Segundo relatório da forrester, empresas ‘data-driven’ – ou seja, orientadas por dados – crescem mais de 30% ao ano. Também, em diversos segmentos de mercado, é fato que estamos vivendo a era dos dados. Isso se deu, em grande parte, pela chamada “quarta revolução industrial”, isto é, os avanços tecnológicos. Hoje, profissionais de dados são requisitados e estão nas mais diversas listas sobre profissões do futuro e futuro do trabalho. Da mesma forma que a atividade “análise de dados” tem ganhado as empresas de todo o mundo.
Neste artigo vamos explorar melhor, então, esta atividade. Desbravaremos, portanto, o que é a análise de dados, qual a importância, quais os tipos e ferramentas mais utilizadas para isso. Vamos lá?
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O que é análise de dados?
A análise de dados é a aplicação de técnicas de estatística e lógica para interpretar determinadas informações. Ela é utilizada para auxiliar a tomada de decisões em um negócio.
Apesar de parecer uma tarefa em que apenas se captura dados e os avalia, o processo de análise de dados é muito maior. Ele se refere a captura, armazenamento, inspeção, investigação, cruzamento de informações, agrupamentos, clusterizações, data mining, entre outras técnicas que auxiliam na interpretação dos dados e, consequentemente, na tomada de decisões.
Vale destacar que, na era dos dados, é indispensável contar com essas técnicas e com ferramentas para a aplicação. Isso porque, a quantidade de dados (Big Data) que recolhemos todos os dias é tão grande que seria impossível não contar com métodos, e principalmente, tecnologias, para auxiliar nessa interpretação.
Quais os tipos de análise de dados?
Podemos dividir a análise de dados em 4 principais tipos: Descritiva, Diagnóstica, Prescritiva e Preditiva. Vejamos cada uma com mais detalhes:
Análise Descritiva
A análise descritiva é a forma mais comum e simples da análise de dados. Se baseia em dados anteriores para, como o nome diz, descrever o que aconteceu. Um exemplo deste tipo de análise de dados são os indicadores chave de desempenho (KPIs), que se baseiam em benchmarking e dados anteriores para expor os resultados de uma empresa ou área.
Trata-se de uma maneira de encontrar respostas rápidas e seguras para um questionamento, bem como, para se ter uma percepção mais dinâmica do desempenho. É bastante interessante para uso em áreas menos exatas, por exemplo. Também é ideal em momentos em que se necessita saber o que está acontecendo em tempo real na empresa, para tomadas de decisões mais ágeis.
Um exemplo de ferramenta com foco em análise descritiva é o Google Analytics 4, usado para times de marketing e vendas, em busca de identificar resultados do site de uma empresa.
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Análise diagnóstica
Assim como a análise descritiva, a análise diagnóstica se preocupa em inferir dados de situações que já aconteceram. Entretanto, a diferença aqui é que a análise diagnóstica busca fazer uma correlação de causa e efeito do resultado de determinada ação.
Um exemplo de uso deste tipo de análise no mercado são os testes A/B, quando se faz duas versões de uma mesma entrega para identificar qual obtém melhor resultado.
Análise Prescritiva
O tipo de análise de dados mais complexo entre os quatro, a análise prescritiva funciona como uma recomendação – tal qual quando médico prescreve um tratamento.
Esse tipo de análise é uma grande aliada da análise preditiva, da qual falaremos adiante. Em resumo, ela usa as previsões para indicar o que deve ser feito com base nisso.
Um exemplo de uso de análise prescritiva em nosso dia a dia são os aplicativos de indicação de direção no trânsito, como Google Maps e Waze.
Análise preditiva
Por fim, e não menos importante, a análise preditiva é aquela que agrupa informações e faz uma previsão do que pode acontecer. Isto é feito com base em estatísticas e probabilidade.
Ele usa informações de comportamento humano, insumos sociais, dados, entre outros e, por meio da junção e agrupamento de informações, identifica os cenários possíveis.
Para saber mais sobre dados, veja este vídeo:
Qual a importância da análise de dados?
A análise de dados é importante para qualquer empresa. Isso porque, ela auxilia na identificação de problemas, na busca por melhores soluções, a prever situações futuras e ainda, a encontrar padrões de comportamento que podem melhorar o resultado de um negócio.
Além disso, não só nas áreas voltadas para o público externo, mas também, pensando nas atividades do dia a dia de uma empresa, como a gestão, a análise de dados pode auxiliar, por exemplo, na identificação de possíveis pedidos de demissão e a buscar reversão deste cenário.
E sem sombra de dúvidas, essa análise também auxilia em decisões mais certeiras, aumento da eficiência da empresa, planejamento, antecipação de necessidades, redução de riscos e melhora na experiência de clientes e colaboradores.
Como fazer análise de dados no seu negócio?
Para implementar análise de dados em um negócio deve-se começar, em primeiro lugar, pelos objetivos. Onde se deseja chegar? Quais resultados se espera alcançar?
Definidos os objetivos, é necessário a realização do planejamento das ações e de como será a coleta e tratamento de dados. Nesta etapa, lembre-se de consultar a LGPD.
Em seguida, crie indicadores que suportem sua execução. E por fim, use ferramentas para acompanhar os dados.
E, voilà, comece sua estratégia com análise de dados!
Quais as principais ferramentas de análise de dados?
Existem ferramentas e métodos que podem auxiliar a análise de dados. Aqui, definiremos por simples, intermediárias e complexas, sendo as últimas as que têm maior capacidade da captação, armazenamento e agrupamento de dados.
Ferramentas de análise de dados simples
Como ferramentas simples podemos listar:
- Diagrama de Ishikawa;
- Gráfico de tendência;
- Gráfico de Pareto;
- Formulários de coleta de dados;
- Histogramas;
- E, 5 por quês.
Todas essas são gratuitas e basta utilizar a metodologia! Entretanto, é possível contar com softwares que possuem as ferramentas, estes podem ser cobrados.
Ferramentas de análise de dados de média complexidade
Como ferramentas de média complexidade podemos listar:
- Regressão linear;
- Cartas de controle;
- Analises de capabilidade;
- Análise do sistema de medição;
- E, FMEA.
Todas essas são gratuitas e basta utilizar a metodologia. Entretanto, é possível contar com softwares que possuem as ferramentas, estes podem ser cobrados.
Ferramentas de análise de dados de alta complexidade
Como ferramentas de alta complexidade podemos listar:
- Análises de probabilidade;
- ANOVA;
- Testes estatísticos de hipóteses.
- E, Power BI.
Todas essas são gratuitas e basta utilizar a metodologia. Entretanto, é possível contar com softwares que possuem as ferramentas, estes podem ser cobrados. Além disso, algumas metodologias como testes estatísticos e Power BI podem exigir profissionais especializados, contando assim, com os custos destes.
Ainda com dúvidas sobre a análise de dados? Conheça os serviços da EJFGV.
Perguntas frequentes
A análise de dados é a aplicação de técnicas estatísticas e lógicas para interpretar informações e auxiliar na tomada de decisões. Envolve a captura, armazenamento e interpretação de dados para encontrar padrões e insights valiosos.
Os 4 tipos de análise de dados são: análise descritiva, análise preditiva, análise diagnóstica e análise prescritiva.
Para fazer uma análise de dados, defina objetivos claros, planeje a coleta e tratamento dos dados, crie indicadores e utilize ferramentas apropriadas para acompanhar e interpretar os resultados.
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