Nos dias de hoje, ter acesso a uma grande quantidade de dados digitais não é mais um problema. O grande desafio é saber como usar esses dados de forma inteligente para que sua empresa tome decisões importantes. É aí que entra o Data Analytics.
Data Analytics: o que é?
Data Analytics é a ciência da análise de dados em larga escala, que tem como objetivo identificar padrões, tendências e insights que possam ser utilizados para tomar decisões mais assertivas e melhorar os resultados de uma empresa.
Imagine que você tem uma loja virtual e deseja saber qual é o produto mais vendido. Com a Data Analytics, é possível coletar dados sobre as vendas, analisá-los e identificar qual é o produto mais vendido. Consequentemente, é possível tomar decisões importantes, como aumentar a produção desse produto, aumentar o estoque ou investir mais em sua divulgação.
Além disso, as empresas também podem utilizar essa estratégia para identificar problemas em um processo e encontrar soluções mais eficientes.
Por exemplo, se você está tendo problemas com a logística da sua empresa, pode coletar dados sobre o tempo que as entregas estão levando e identificar onde estão as maiores dificuldades. Com base nessa informação, é possível encontrar soluções para melhorar a eficiência da logística.
A adequação de Data Analytics aos processos de uma empresa exige ferramentas e técnicas específicas, como o software de análise de dados e a estatística. Entretanto, é importante destacar que é preciso ter conhecimento na área para realizar uma análise de dados correta e obter insights relevantes.
Por isso, é recomendável contar com profissionais especializados em dados para obter os melhores resultados.
Em resumo, essa é uma grande oportunidade de melhorar o desempenho do seu negócio e aumentar os seus lucros.
Dados x informação x conhecimento
Dados, informação e conhecimento são termos relacionados, mas têm significados distintos e representam diferentes níveis de análise e processamento da informação. Vejamos a definição de cada um desses conceitos para entender melhor sua relação e diferenciação:
- Dados: são fatos brutos, representados por observações ou eventos;
- Informação: resultado do processamento dos dados, atribuindo-lhes significado e contexto e formando algo útil e compreensível. A informação é organizada, estruturada e apresentada de forma significativa para os usuários;
- Conhecimento: é uma etapa de análise que vai além da informação e envolve a compreensão, interpretação e aplicação da informação. Aqui estamos falando também de reflexão, experiência e contexto, que geram uma combinação de informações, ideias, insights, crenças e experiências que uma pessoa adquire e utiliza para tomar decisões, resolver problemas e agir de maneira eficaz.
Relação entre Data Analytics e outros conceitos de tecnologia
Em um contexto tão digital e volátil, não incomum se deparar com novos termos do universo de tecnologia que podem gerar certa confusão. Por isso aqui vamos explicar de que forma alguns dos outros termos muito disseminados atualmente estão ligados à análise de dados:
Big Data e Data Analytics
A relação entre Data Analytics e Big Data é muito próxima, uma vez que a interpretação de grandes volumes de dados é um dos principais objetivos da análise de dados em geral.
O Big Data é a fonte de dados que alimenta o processo de análise de dados. Sem essa fonte, não haveria dados suficientes para fazer análises significativas. Por outro lado, sem Data Analytics, o Big Data seria apenas um conjunto de informações brutas sem valor prático.
Machine Learning e Data Analytics
Data Analytics e Machine Learning são áreas interdependentes e complementares na análise e interpretação de dados.
Isso porque a análise de dados é frequentemente um componente essencial do processo de treinamento e validação de modelos de Machine Learning. Os dados são usados para identificar padrões e características importantes que podem ser usados para treinar modelos e fazer previsões. Por outro lado, o Machine Learning pode ser usado para aprimorar e automatizar o processo de análise de dados em Data Analytics, permitindo que sejam encontrados insights mais rapidamente e com maior precisão.
Data Driven e Data Analytics
Data Analytics é uma das principais ferramentas usadas para implementar a abordagem data-driven nas empresas e organizações. O processo de análise de dados permite que os dados sejam coletados, processados e transformados em informações úteis, que podem ser usadas para orientar as decisões de negócios.
Data Science e Data Analytics
Ambas são áreas relacionadas, mas com abordagens e objetivos diferentes.
A diferença principal entre Data Science e Data Analytics é que o Data Science é mais amplo, aprofundado e orientado à descoberta de novos insights e conhecimentos a partir dos dados, enquanto o Data Analytics é mais focado em entender o que os dados já mostram para apoiar a tomada de decisão.
Etapas do processo de Data Analytics
A análise de dados é um processo complexo de tomada de decisão que acontece em diversos campos, incluindo etapas minuciosas que ajudam a filtrar melhor os dados e os insights mais importantes.São elas:
- Identificar o problema: o primeiro passo é identificar o problema que você deseja resolver ou a pergunta que você deseja responder. Isso ajuda a determinar quais dados e análises são necessários;
- Coletar os dados: isso pode incluir dados de pesquisa, registros, bancos de dados, fontes externas, entre outros;
- Limpar os dados: remover erros, dados duplicados ou irrelevantes e outras anomalias. Isso garantirá que os dados estejam prontos para a análise;
- Analisar os dados: isso pode incluir estatísticas descritivas, modelagem estatística, análise de séries temporais, análise de regressão, entre outros;
- Interpretar os resultados: aqui entra a criação de visualizações de dados para ajudar a comunicar os resultados;
- Comunicar os resultados: o último passo é comunicar os resultados da análise para stakeholders por meio de um relatório formal, apresentação, dashboard ou outros meios de comunicação.
Vale lembrar que a análise de dados é um processo iterativo, e é possível que você precise voltar e refinar algumas etapas do processo à medida que avança.
Profissionais que trabalham com a Data Analytics
Existem no mercado diversos profissionais especializados na análise e interpretação de dados. Alguns dos principais cargos são:
- Cientista de dados: possuem habilidades técnicas e de análise avançadas, capazes de coletar, processar e analisar grandes volumes de dados para fornecer insights e informações úteis;
- Analista de dados: possuem habilidades em estatística, análise de dados e modelagem matemática, capazes de analisar dados e criar modelos para prever resultados futuros;
- Engenheiro de dados: projetam, desenvolvem e gerenciam sistemas de coleta, armazenamento e processamento de dados, garantindo que os dados estejam disponíveis e acessíveis para análise;
- Especialistas em Business Intelligence (BI): Business Analysts ajudam as empresas na tomada de decisão, transformando dados brutos em informações úteis para as partes interessadas;
- Analistas de mercado: utilizam dados para entender tendências do mercado, preferências dos consumidores e identificar oportunidades para crescimento;
- Especialistas em visualização de dados: transformam dados em gráficos e outras representações visuais para facilitar a compreensão e comunicação dos resultados.
Tipos de análise e quando utilizar cada uma
A análise de dados é uma prática cada vez mais importante para empresas que desejam tomar decisões mais assertivas e melhorar o desempenho dos seus negócios. Mas você sabia que existem diferentes tipos de análise de dados? Vejamos a seguir quais são eles:
Descritiva
A análise descritiva é uma técnica que tem como objetivo resumir e descrever os dados de forma simplificada. Um bom exemplo é a análise comportamental do usuário em um site de comércio eletrônico. A análise descritiva envolveria a coleta de dados sobre:
- Número de visitas ao site;
- Tempo de permanência em cada página;
- Taxa de conversão de vendas e outras métricas relevantes.
Com esses dados, seria possível entender como os usuários estão interagindo com o site, quais são as páginas mais populares e onde ocorrem as maiores taxas de abandono do carrinho de compras.
Logo, a empresa poderia fazer ajustes no design do site, destacando as páginas mais importantes e otimizando o processo de checkout para aumentar a taxa de conversão.
Diagnóstica
A análise diagnóstica tem como objetivo identificar e entender a causa-raiz de um problema ou irregularidade em um conjunto de dados.
Podemos vê-la em ação quando buscamos detectar problemas em um servidor de rede. A análise diagnóstica envolve a coleta de dados sobre o desempenho do servidor, como a taxa de transferência de dados, o tempo que uma solicitação leva para ser transferida de um ponto para outro e o tempo de resposta.
Com esses dados, seria possível identificar pontos de falha no sistema. A partir dessa análise, a equipe de TI poderia diagnosticar e corrigir o problema, garantindo que o servidor funcione de maneira eficiente e confiável.
Preditiva
A análise preditiva tem o propósito de utilizar dados históricos e padrões de comportamento para prever resultados futuros envolvendo a coleta de dados sobre o desempenho dos equipamentos, como a temperatura, a vibração e a pressão.
Com esses dados, seria possível desenvolver um modelo de previsão de falhas, que identificaria quando um equipamento está prestes a falhar.
Com essa informação, a equipe de manutenção poderia agendar uma manutenção preventiva antes que a falha ocorra, evitando tempo de inatividade não programado e reduzindo os custos de reparo.
Prescritiva
A análise prescritiva utiliza modelos estatísticos avançados para identificar a melhor solução possível para um determinado problema. Sendo assim, é uma boa alternativa principalmente quando a empresa busca por uma otimização de rede de transporte de mercadorias, por exemplo.
Essa análise de dados envolveria a coleta de informações sobre as rotas de transporte, como a distância percorrida, o tempo de entrega e o custo associado.
Com isso, seria possível desenvolver um modelo prescritivo que otimiza as rotas de transporte, considerando vários fatores, como a distância, o tempo e o custo. O modelo prescritivo identifica a melhor rota para cada entrega, levando em conta as restrições e requisitos específicos do negócio
Benefícios obtidos com Data Analytics
Com a análise de dados é possível:
- Entender melhor o comportamento dos consumidores, identificar tendências e oportunidades de mercado e otimizar processos internos;
- Reduzir custos e aumentar a eficiência operacional. Com a análise de dados sobre o desempenho dos processos, é possível identificar gargalos e oportunidades de melhoria, otimizando a produção e reduzindo os custos;
- Prever demandas futuras e antecipar tendências de mercado;
- Fazer previsões sobre o comportamento dos consumidores e ajustar as estratégias da empresa para atender às demandas futuras.
Importância de Data Analytics para uma empresa
Data Analytics é uma estratégia fundamental para empresas de tecnologia, pois ajuda a entender como seus produtos e serviços estão sendo utilizados pelos usuários, bem como a identificar tendências e oportunidades de melhoria. Por meio da coleta e análise de dados, as empresas podem tomar decisões mais claras e direcionar seus esforços de forma mais eficiente.
Uma das principais formas de aplicar Data Analytics na área de tecnologia é na análise de dados de uso de aplicativos e sites. Esses dados podem fornecer informações valiosas sobre como os usuários interagem com os produtos, como eles usam determinados recursos e quais são as principais dificuldades que eles enfrentam. Com essas informações, as empresas podem ajustar o design de seus produtos e serviços para melhor atender às necessidades dos usuários e melhorar sua experiência.
Além disso, a análise de dados também pode ajudar a identificar problemas de desempenho em produtos de tecnologia, permitindo que as empresas detectem falhas rapidamente e tomem medidas corretivas para evitar interrupções no serviço. Por exemplo, os dados de uso podem mostrar picos no tráfego de um site em determinados momentos do dia, indicando problemas de escalabilidade que precisam ser abordados para não prejudicar as vendas.
As empresas também podem utilizar Data Analytics para aplicar análises de mercado e de concorrência, identificando tendências e oportunidades de negócios. Além disso, a análise de dados pode ajudar a identificar mercados emergentes e oportunidades de expansão para as empresas.
Ferramentas de análise de dados
Existem hoje diversas ferramentas que podem apoiar o processo de Data Analytics dentro de uma empresa. A escolha de qual delas é a melhor depende muito do contexto do negócio e necessidades do time. Como destaque, podemos citar:
- Tableau: uma das mais conhecidas, a ferramenta Tableau é muito eficiente para times de Business Intelligence (BI). Com ela, a análise de parâmetros e comportamentos se torna muito mais simples e estratégica;
- Microsoft Power BI: esse software se destaca não apenas pela capacidade de reunir uma grande quantidade de dados, mas também pela possibilidade diversa de integrações que facilitam muito a rotina dos times;
- Google Analytics: apesar de ser uma ferramenta mais complexa a princípio, o Google Analytics reúne dados de diversos canais relevantes para uma empresa, sendo, por isso, uma das principais ferramentas de análise de dados. Para quem tem certa dificuldade de analisar os números dentro da própria plataforma, é possível exportar facilmente essas informações para uma plataforma de BI.
Conclusões sobre Data Analytics
Data Analytics é o processo de coleta, análise e interpretação de dados para extrair informações valiosas e insights que possam ser usados para tomar decisões assertivas e estratégicas. Com a aplicação dessa estratégia, as empresas podem entender melhor seus clientes, identificar oportunidades de mercado, prever tendências, otimizar processos internos, definir métricas com mais segurança e ainda, reduzir custos.
A análise de dados apoia áreas como Marketing, Produto, Vendas e Recursos Humanos, mas requer habilidades técnicas e conhecimento especializado, preferencialmente. Por isso, vale a pena identificar qual área tem mais necessidade de apoio e estruturar o time de forma a poder contar com um profissional de Dados.
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