No mundo moderno impulsionado pela tecnologia, a coleta e análise de dados se tornaram pilares essenciais para a tomada de decisões informadas e estratégias bem-sucedidas. A ascensão da era digital trouxe um enorme influxo de informações, e é nesse cenário que a Data Analytics, ou análise de dados, emerge como uma ferramenta indispensável. Desde a coleta inicial de dados até a apresentação visual dos insights obtidos, o processo de Data Analytics percorre etapas cruciais que moldam a maneira como as organizações operam e evoluem.
Os resultados da análise de dados não são apenas números e gráficos, mas informações tangíveis que têm um impacto direto em diversos campos. Da tomada de decisões empresariais informadas à personalização do marketing, da previsão de demanda na cadeia de suprimentos à pesquisa científica, a análise de dados transcende fronteiras e se torna um motor de inovação em todas as esferas da sociedade.
Vamos mostrar as etapas desse processo, seus diferentes tipos e aplicações, assim como as técnicas que permitem transformar dados brutos em conhecimento valioso. Assim, veremos como a análise de dados não é apenas uma abordagem empresarial, mas um catalisador para a evolução em um mundo cada vez mais orientado por informações.
Data Analytics: o que é porque usar?
Data Analytics (análise de dados) é o processo de examinar, limpar, transformar e modelar dados usando diferentes técnicas e ferramentas para descobrir informações úteis, extrair padrões, tomar decisões informadas e identificar insights relevantes sobre o passado (análise descritiva), o presente (análise diagnóstica), o futuro (análise preditiva) e as ações ou decisões ótimas (análise prescritiva), como veremos mais adiante.
A partir dessa definição, podemos ampliar mais o conhecimento sobre seus principais usos:
Tomada de decisões empresariais
Empresas usam a análise de dados para compreender melhor o desempenho do negócio, identificar tendências de mercado, otimizar operações, prever demanda, desenvolver estratégias de marketing mais eficazes e tomar decisões informadas.
Marketing e personalização
A análise de dados é usada para segmentar o público-alvo, entender o comportamento do consumidor, realizar campanhas de marketing direcionadas e personalizadas, bem como avaliar a eficácia das estratégias de marketing.
Saúde e medicina
Na área da saúde, a análise de dados é usada para pesquisa clínica, descoberta de medicamentos, diagnóstico médico, monitoramento de pacientes e previsão de surtos de doenças.
Finanças
Instituições financeiras aplicam análise de dados para avaliar riscos, detectar fraudes, tomar decisões de investimento, prever flutuações do mercado e melhorar a gestão de ativos.
Ciência e pesquisa
A análise de dados é crucial em campos como a pesquisa científica, onde os dados são usados para testar hipóteses, fazer descobertas e validar teorias.
Gestão de recursos humanos
As empresas usam análise de dados para recrutamento e seleção de funcionários, gestão de desempenho, avaliação de satisfação dos funcionários e previsão de necessidades de pessoal.
Logística e cadeia de suprimentos
A análise de dados ajuda a otimizar o fluxo de produtos, gerenciar estoques, melhorar a eficiência operacional e reduzir custos na cadeia de suprimentos.
Setor público
Governos utilizam análise de dados para melhorar os serviços públicos, tomar decisões políticas embasadas, realizar previsões econômicas e monitorar indicadores sociais.
Passos do processo de Data Analytics
Para garantir a qualidade e confiabilidade dos resultados obtidos na análise de dados é preciso seguir alguns passos. Esse processo é iterativo, o que significa que a análise inicial pode revelar a necessidade de mais coleta, organização e limpeza de dados à medida que você trabalha para extrair insights significativos.
De forma geral, o processo de Data Analytics envolve:
- Definição dos objetivos e a metodologia do projeto, ou seja, saber qual é o problema e quais os indicadores e as métricas relevantes, prazos etc.
- Identificação das fontes de dados, gerenciamento e armazenamento dos dados. Nesse passo, temos:
Agrupamento de dados
O agrupamento de dados envolve a categorização de informações semelhantes em grupos ou clusters. Isso ajuda a identificar padrões naturais nos dados e facilita a análise posterior.
Coleta de dados
A coleta de dados envolve a obtenção de informações relevantes de várias fontes, como bancos de dados, sensores, formulários online, mídias sociais etc.
Organização dos dados
A organização dos dados implica estruturar as informações coletadas em um formato que seja eficiente para análise. Isso pode envolver a criação de tabelas, bancos de dados ou outros métodos de armazenamento estruturados.
Limpeza dos dados
A limpeza dos dados é um processo crucial de identificação, correção e remoção de erros, inconsistências e valores ausentes nos dados, para garantir que os dados estejam precisos e confiáveis para análise.
Análise e modelagem dos dados
Ou seja, usar métodos estatísticos e algoritmos para buscar padrões, tendências e correlações.
Visualização e comunicação dos resultados
Por meio de ferramentas e técnicas como gráficos, tabelas, mapas e outras, tudo de forma objetiva, com linguagem adequada ao público-alvo.
Os tipos de Data Analytics
Vejamos os tipos de Data Analytics que existem. Vale lembrar que cada tipo serve a um propósito específico e fornece um nível diferente de insights. À medida que se avança nessa hierarquia (de descritivo para prescritivo), as análises se tornam mais avançadas e complexas, permitindo que as organizações tomem decisões mais informadas e estratégicas.
Descriptive analytics
Análise descritiva é o processo de resumir e visualizar os dados históricos para entender o que aconteceu no passado. Por exemplo, quantas vendas foram realizadas em um determinado período, qual foi o faturamento médio por cliente, quais foram os produtos mais vendidos.
Diagnostic analytics
Análise diagnóstica é o processo de investigar os dados históricos para entender por que algo aconteceu no passado. Por exemplo, por que as vendas aumentaram ou diminuíram em um determinado período, quais foram os fatores que influenciaram o comportamento dos clientes, quais foram as anomalias ou outliers nos dados.
Predictive analytics
Análise preditiva é o processo de usar os dados históricos e atuais para fazer previsões sobre o que vai acontecer no futuro. Por exemplo, qual será a demanda por um determinado produto, qual será o impacto de uma mudança na estratégia de marketing, qual será a probabilidade de um cliente cancelar seu contrato.
Prescriptive analytics
Análise prescritiva é o processo de usar os dados históricos, atuais e preditivos para recomendar ações ou decisões ótimas para alcançar um objetivo específico. Por exemplo, qual é a melhor forma de alocar os recursos, qual é a melhor oferta para um determinado cliente, qual é a melhor estratégia para maximizar o lucro ou minimizar o risco.
Técnicas de Data Analytics
Vejamos, agora, algumas técnicas de Data Analytics. Cada uma dessas é valiosa para extrair insights específicos dos dados, e a escolha da técnica certa depende dos objetivos da análise e da natureza dos dados disponíveis.
Regression Analysis (Análise de Regressão)
A análise de regressão é uma técnica estatística usada para identificar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. Ela ajuda a entender como as variáveis estão relacionadas e pode ser usada para prever valores futuros com base nos padrões históricos.
Factor Analysis (Análise de Fatores)
A análise de fatores é uma técnica que busca identificar relações subjacentes entre um conjunto de variáveis observadas. Ela é usada para reduzir a dimensionalidade dos dados e descobrir padrões ocultos.
Cohort Analysis (Análise de Coortes)
A análise de coortes envolve o estudo de grupos de indivíduos que compartilham características semelhantes e analisam seu comportamento ao longo do tempo. Ela é frequentemente usada em marketing para entender como diferentes grupos de clientes se comportam ao longo do ciclo de vida do cliente.
Monte Carlo Simulations (Simulações de Monte Carlo)
As simulações de Monte Carlo são usadas para modelar situações complexas por meio de processos aleatórios repetidos muitas vezes. Elas são particularmente úteis quando há muitas variáveis em jogo e é difícil calcular resultados de maneira determinística.
Time Series Analysis (Análise de Séries Temporais)
A análise de séries temporais envolve o estudo e modelagem de dados que são coletados sequencialmente ao longo do tempo. Ela é usada para identificar padrões sazonais, tendências e flutuações em dados ao longo do tempo.
Usos de Data Analytics
Os usos de Data Analytics são as aplicações práticas que as organizações podem fazer da análise de dados para melhorar seus processos, resultados e decisões. Data Analytics pode ser usado em diversos setores e áreas, como vimos acima: marketing, finanças, operações, recursos humanos, saúde, educação, varejo, logística e muito mais.
No processo de Data Analytics existem algumas técnicas (ou processos) que desempenham papéis fundamentais na transformação de dados brutos em informações significativas que impulsionam decisões e estratégias informadas nas organizações:
Data Mining (Mineração de Dados)
A mineração de dados envolve a descoberta de padrões, relações e informações valiosas em grandes conjuntos de dados. Ela utiliza técnicas estatísticas e de machine learning para explorar os dados e identificar insights ocultos.
Data Management (Gestão de Dados)
A gestão de dados envolve a organização, armazenamento e processamento de dados para garantir que eles sejam acessíveis, precisos e confiáveis. Isso inclui atividades como limpeza de dados, armazenamento seguro e controle de qualidade.
Statistical Analysis (Análise Estatística)
A análise estatística envolve a aplicação de métodos estatísticos para examinar dados e extrair conclusões significativas. Ela ajuda a compreender a variabilidade nos dados, identificar tendências e tomar decisões baseadas em evidências.
Data Presentation (Apresentação de Dados)
A apresentação de dados envolve a visualização e comunicação dos insights obtidos por meio da análise de dados. Ela utiliza gráficos, tabelas e outras representações visuais para tornar os resultados mais compreensíveis e impactantes.
Em um mundo inundado por dados, a Data Analytics assume um papel fundamental na tradução dessas informações em insights significativos. Do processo de coleta e organização à aplicação de técnicas avançadas, a análise de dados se tornou um farol orientador para tomadas de decisão mais acertadas e estratégias mais eficazes.
Com uma ampla gama de tipos e técnicas à disposição, essa disciplina oferece uma visão única do passado, presente e futuro, capacitando empresas, instituições e indivíduos a enfrentar os desafios complexos do nosso tempo com inteligência e discernimento. À medida que a revolução dos dados continua a moldar nosso cenário global, a Data Analytics permanece como uma ferramenta essencial que abre novas fronteiras de possibilidades, revelando oportunidades e direcionando o progresso em todas as áreas da sociedade.
Gostou do artigo e quer saber mais sobre o mundo de Data Analytics? Indicamos para você a leitura de um artigo sobre modelagem de dados. Você não vai se arrepender!
