O que é Business Analytics e como gerar valor com dados?
Business Analytics descreve a exploração dos dados de uma organização, com ênfase na análise estatística e utiliza tecnologias e métodos avançados de análise das mais variadas fontes.
Se você soubesse o volume gigantesco de informações que uma empresa gera por dia, ficaria espantado. E para transformar parte desses dados em conhecimento útil, os negócios precisam saber o que é Business Analytics e como implementar a metodologia.
Tomar decisões mais assertivas, identificar problemas e aumentar a lucratividade são alguns dos benefícios de usar conceitos e ferramentas que fazem parte do método.
Não tem como fugir, hoje os dados são os grandes responsáveis em construir planejamentos mais inteligentes, definir estratégias sólidas, mitigar riscos e prever falhas.
Mas você sabe como e porque coletar, armazenar, analisar e interpretar essa grande quantidade de informações?
Aqui, apresentaremos o que é Business Analytics, quais seus principais benefícios e como começar a criar uma estratégia de BA.
O que é Business Analytics?
Business Analytics, em tradução livre, análise de negócio, refere-se à ação de explorar os dados de uma organização, com foco na tomada de decisões data-driven.
O conceito representa o processo de avaliar e analisar dados úteis, não apenas para entender o cenário, mas em busca de respostas com a interpretação das informações.
Envolve também a utilização de tecnologias e métodos avançados de análise de informações, como a estatística, a partir das mais variadas fontes e em grandes volumes.
Faz parte do Business Analytics iniciativas como relatórios, dashboards, noções quantitativas, entre outros elementos.
Veja as principais características do Business Analytics:
- Velocidade;
- Otimização;
- Entrega de resultados práticos.
As principais técnicas de BA
Uma maneira de entender o que é Business Analytics é conhecer as técnicas empregadas na abordagem.
Elas podem ser divididas em duas grandes áreas principais: uma mais básica e outra mais profunda.
Inteligência básica de negócios
Envolve examinar dados históricos! E assim, ter noção de como um departamento, equipe ou colaborador obtinha resultados durante certo tempo, por exemplo.
Essa é uma prática madura que a maioria das empresas já faz uso.
Análise estatística mais profunda
Realizar análises preditivas aplicando algoritmos estatísticos a dados históricos, fazendo previsão sobre o desempenho futuro de ações, produto ou site.
Também pode significar o uso de outras técnicas avançadas de análise. Como análise de cluster, para agrupar clientes com base em semelhanças entre vários pontos de dados.
Essa prática costuma ser bastante útil em campanhas de marketing direcionadas, entre outras.
Principais métodos de análise de negócio
No que diz respeito aos métodos de análise sob o guarda-chuva de uma estratégia de Business Analytics, temos três destaques:
- Análise descritiva: rastreia os principais indicadores de desempenho para entender o estado atual de um negócio;
- Análise preditiva: que analisa dados de tendência para avaliar a probabilidade de resultados futuros;
- Análise prescritiva: que usa o desempenho passado para gerar recomendações sobre como lidar com situações semelhantes no futuro.
As principais ferramentas de Business Analytics
Diversas tecnologias são empregadas em uma estratégia de Business Analytics. Elas podem estar agrupadas em quatro grupos:
- Ferramentas de visualização de dados;
- Softwares de Business Intelligence;
- Plataformas de análise de auto-atendimento;
- Ferramentas de análise estatística;
- Plataformas de Big Data.
7 etapas do Business Analytics
Veja agora quais são as sete etapas básicas de uma boa estratégia de Business Analytics.
1. Levantamento e definição das necessidades do negócio
A primeira etapa do processo de Business Analytics envolve entender o que a empresa gostaria de melhorar ou o problema que deseja resolver.
Os dados relevantes necessários para resolver essas metas são decididos pelas partes interessadas, pelos usuários com o conhecimento dos processos e pelo/s analista/s.
Nessa fase, questões-chave como “que dados estão disponíveis”, “como podemos usá-los”, “temos dados suficientes” devem ser respondidos.
2. Exploração dos dados macros
Esse estágio envolve a limpeza dos dados, fazendo cálculos para dados perdidos, removendo outliers e transformando combinações de variáveis para formar novas variáveis.
É aqui que já pode ser empregada uma ferramenta específica (conforme citamos acima).
Os gráficos de séries temporais são plotados, indicando padrões ou valores discrepantes.
Nessa etapa, a remoção de valores discrepantes do conjunto de dados é uma tarefa importante, pois os valores discrepantes geralmente afetam a precisão do modelo se eles puderem permanecer no conjunto de dados.
Depois que os dados forem limpos, o analista vai entendê-los melhor. Vai plotar os dados usando gráficos de dispersão (para identificar possíveis correlações ou não-linearidades).
Verificará visualmente todas as possíveis fatias de dados e resumirá tais dados usando visualização apropriada e estatísticas descritivas (como média, desvio padrão, intervalo, modo, mediana) que o ajudarão a obter uma compreensão básica.
Nesse estágio, o analista já está procurando padrões gerais e insights acionáveis que possam ser obtidos para atingir a meta de negócios.
3. Análise dos dados
Nesse estágio, usando métodos de análise estatística, como análise de correlação e teste de hipóteses, o analista encontrará todos os fatores relacionados à variável de destino.
O analista também executará uma análise de regressão simples para ver se previsões simples podem ser feitas.
Além disso, diferentes grupos são comparados usando diferentes suposições e estas são testadas usando testes de hipóteses.
Frequentemente, é nesse estágio que os dados são “cortados em cubos” e comparações diferentes são feitas ao tentar obter informações acionáveis.
4. Previsão do que é provável que aconteça
O Business Analytics é sobre ser proativo na tomada de decisões. Nesse estágio, o analista modelará os dados usando técnicas preditivas que incluem árvores de decisão, redes neurais e regressão logística.
Essas técnicas vão revelar insights e padrões que destacam relacionamentos e ‘evidências ocultas’ das variáveis mais influentes. O analista então compara os valores preditivos com os valores reais e calcula os erros preditivos.
Geralmente, vários modelos preditivos são executados e o modelo de melhor desempenho é selecionado com base na precisão e nos resultados do modelo.
5. Busca da melhor solução
Aqui, o analista aplicará os coeficientes e resultados do modelo preditivo para executar cenários hipotéticos. Usará metas definidas pelos gerentes para determinar a melhor solução, com as restrições e limitações fornecidas.
O analista selecionará a solução e o modelo ideais com base no menor erro, nas metas de gerenciamento e no reconhecimento intuitivo dos coeficientes do modelo mais alinhados ao objetivo estratégico da organização.
6. Tomada de decisão e mensuração do resultado
O analista tomará decisões com base nos insights derivados do modelo e das metas organizacionais.
A ação tomada será medida após período preestabelecido.
7. Atualização do sistema com os resultados da decisão
Finalmente, os resultados da decisão e ação e os novos insights derivados do modelo são registrados e atualizados no banco de dados.
Informações como “foi a decisão e ação efetiva?”, “como o grupo de tratamento se compara com o grupo controle?” e “qual foi o retorno do investimento?” são carregados.
O resultado é um banco de dados em evolução continuamente atualizado com a obtenção de novos insights e conhecimentos.
→ Leia também: Business Analytics: como implementar na sua empresa!
Como criar uma estratégia Business Analytics na sua empresa?
As empresas mais inovadoras da atualidade têm uma estratégia de Business Analytics. É assim que elas obtêm insights que informam decisões de negócios e podem ser usados para automatizar e otimizar processos.
Para que uma estratégia de Business Analytics seja bem-sucedida, é preciso:
- Garantir a qualidade dos dados;
- Contar com analistas qualificados que entendem as tecnologias e os negócios;
- Estabelecer um compromisso organizacional com a tomada de decisões orientada por informações.
Anteriormente a isso, deve-se desenvolver uma “cultura Data-Driven”, ou um DNA, como gostam de afirmar os especialistas no assunto.
Nós podemos descrever a cultura Data-Driven como a prática de utilização de dados nos mais diversos processos empresariais. De maneira sistemática e contínua — é possível gerar uma gestão orientada a dados.
As empresas com forte cultura Data-Driven estabelecem processos e operações para facilitar a aquisição das informações necessárias pelos funcionários.
Elas também são transparentes quanto às restrições de acesso e aos métodos de governança. E, portanto, estão mais preparadas para criar e executar uma estratégia de Business Analytics.
Agora que você já sabe o que é Business Analytics, prepare-se para colocar em prática a estratégia na sua empresa! Acesse o e-book que produzimos e saiba com implementar uma cultura analítica. É só clicar no banner abaixo!
