Tipos de Análise de Dados: qual deles você utiliza?

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

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, machine learning e algoritmos, a fim de interpretar os dados processados.

Quais são os tipos de análise de dados?

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.

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.

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