Top 5 áreas que mais utilizam Data Analytics nos negócios
Data Analytics é um dos campos do Data Science. Acredite: ele pode mudar a realidade do seu negócio para melhor. Entenda como funciona e confira as áreas mais impactadas pela análise de dados!
Vamos começar esse post com uma afirmação importante: não importa qual seja o seu negócio ou o seu setor, Data Analytics pode ajudar na sua tomada de decisões.
Sabe por quê? Dados analisados de forma correta e alinhados aos objetivos do negócio, podem, definitivamente, transformar a realidade de uma corporação. Para muito melhor.
É por isso que, cada vez mais, tem aumentado a procura das empresas por soluções de Data Science e Data Analytics. Isso porque, principalmente em tempos de crise – como o que estamos vivendo agora -, entender os padrões que influenciam o sucesso das iniciativas pode ser o divisor de água entre o sucesso e o fracasso de uma estratégia de negócios bem sucedida..
Quer saber porque o Data Analytics é uma possibilidade em ascensão para negócios e conhecer as áreas mais impactadas por ele? Acompanhe esse material e entenda porque cada vez mais empresas estão sendo orientadas por dados!
Passo 1: comece pela cultura!
Na última década, dados se tornaram o ativo mais valioso para entender o comportamento do usuário, garantindo o protagonismo de disciplinas como Data Analytics e Data Science nos mais variados modelos de negócios.
Porém, essa virada de chave não foi fácil. Nem rápida. Para criar uma dinâmica capaz de transformar números em insights de forma consistente, é preciso ter direcionamento, investir em infraestrutura e profissionais capacitados, além de outros requisitos indispensáveis.
Você sabe qual o requisito mais indispensável e por onde você deve começar? A cultura.
A cultura é a base de tudo. Inclusive em relação a tornar-se uma empresa proficiente na tomada de decisões orientadas por dados. Sim, a cultura de dados.
É praticamente impossível ter times pensando analiticamente em dados antes de definir objetivos em torno dos quais eles irão se organizar.
Então, vamos começar pelo começo: o primeiro passo para iniciar a jornada rumo a uma empreitada sólida de data-centered, é que o objetivo final seja disseminar uma cultura analítica dentro da sua empresa.
O que é Data Analytics?
Data Analytics, ou análise de dados, é um processo de limpeza, transformação e modelagem de dados desestruturados (Big Data) a fim de descobrir informações úteis.
Parte deste objetivo é realizado a partir de um processo de ETL (extract – transform –
load), uma estratégia altamente eficiente para padronizar dados de diferentes origens segundo regras específicas a fim de aprimorar o conhecimento gerado.
A lógica é: transformar dados em informação de valor e, com essa informação, gerar conhecimento de negócio.
Se você não está inserido em uma realidade data-driven, pode ser que esteja se perguntando por que esse processo é tão importante. É simples: porque através dele é possível garantir elementos essenciais. Como:
- Agilidade de integração de dados;
- Escalabilidade;
- Segurança operacional;
- Aumento de desempenho;
- Qualidade dos dados.
Quer mergulhar no universo dos dados e começar, hoje mesmo, a construir uma cultura de dados sustentável para orientar decisões de negócios? Confira nosso manual “Data-first: Guia completo para tornar sua empresa orientada a dados”.
Mas, antes, vamos conhecer os 3 tipos de análises mais utilizados no Data Analytics. Confira o próximo item!
Data-first: Guia completo para tornar sua empresa orientada a dados
Quais são as análises de Data Analytics?
Dados não são uniformes. Inclusive, diferente dos códigos, eles variam o tempo todo. Isso ocorre por conta de sua origem, que está totalmente suscetível a mudanças: o mundo real.
Logo, sua análise também precisa se adequar e variar de acordo com alguns fatores. Vamos destacar 3 fatores importantes para que uma estratégia de Data Analytics seja bem-sucedida:
- Qualidade dos dados;
- Analistas qualificados que entendem as tecnologias e os negócios;
- Comprometimento organizacional com a tomada de decisões orientada por dados.
Para entender melhor os benefícios que as empresas obtêm ao empreender uma estratégia de Data Analytics, confira nossa lista com os 3 tipos de análises mais utilizados.
Nota: Trouxemos apenas 3 tipos de análises. Porém, essa lista pode ser bem mais extensa. Se você precisar de uma análise mais adequada, entre em contato com os nossos especialistas para conversar sobre as muitas possibilidades envolvidas em Data Analytics.
1. Análise preditiva: aumenta a previsibilidade do negócio
Quando uma empresa investe para estruturar os seus dados, ela consegue trabalhar com o que chamamos de análise preditiva. Não é bola de cristal.
Basicamente, com a ajuda do cientista de dados, é possível utilizarmos tecnologias como Machine Learning e Inteligência Artificial para trabalhar com os dados que a empresa possui e, desta forma, realizarmos análises mais precisas do que está por vir.
Assim, você aumenta a previsibilidade do negócio e consegue tomar decisões hoje que definitivamente vão impactar positivamente o futuro do seu negócio.
2. Análise prescritiva: uso do desempenho passado para gerar recomendações para o futuro
Na prescritiva, o objetivo é levantar probabilidades diante de uma determinada decisão.
Por exemplo, seria o caso de um gestor ao se perguntar quanto retorno ele teria em vendas se investisse 10% mais na formação dos seus colaboradores.
3. Análise descritiva: rastreamento dos principais indicadores de desempenho para entender o estado atual do negócio
A análise descritiva, como o nome já diz, se preocupa em descrever exatamente o que está acontecendo nesse momento. O presente é o seu objeto de estudo.
Pode parecer não tão útil dentro de um cenário saudável, certo? Mas, acredite, não são poucos os casos de empresas que perdem um grande quantitativo de dinheiro e recursos por conta de dores invisíveis, que ocasionam gargalos que prejudicam processos por anos.
As análises descritivas se debruçam no questionamento do que está acontecendo para responder o porquê está acontecendo. Identificando a raiz do problema fica bem mais fácil solucioná-lo.
Top 5 áreas que aplicam Data Analytics
1. Educação
Uma das maiores dores do setor educacional é a desistência dos alunos e a evasão dos cursos. Colocando a pandemia em perspectiva, o estudo remoto disparou. Testemunhamos um aumento exponencial das ofertas de cursos, dos mais variados assuntos, temas e valores.
Ao mesmo tempo que aumentar a oferta é algo bastante positivo, também aumenta o número de desistências. Um grande número de alunos se matricula e acaba parando o curso no meio do caminho para iniciar outro – o que causa um imenso prejuízo para as instituições que investiram em toda uma infraestrutura digital.
Entre outras possibilidades, Data Analytics pode ajudar prevendo, através dos dados, quais e quantos alunos têm maior probabilidade de desistir do curso. Com isso, as empresas podem pensar em estratégias para reter esses estudantes, garantindo a sobrevivência do negócio.
2. Setores bancário e financeiro
Poupar dinheiro e reduzir riscos são as buscas constantes desses dois setores. Data Analytics pode ajudar nas duas maiores dores desses setores: prever fraudes, controlar e gerir a inadimplência.
De forma simplificada, a estratégia consiste em analisar o perfil de consumo de cada cliente e potencial cliente que busca por um empréstimo ou contratação de um seguro.
Em poucos segundos, o Data Analytics consegue identificar e responder se essa pessoa será capaz de efetuar o pagamento dessa contratação, qual a taxa de juros mais indicada para o seu perfil, entre outras perguntas que garantem a saúde desses dois setores.
3. Varejo + Logística
Você já deve ter percebido que muitas lojas online já sabem o que você quer ou vai comprar antes mesmo de você manifestar interesse nesse item, certo? Como isso é possível? Data Analytics e seus imensos bancos de dados, é claro!
O setor do varejo foi um dos primeiros a investir em estratégias de análise de dados. Isso porque, entendendo o perfil do consumidor, fica fácil antecipar suas necessidades – ou até criá-las.
Estendendo essa estratégia para o setor de Logística, o varejo consegue reduzir o preço de seus produtos porque reduz o tempo e o custo de suas entregas. Através das análises de Data Analytics, as empresas disponibilizam produtos em seus estoques de acordo com a preferência dos consumidores de determinada região. Sim, antes deles efetuarem a compra.
Você nunca mais verá a promoção de frete grátis com os mesmos olhos depois disso, não é?
4. Segurança
Sim, Data Analytics pode ser utilizado para identificar a possibilidade de crimes acontecerem. Com isso, nas áreas que possuem maior propensão à ocorrência de crimes, é possível aumentar o policiamento para garantir a segurança da população.
as áreas onde a possibilidade de crimes acontecerem é maior.
Não, não estamos falando de um filme de ficção científica. Isso já é uma realidade em algumas cidades dos Estados Unidos.
5. Saúde
É sabido que os custos dos tratamentos médicos são altíssimos. Ao passo que os gastos da prevenção são imensamente inferiores. E aqui estamos falando para o cliente, para planos de saúde e para hospitais e clínicas.
Logo, é bem óbvio que o setor de saúde precisa do Data Analytics para auxiliar na prevenção de doenças. Nos Estados Unidos isso já é uma realidade: a análise de dados é utilizada como forma de prever a possibilidade de uma pessoa desenvolver determinada doença.
O Data Analytics traça um perfil com base em uma quantidade enorme de dados, levando em conta, por exemplo, procedimentos anteriores que foram realizados e histórico familiar. Com isso, o sistema de saúde pode atuar na prevenção e as seguradoras conseguem, dessa forma, calcular qual o valor seria correto para o cliente pagar pelo plano de saúde.
Além disso, o Data Analytics também consegue levantar dados de determinadas regiões para calcular a probabilidade de desenvolverem surtos de doenças. Assim, é possível adiantar estratégias – como campanhas de vacinação e quarentenas – para conter o avanço e até mesmo uma pandemia.
Leve o Data Analytics para a sua empresa!
Se você chegou até aqui, provavelmente já tem algumas ideias sobre onde o Data Analytics pode ajudar nos objetivos de negócio e para resolver dores da sua corporação, certo?
Porém, é provável que você não saiba por onde começar. Já deixamos a pista lá em cima: comece pela cultura. Ela vai ajudar a realizar a transição para sua corporação se tornar data-driven.
Sabemos que não é tão fácil. Isso leva tempo e dá trabalho. Para encurtar o caminho, peça ajuda! Consultorias podem ajudar a identificar oportunidades e implementar uma estratégia de Data Analytics. Entre em contato conosco e converse com os nossos cientistas de dados sobre suas metas e desafios!
