, é necessário selecioná-las e transformá-las previamente. Chamamos esse estudo de análise de dados.

Essa é uma das tendências em ciência de dados nas empresas. Aliada ao business intelligence (BI), estatística e inteligência artificial (IA), é possível otimizar a tomada de decisão. Para isso, são utilizadas tecnologias como as análises preditivas.

Acompanhe o artigo para saber tudo sobre análise de dados. Explicaremos o seu conceito, apresentaremos os seus princípios e benefícios. Por fim, conheceremos as suas técnicas e ainda aprenderemos um passo a passo de como utilizá-las. Interessou-se no assunto? Então vem com a gente!

O que é análise de dados?

Antes de tudo, precisamos definir o conceito de dados, que é um conjunto de valores encontrados inicialmente em estado bruto. Por meio do seu estudo e transformação, são obtidas informações, cujo objetivo é adquirir algum tipo de benefício.

Os dados podem ser divididos em diferentes tipos. Confira algum deles abaixo:

  • quantitativos: são os dados que apresentam um resultado numérico;
  • qualitativo: os dados qualitativos referem-se aos aspectos de valor, qualidade e percepção de alguma objeto, serviço ou indivíduo;
  • estruturados: a partir desses dados, é possível prever o que será inserido. Eles contam comuma estrutura determinada em categorias, clusters e definições (localização, vendas e informações sobre o perfil de clientes, contatos, entre outros);
  • não-estruturados: são os dados que não seguem uma regra ou estruturação, sendo necessária intervenção humana para sua preparação.

Chamamos de análise de dados a técnica analítica que permite que um conjunto de dados possa ser verificado, analisado, identificado e utilizado para um determinado fim. É necessária uma eficiente análise que seja capaz de extrair desses dados as informações que sejam realmente relevantes e capazes de gerar valor.

Essa informação extraída auxilia o processo de tomada de decisão das partes interessadas, podendo ser utilizada tanto em problemas científicos quanto corporativos.

Em outras palavras, os dados brutos coletados inicialmente são transformados, por meio de técnicas específicas, em informações relevantes — ou seja, de forma mais compreensível para o ser humano. Posteriormente, esses mesmos dados são utilizados para estudo a fim de identificar respostas e soluções que sejam úteis ao objetivo proposto.

A análise de dados faz parte do dia a dia de várias organizações. O profissional busca entender padrões de comportamento com o intuito de melhorar a qualidade e a lucratividade dos negócios. Para isso, são utilizadas técnicas de estatística, processamento de informações e pesquisas de mercado.

Os dados quantitativos são normalmente tabulados como tabelas dinâmicas, que contêm campos de frequência e porcentagem. Já os dados qualitativos inicialmente padronizam suas respostas em categorias, para só então realizar o mesmo processo de frequência e porcentagem.

Quais os princípios básicos da análise de dados?

A análise de dados conta com alguns princípios básicos para a sua correta implementação. Veremos agora os principais deles.

1. Definição do foco

O primeiro passo para estruturar a análise de dados é definir qual é o problema a ser resolvido. Nesse estágio inicial, o analista deve obter as respostas específicas para as seguintes questões:

  • o que pretendo realizar?
  • o que devo fazer para atingir esse objetivo?
  • como vou saber se o objetivo foi devidamente atendido?

As perguntas realizadas devem ser mensuráveis, claras e concisas. Lembre-se sempre de elaborá-las com o sentido de qualificar ou desqualificar as possíveis soluções para o problema ou oportunidade de sua empresa.

Já que existe uma infinita quantidade de dados dos mais diversos tipos à nossa disposição, esse prévio conhecimento é de fundamental importância. Só com esse planejamento é possível evitar a perda de tempo e eventual execução de um trabalho improdutivo.

Note que é indicado, ainda, o uso de ferramentas específicas para a correta definição dessas questões. Elas serão apresentadas posteriormente neste artigo.

2. Definição das hipóteses

Ter uma hipótese claramente definida ajuda a reunir as informações mais relevantes. Essa ação é fundamental para a realização de qualquer análise de dados. A hipótese pode ser refinada com a finalidade de elaborar uma teoria mais complexa. Essa teoria será capaz de prever o comportamento do processo estudado.

No meio corporativo, as hipóteses são construídas em torno dos problemas e oportunidades encontrados em uma empresa. O gestor deve ser capaz de identificar qual é a dor a ser curada.

A partir dessa identificação, ele terá a possibilidade de definir a hipótese causadora do mal. Para comprovar a veracidade da hipótese e garantir sua eficácia, os dados devem ser divididos em diferentes grupos e analisados individualmente.

3. Estruturação das perguntas

A fim de verificar se a pergunta feita (ou hipótese desenvolvida) é a correta, devem ser feitas diversas perguntas, tais como frequência, impacto e tipo dos sintomas associados.

O gestor ou analista deve estruturar questões variadas sobre os dados e definir quais dentre essas questões são relevantes ou não ao problema a ser analisado.

É necessário que o responsável pela análise tenha um profundo entendimento do problema. Só assim ele saberá qual é a melhor forma de elaborar as questões corretas, onde investir o seu tempo de análise ou, ainda, como implementar mudanças que sejam capazes de obter os melhores resultados.

Qual a importância da análise de dados?

As startups de maior sucesso nos últimos anos são as que usam as informações dos usuários a seu favor. Podemos citar como exemplos grandes nomes como Facebook, Amazon, Spotify ou Netflix. No Brasil, 20% dessas startups investem em soluções tecnológicas para o seu desenvolvimento.

Quando uma empresa utiliza análise de dados, suas vantagens são sentidas em todos os setores da organização. Ela permite não apenas a otimização de recursos, como também favorece um maior conhecimento das necessidades do cliente, entre diversos outros benefícios.

Questões como confiabilidade e agilidade agregam assertividade às decisões estratégicas e só podem ser alcançados a partir de uma eficiente análise de dados que ofereça os subsídios para entender e explorar todos os cenários.

Além disso, a análise permite identificar tendências e melhorar a tomada de decisão. Veremos nos próximos parágrafos alguns de seus aspectos de maior importância.

Tomada de decisão

Ao basear a tomada de decisão em dados, deixando de confiar unicamente na intuição do gestor, o seu índice de acerto torna-se muito maior. As informações coletadas podem, por exemplo, determinar a causa de falhas, tornando mais fácil definir um curso de ação corretiva.

Quando o gestor tem a certeza do problema ou oportunidade, ele pode trabalhar diretamente naquele ponto. Assim, a solução se torna mais ágil e evita o retrabalho que haveria caso ele seguisse uma intuição errada.

Identificação de oportunidades

O acesso às informações coletadas permite um maior conhecimento dos clientes, do mercado, e também dos riscos envolvidos em cada ação. Dessa forma, é mais fácil identificar oportunidades e comportamento do cliente, e definir as mudanças necessárias para o crescimento empresarial.

Saber o que o cliente deseja facilita ir de encontro às suas necessidades, oferecendo itens cada vez mais úteis. Assim, a empresa torna-se mais relevante e será sempre lembrada por ele quando necessitar dos seus serviços.

Previsão de vendas

As técnicas de previsão de vendas, quando devidamente aplicadas, permitem evitar gastos desnecessários e erros no estoque. Ao introduzir o business intelligence na análise de dados, a empresa passa a contar com uma convergência de dados relativos a produtos, estoque, validade e custos.

Por exemplo, caso o estoque seja maior do que a procura, haverá excedente. O mesmo vale para o contrário, que pode gerar uma falta de estoque e descontentamento do público.

Para que a projeção seja feita da forma correta, é importante levar em consideração a realidade de cada empresa, o tipo de comércio e ainda a sazonalidade dos produtos.

Com todas essas informações, fica clara a importância de se fazer a análise de dados de uma empresa. Os negócios que ainda não a implementaram estão fadados a se estagnarem no mercado e perder o seu público para os demais concorrentes.

A nova geração é mais imediatista. Ela deseja ser atendidos na hora, compara preços e ofertas, identifica o valor de um negócio e se fideliza a uma marca ou causa abraçada por ela. Empresas que não fazem análise de dados correm o risco de:

  • desenvolver produtos em desacordo com a necessidade do cliente;
  • atrasar tempo de resposta;
  • não conseguir fidelizar ou expandir seus serviços;
  • perder rentabilidade.

É necessário se adaptar a essas mudanças para cair no gosto do público e oferecer o diferencial por ele desejado, conseguindo, assim, manter-se firme no mercado e na liderança em seu segmento.

Quais os benefícios da análise de dados?

Vamos conhecer a seguir algumas das principais vantagens percebidas pelas empresas que trabalham com análise de dados.

Reconhecimento do mercado

A análise de dados permite que os gestores de uma empresa tenham um amplo conhecimento sobre sua área. É possível saber dados precisos sobre a ação da concorrência, o perfil dos fornecedores, assim como conhecer mais a fundo seus parceiros e clientes.

Com essas informações em mãos, a empresa pode se posicionar de uma forma muito mais produtiva. Ela adquire uma real noção de seus pontos fortes e também de suas fraquezas, além das ameaças que a cercam.

A empresa conhece, ainda, as suas oportunidades e tem uma maior clareza da abordagem que deve tomar a fim de aproveitá-las ao máximo.

Conhecimento do cliente

O cliente é o ativo mais importante de um negócio, e deve ser tratado como tal. É para ele que é realizado todo o desenvolvimento do produto ou serviço, e esse material deve ter a qualidade e o valor que ele deseja.

Coletar informações de leads ou clientes atuais já é praxe. Para que o produto possa ser entregue com a qualidade necessária, é fundamental que a empresa tenha conhecimento do perfil completo do cliente. Isso inclui as suas maiores necessidades, os seus desejos, suas vontades e também as suas expectativas.

Ao tomar como base informações encontradas pelos sites da internet, é possível ter uma vasta noção desse perfil. Os logs de clique ou visualização de página indicam os seus principais interesses. O histórico de compra demonstra suas tendências de consumo.

Um comentário ou avaliação no e-commerce ou rede social evidencia a sua percepção de marca, ficando registrado ali o seu nível de satisfação ou de descontentamento com o produto ou serviço oferecido pela empresa.

Diferenciação no mercado

Após a empresa passar pela fase de reconhecimento do mercado e do cliente, ela está apta a sair do lugar comum e oferecer uma diferenciação, aquilo que fará com que ela fique à frente da concorrência.

O gestor já conhece o desejo do cliente, e sabe se ele está ou não satisfeito com o produto oferecido. Agora é hora de ir além e oferecer um pouco mais do que o cliente espera, atendendo assim aos seus desejos mais profundos. É esse diferencial que nenhum concorrente oferece que fará a diferença para a sua marca.

Agilidade nas respostas

Toda empresa precisa ser ágil. Afinal, todas as partes envolvidas no negócio exigem essa agilidade, que já é uma característica marcante da era conectada em que vivemos.

Quando a empresa não atende o cliente na mesma hora ou em um curto espaço de tempo, ela corre o risco de perdê-lo para o concorrente. Empresas que analisam dados têm a vantagem de prever sua movimentação, evitar riscos e obter uma rápida solução para mudanças do mercado.

Quais são as principais técnicas da análise de dados?

Podemos dividir as técnicas para análise de dados em quatro categorias: preditiva, prescritiva, diagnóstica e descritiva. Vamos conhecer cada uma delas mais a fundo nos próximos tópicos.

Análise preditiva

Como o próprio nome já diz, a análise preditiva é a técnica que faz uma previsão do que pode acontecer no futuro a partir da análise e modelagem de dados já ocorridos. Ela serve como um guia para que as empresas possam decidir suas ações de uma forma mais eficiente e, assim, reduzir os seus custos.

A predição auxilia, ainda, a garantir que as empresas possam preservar os recursos necessários para aproveitar oportunidades futuras, e também prever qual cliente tem a maior intenção de voltar a negociar. Assim, ela pode atribuir melhor os seus recursos aos clientes mais relevantes e aos com maior potencial de retenção.

Análise prescritiva

É a análise responsável por encontrar o melhor curso de ação para uma determinada situação. Por meio dela, é possível elencar opções de decisão sobre como identificar uma oportunidade, minimizar riscos futuros ou ilustrar as implicações de cada ação.

Dessa forma, ela pode processar de forma contínua e automática novos dados para melhorar a precisão das previsões e fornecer melhores opções de decisão.

Análise descritiva

Tem o objetivo de resumir e relatar dados. Refere-se ao que está acontecendo atualmente ou o que já aconteceu em uma organização. Por meio dela, é possível determinar qual programa fornece o maior ROI, implementar um plano para analisar quais programas precisam ser descartados e quais devem ser duplicados e expandidos.

Análise diagnóstica

Essa é uma forma de estudo avançada que permite compreender o impacto de cada ação dentro das estratégias da empresa. Ou seja, é capaz de identificar questões como quem comprou, onde comprou, quando comprou, por que comprou ou, ainda, qual a razão de ter deixado de comprar.

Esse processo envolve o detalhamento, a descoberta de dados, mineração de dados e correlações. As ferramentas interativas de visualização de dados permitem que os gerentes pesquisem, filtrem e comparem informações.

Como utilizar a análise de dados?

Engana-se quem pensa que a análise de dados está reservada às grandes empresas. Segundo a Forbes, ela não é apenas um diferencial, mas sim uma ferramenta crucial para os pequenos e médios negócios.

Ao encontramos uma enorme quantidade de dados em sua forma bruta, surge a questão: como analisá-los da forma correta e torná-los úteis ao objetivo proposto?

Para esse fim, são utilizados determinados processos e ferramentas que ajudam a identificar os dados e torná-los relevantes. Dessa forma, eles podem ser analisados e usados para auxiliar a tomada de decisão da empresa, de acordo com o nível de maturação da empresa com o uso de dados.

A análise de dados varia de acordo com o assunto e o objetivo. Após a definição desse objetivo — aquilo que se deseja descobrir por meio dos dados — é necessário verificar se o negócio está avançando de acordo com o caminho traçado.

Para isso, são utilizadas as métricas (também chamadas de indicadores de desempenho), que são a maneira mensurável de se descobrir o avanço do objetivo. É importante salientar que o processo de mensuração pode afetar a qualidade dos dados coletados.

O próximo passo é definir as fontes de dados. Eles podem ser coletados de fontes já disponíveis, que conferem uma maior agilidade ao processo. Caso opte por utilizar dados de fontes diversas, é possível encontrar correlações e assim construir modelos melhores e informações mais úteis.

Os dados coletados devem ser posteriormente armazenados e organizados por datas de coleta e notas de origem. Essa prática facilita o seu manuseio e posterior análise, e ainda impede que membros da equipe os colete em duplicidade.

A seguir, é o momento de melhorar a qualidade dos dados coletados a fim de corrigir falhas humanas, tratar dados ausentes e eliminar informações inúteis. Todos os dados apresentados devem ser relevantes e estar de acordo com os objetivos.

A equipe deve estar focada na limpeza, modelagem e previsão desses dados. A melhor alternativa para essa etapa é a automatização do processo. Essa técnica confere uma maior agilidade, o que é essencial no processo produtivo, proporcionando mais tempo para correções de curso e criar valor com os recursos existentes.

Após a coleta das informações mais relevantes, partimos para uma análise de dados mais profunda. Nessa etapa, é necessária a utilização de ferramentas e softwares como o Excel para criação de tabelas e cálculo de desvio padrão ou o Minitab e o JMP, ideais para uma análise mais avançada.

O Minitab é um software que fornece um conjunto de inteligência artificial e ferramentas de análise estatística e melhoria de processos. É um software de fácil utilização, que oferece insights avançados.

Já o JMP combina análises estatísticas com gráficos dinâmicos e é muito utilizado por engenheiros e cientistas de dados. O software permite lidar com problemas estatísticos comuns ou difíceis e comunicar as descobertas de uma forma mais eficaz.

A apresentação dos dados para a equipe ou gestor responsável deve ser feita de forma clara e de fácil identificação. É indicado permitir uma boa visualização para facilitar a curva de aprendizagem. Para isso, pode-se fazer uso de gráficos, tabelas, relatórios ou quadros.

Uma das técnicas mais comuns usadas para isso são os gráficos de barras, pois eles demonstram claramente cada ponto de dados em ordem. Outra boa opção são os histogramas, que são barras agrupadas em categorias mais amplas.

Faz parte dessa fase, ainda, apresentar uma conclusão sobre o assunto e discussão dos resultados. Para isso, é utilizado um embasamento na literatura da área e pensamentos de outros profissionais e pesquisadores. Alguns elementos pertinentes para essa discussão são:

  • por que os resultados colhidos foram esses?
  • o que esse resultado significa?
  • se for um problema, como faço para solucionar?
  • se for uma oportunidade, como me beneficio dela?

Com a leitura deste artigo, compreendemos a importância de se utilizar do imenso volume de dados disponíveis a favor dos negócios. Esse é um dos desafios da engenharia de dados: reduzir custos, acelerar o crescimento da empresa, aproveitar oportunidades e fornecer análises e métricas confiáveis.

A análise de dados permite uma tomada de decisão eficiente, sendo fundamental para se destacar perante a concorrência. Tudo isso graças à capacidade de reagir mais rapidamente às mudanças do mercado. Para obter todas as vantagens, é necessário escolher o melhor método; com isso, dados brutos poderão ser transformados nas melhores estratégias para o seu negócio!

A análise de dados é hoje essencial no meio corporativo. Ela permite o negócio crescer, automatiza processos e reduz custos, entre tantos outros benefícios vistos neste texto. Sua empresa já está pronta para essa nova era tecnológica?

Esse conteúdo foi útil para você? Siga-nos em nossas redes sociais e mantenha-se bem informado sobre esse e outros assuntos! Estamos no Facebook e no LinkedIn.


Powered by Rock Convert
Autor

Escreva um comentário