Data Analytics: entenda o que é e como funciona na prática
Entenda o que é data analytics, quais principais tipos de análises e como colocar em prática esse conceito no seu negócio.
Não é exagero afirmar que a análise de dados está ditando as regras do jogo no mundo dos negócios. Depois que o digital passou a conduzir o ritmo do mercado, não dá mais para ignorar essa área. Mas você sabe o que é Data Analytics e como ela se aplica à realidade das empresas?
Neste artigo, vamos te explicar tudo que envolve data analytics, principais tipos de análises, como funciona e a importância prática desse conceito. Acompanhe!
O que é data analytics?
Data Analytics é a ciência de examinar dados brutos com o objetivo de encontrar padrões e tirar conclusões sobre essa informação, aplicando um processo algorítmico ou mecânico para obter conhecimento.
Isso significa mapear tendências e padrões que revelem inputs significativos auxiliando na tomada de decisões.
Uma estratégia eficaz de data analytics permite que as empresas ajam com base em análises automatizadas e em tempo real.
Se, antes, as análises partiram de bases de dados extremamente limitadas, hoje, chegamos a um nível em que praticamente todo tipo de informação pode ser usada.
Dados x Informação x Conhecimento
Compreender a fundo a análise de dados exige saber diferenciar os conceitos de dados, informações e conhecimento.
Os 3 termos são termos muito utilizados como sinônimos para explicar diferentes estágios de análises, mas possuem significados próprios.
Confira as diferenças conceituais entre essas categorias na ciência de dados.
- Dados: é matéria-prima ou produto de um processo de coleta de informação. Nesta etapa inicial, não possuem consistência relevante para orientar decisões de negócios.
- Informação: é quando a matéria-prima já foi refinada e tratada. O resultado do processamento de dados transforma-se em informação útil para geração de insights de negócios, classificações, segmentações, e assim por diante.
- Conhecimento: quando os dados são transformados em conhecimento sobre o negócio. Aqui, a informação gera conhecimento capaz de oferecer diretrizes otimizadas para tomada de decisão em nível organizacional, fornecendo insumos para definição de perfis de clientes, jornadas do consumidor, entre outras operações.
Diferença entre Data Science, Data Analytics e Big Data
A cada ano, mais e mais termos são incorporados ao glossário corporativo, ao passo que abordagens vêm sendo refinadas – e novas surgem, para resolver problemas mais atuais.
Um dos casos é a confusão que existe entre as definições de Data Science, Data Analytics e Big Data, por exemplo, de difícil consenso até mesmo entre os especialistas. Mas nós vamos nos atrever a explicar a diferença. Vamos lá!
Data Science
Data Science é um conjunto de técnicas, teorias, análises, parâmetros de observação, algoritmos e princípios que dão suporte ao trabalho com dados.
O processo de Data Science é mais complexo e completo do ponto de vista de negócios. Para os cientistas de dados, não basta apenas refinar dados para orientar o processo de decisão.
Espera-se deles também uma investigação sobre as questões-chave da organização para definir diretrizes em âmbito estratégico.
Data Analytics
Pode-se dizer que a análise de dados é uma fase do processo de ciência de dados.
A diferença aqui é que, enquanto a análise de dados, normalmente, trabalha com ferramentas de Business Intelligence, como Power BI, por exemplo, e uso de SQL em banco de dados, a ciência de dados precisa criar modelos estatísticos, utilizando frameworks de programação avançada e ajuda do Machine Learning.
Big Data
Já Big Data é o termo que resume o cenário de grande volume de dados, alta velocidade e ativos de informações de imensa variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento para:
- Aumentar a rentabilidade;
- Aprimorar a tomada de decisões;
- Viabilizar a automação de processos.
Tipos de análises de dados
1. Análise preditiva
Antecipação é a peça-chave da análise preditiva. Se o objetivo for prever e antecipar tomadas de decisões, esse tipo de diagnóstico é muito útil.
Neste tipo de análise, modelos estatísticos são elaborados a partir de critérios de causa e efeito.
Dessa maneira, as empresas conseguem prever resultados e antecipar tendências e decisões a partir de fórmulas estatísticas.
2. Análise prescritiva
Se você busca levantar possibilidades e oportunidades diante de uma determinada situação ou decisão, a análise prescritiva se encaixa muito bem.
Por exemplo: quando o gerente pergunta qual retorno ele teria em vendas caso investisse X % a mais na capacitação da equipe.
3. Análise descritiva
Já a análise descritiva busca entender o que está acontecendo agora. Em empresas, gargalos de produção resultam na perda direta de dinheiro e recursos. E esses processos ficam invisíveis por anos.
São as análises descritivas que ajudam a resolver problemas como este ao responder a pergunta “o que está acontecendo?”.
4. Análise diagnóstica
Semelhante a análise descritiva, a análise diagnóstica é outro método de entender o cenário atual.
Aqui o foco é explicar por que algo aconteceu e os motivos para isso ter ocorrido. Por isso, empresas que já passaram por contratempos podem utilizar a análise diagnóstica para evitar que erros no passado venham se repetir.
Como o data analytics funciona?
O processo de analytics é baseado em diferentes fases. Normalmente, os aprendizados de uma etapa agregam a fase seguinte, tornando-a cíclica em vez de linear.
O mais importante é que todos os processos de análise de dados funcionam a partir da repetição e da automação entre cada uma dessas etapas.
Dessa forma, data analytics funciona a partir dos seguintes modelos:
- Entrada dos dados: determina os requisitos iniciais para coleta dos dados. Envolve um trabalho de investigação: falar com as partes interessadas, descobrir quem são os responsáveis pelas informações e obter acesso aos dados em si.
- Data preparation: é a estratégia de preparação dos dados com foco na produção de insights analíticos. Inclui a limpeza e consolidação de dados brutos em dados bem estruturados e prontos para análise.
- Exploração dos dados: é o processo de pesquisa de um grande conjunto de informações por meio de amostragem, análise estatística, identificação de padrões, perfis de elementos visuais e muito mais.
- Enriquecimento dos dados: melhora as informações com entradas e conjuntos de dados adicionais para adicionar mais uma camada de análise. Crucial para revelar novos insights a partir de uma outra perspectiva.
- Data science: métodos mais avançados para a obtenção de insights detalhados e difíceis de extrair. Isso inclui machine learning, inteligência artificial (AI) e outros.
- Business intelligence: são os resultados dos dados combinados aos processos de negócios de uma organização. Fornecem também insights acionáveis por meio de relatórios, painéis e visualizações para ajudar na tomada de decisões.
- Geração de relatórios: os resultados da análise devem ser compartilhados de forma eficaz. A geração de relatórios e dashboards é o que organiza o conhecimento em um formato fácil de compreender.
Por que é tão importante para as organizações?
Os dados são a nova moeda do contemporâneo. Eles estão impactando fortemente a vida das pessoas e, por consequência, os negócios.
E as organizações estão sob imensa pressão para entender as demandas dessas pessoas quando desempenham o papel de consumidor.
Quando os clientes compartilham seus dados, os usuários esperam que suas marcas preferidas tenham um melhor entendimento sobre eles, formem as interações necessárias e forneçam experiências perfeitas nos vários pontos de contato.
Com uma boa estratégia de dados, por exemplo, as empresas podem oferecer experiências personalizadas e recomendações aos clientes. E isso potencializa negócios e aumenta a lucratividade.
Em suma, investir em uma estratégia de analytics é acompanhar a transformação digital atual e ter mais meios de tomar decisões mais acertadas.
É também conseguir ter mais previsibilidade para direcionar os modelos de negócios a um futuro mais promissor e rentável.
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