É praticamente impossível gerir uma empresa ou contribuir para sua gestão de maneira eficaz sem recorrer a algum tipo de análise de dados. Afinal, decisões baseadas em suposições ou intuições estão propensas a erros e fracassos.
Confiar em achismos é como navegar em um mar desconhecido sem um mapa ou uma bússola. Sem uma análise fundamentada de dados, as organizações estão sujeitas a naufragar. Não é à toa que as empresas estão cada vez mais investindo em Data & Analytics.
E você, saberia dizer qual tipo de análise de dados sua organização utiliza? Veja neste artigo, como identificar o modelo ideal para o seu negócio. Acompanhe!
O que é análise de dados?
A análise de dados consiste no uso estratégico de informações e números para extrair insights, identificar tendências e descobrir padrões de mercado. Para isso, o processo utiliza técnicas estatísticas, algoritmos de machine learning e ciência de dados, a fim de interpretar as informações processadas.
A partir desta abordagem, as empresas conseguem tomar decisões embasadas e melhorar a eficiência operacional. Ainda, a análise de dados permite identificar novas oportunidades e ter uma compreensão mais profunda do comportamento dos clientes.
Todos esses benefícios contribuem para a escalabilidade sustentável dos negócios. Para você ter uma ideia, o relatório Insights-Driven Business Set The Pace For Global Growth, feito pela agência de pesquisa Forrester, constatou que empresas orientadas por dados podem crescer mais de 30% anualmente.
Quais são os tipos de análise de dados?
Existem quatro tipos principais de análises de dados que as empresas utilizam para tomar decisões embasadas. Cada uma delas serve a um propósito diferente e responde a perguntas específicas sobre os dados. Confira em detalhes a seguir.
1. Descritiva
A análise de dados descritiva concentra-se nos eventos que já ocorreram. Seu principal objetivo é compreender e descrever padrões e tendências de mercado. Dessa forma, é um tipo de análise que responde à pergunta: “O que aconteceu?”
As principais ferramentas e técnicas da análise descritiva inclui:
- Microsoft Excel com foco em análise e visualização de dados;
- Power BI para visualização de dados e dashboards;
- Relatório de métricas e gráficos;
- Medidas estatísticas básicas, como média, mediana, moda e desvio padrão.
2. Diagnóstica
Assim como no exemplo anterior, a análise diagnóstica se concentra nos eventos passados, mas, em vez de apenas descrever os fatos, este método busca entender as causas e os motivos por trás do ocorrido.
Portanto, é o tipo de análise de dados que permite identificar correlações, dependências e anomalias para compreender um determinado acontecimento. É modelo que auxilia na organização e responde à pergunta: “Por que isso aconteceu?”
A análise diagnóstica envolve o uso de recursos como gráficos estatísticos, ferramentas de mineração de dados, análise de regressão e técnicas de validação cruzada.
3. Preditiva
Como o próprio nome sugere, a análise de dados preditiva tem como principal objetivo estabelecer previsões de cenários futuros. Ou seja, é uma técnica que visa prever resultados e identificar possíveis tendências de mercado.
Para isso, esse tipo de análise utiliza dados históricos e estatísticos e recursos de machine learning, a fim de identificar riscos e oportunidades. Com essas ferramentas, a análise preditiva oferece insights, permitindo que as empresas se preparem para diferentes cenários e tomem decisões acertadas.
Dessa forma, ela auxilia as organizações a responder à pergunta: “O que provavelmente acontecerá no futuro?”
4. Prescritiva
Por fim, a análise prescritiva foca em recomendar as melhores iniciativas a serem seguidas baseadas nas previsões geradas pela análise preditiva. Logo, ela não só antecipa possíveis cenários futuros, mas também sugere estratégias e passos concretos a serem tomados.
Dessa forma, para responder a pergunta “O que devemos fazer a respeito?”, a análise prescritiva adota uma série de ferramentas e técnicas avançadas, dentre elas: software de otimização, modelagem de simulação, machine learning e plataformas de big data.
Como identificar a análise de dados que sua organização utiliza?
Para identificar a análise de dados utilizada por sua organização, comece mapeando os principais processos de negócio e entendendo onde e como os dados são gerados e utilizados. Depois, liste as ferramentas de software empregadas para coleta, armazenamento, análise e visualização de dados.
Com essas informações em mãos, converse com os principais stakeholders para entender as práticas e tipos de análise realizados. A partir dessas informações, é possível ter uma visão inicial do tipo de análise utilizado na organização.
Por exemplo, se a sua equipe de vendas utiliza uma plataforma de Customer Relationship Management (CRM) para identificar características e compartilhar informações de comportamento dos clientes mais rentáveis, é provável que o tipo de análise de dados aplicado seja o diagnóstico.
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Em resumo
A análise de dados consiste no uso estratégico de informações e números para extrair insights, identificar tendências e descobrir padrões de mercado. Para isso, o processo utiliza técnicas estatísticas, machine learning e algoritmos, a fim de interpretar os dados processados.
Existem quatro tipos principais de análises de dados que as empresas utilizam para tomar decisões informadas. São eles: descritivo, diagnóstico, preditivo e prescritivo. Cada uma delas serve a um propósito diferente e responde a perguntas específicas sobre os dados.
Para identificar a análise de dados utilizada por sua organização, comece mapeando os principais processos de negócio e entendendo onde e como os dados são gerados e utilizados. Depois, liste as ferramentas de software empregadas para coleta, armazenamento, análise e visualização de dados.
