O relatório “Data Age 2025” da Seagate prevê que em 2025 haverá 163 zettabytes de dados no mundo. Isso é 10 vezes mais do que em 2016. Num mundo em que são gerados e armazenados cada vez mais dados, é preciso pensar como utilizá-los da melhor maneira. Nas empresas, uma estratégia para isso é a análise diagnóstica de dados.
Esse é um dos tipos de análise de dados mais úteis no universo corporativo, porque permite usar um arcabouço de dados já produzidos para aprender sobre o passado, o presente e até o futuro da organização.
Neste artigo, veremos exatamente o que é a análise diagnóstica de dados, como ela se diferencia de outros tipos de análise e também um passo a passo para começar a implementar essa estratégia. Vamos lá?
O que é a análise diagnóstica de dados?
A análise diagnóstica de dados é uma estratégia para a extração de informações de uma base de dados, em que o objetivo final é entender a relação de causa e efeito entre os fenômenos, desvios e padrões encontrados no conjunto de dados analisados.
Em outras palavras, significa dizer que a análise de dados diagnóstica tenta responder a uma pergunta essencial: o porquê. Mais do que descrever os achados encontrados na análise, essa técnica tenta mostrar o que justifica tal achado, quais as razões que levam a esse resultado.
Qual a diferença entre análise de dados diagnóstica e descritiva?
Enquanto a análise descritiva responde a pergunta “o que esses dados mostram?”, a análise diagnóstica responde à questão “por que esses dados mostram tal padrão?”.
Para tornar mais tangível, imagine que você está analisando um conjunto de dados de vendas extraídos do CRM da sua empresa. A análise descritiva vai mostrar que as suas vendas tiveram um súbito crescimento em meados de setembro. A análise diagnóstica, por sua vez, pode indicar que esse aumento aconteceu porque sua empresa fez uma promoção de Dia do Cliente.
Qual a importância da análise de dados diagnóstica?
O papel da análise diagnóstica de dados é traçar as razões que justificam o cenário mostrado pelos seus dados. Assim, essa estratégia permite identificar as causas e consequência das decisões tomadas no passado. Dados brutos, portanto, viram insights e conhecimento rico para o seu negócio.
Por meio desse tipo de técnica você pode, por exemplo:
- avaliar o que causou determinado resultado, seja ele positivo ou negativo;
- entender como as decisões tomadas no passado afetaram seu resultado atual;
- tomar decisões mais embasadas, para alterar ou aprimorar processos, produtos e serviços oferecidos;
Logo, ela é importante para compreender de modo mais claro o seu histórico de dados, aproveitando essas informações de modo mais inteligente.
Como fazer a análise diagnóstica de dados? Passo a passo
Abaixo, elencamos um passo a passo para iniciantes que querem iniciar a exploração da análise diagnóstica.
1. Defina um objetivo para a sua análise diagnóstica
Antes de mais nada, é preciso determinar onde você deseja chegar fazendo a análise de dados. Você pode definir uma área da empresa, um fenômeno ou anomalia que deseja entender.
Por exemplo, você pode definir como objetivo da sua análise entender os resultados do ecommerce da sua empresa empresa nos últimos 6 meses.
2. Mapeie as fontes, extraia e higienize seus dados
Uma vez que você definiu seu objetivo, é hora de de entender quais fontes de dados podem ajudar você a alcançá-lo. Você pode usar diferentes fontes, combinando-as e cruzando os dados. Para isso, lembre-se de extrair essas informações e higienizar os dados de forma a ter uma banco mais confiável e padronizado.
Seguindo o exemplo do ecommerce, você poderia mapear fontes como: a plataforma de ecommerce utilizada, ferramentas de rastreio de acessos ao seu site (como o Google Analytics), dados de seu CRM e do seu software de gestão de estoque.
Leia também:
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3. Explore seus dados, testando formas de cruzamento e visualização
Uma vez que os dados foram limpos e padronizados, é hora de começar a explorar as possibilidades guardadas ali. Você pode cruzar as diferentes fontes que reuniu, para escrutinar os dados, encontrando padrões, anomalias e gaps.
Para operacionalizar isso, é necessário usar ferramentas de visualização de dados. Alguns exemplos são:
- PowerBI
- Google Data Studio
- Tableau
- Looker
No exemplo do ecommerce, você pode usar a etapa exploratória para mostrar em quais períodos do dia e do mês está o maior volume de vendas, ou identificar em qual etapa da venda seus clientes mais abandonam o carrinho.
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4. Aprofunde-se na análise, usando estatística e técnicas de modelagem
Para ir um passo além na análise diagnóstica de dados, você pode se aproveitar de técnicas mais avançadas, como por exemplo, a clusterização, regressão e classificação de dados. Assim, você conseguirá fazer diagnósticos menos óbvios e gerar insights mais ricos para a sua organização
Mas, atenção! Muitas dessas técnicas vem da área da Estatística, e para aplicá-las corretamente pode ser necessário acionar profissionais especializados em Data Science.
5. Interpretação e comunicação dos resultados
Para que a análise diagnóstica seja realmente útil, será necessário interpretar e traduzir os resultados obtidos de modo mais simples e amigável. Essa etapa é aquela em que você relaciona o que aprendeu aos seus objetivos originais traçados na primeira etapa do projeto.
Para além de gráficos, infográficos e tabelas, você pode investir em relatórios e apresentações que não apenas sintetizam o diagnóstico, mas também fazem recomendações.
É nesta última etapa que você empacota o produto da análise e entrega valor. Portanto, esta fase não pode ser negligenciada.
Perguntas frequentes
A análise diagnóstica é uma estratégia de análise e comparação de dados que busca identificar uma relação de causa e efeito entre os dados trabalhados e o cenário real. Logo, é uma técnica que se preocupa não apenas em descrever os dados, mas também em entender os porquês que cercam aquele resultado.
Enquanto a análise descritiva de dados se preocupa em responder o que os dados em questão representam, a análise diagnóstica busca demonstrar as razões e porquês por trás dos dados descritos.
Conclusão
Como você viu, a análise diagnóstica de dados é uma estratégia importante para trabalhar de forma mais inteligente os dados que sua empresa já está gerando e coletando. Contudo, para obter insights úteis e confiáveis, é preciso seguir uma série de etapas, que contemplam desde a limpeza de dados, até a clusterização e visualização deles.
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