Análise de dados: o que é, tipos, como funciona e benefícios

A análise descritiva explica o passado e é essencial que ela seja feita para poder realizar as análises posteriores. Ela resume os dados históricos e identifica padrões e tendências. Ela responde à pergunta “o que aconteceu?” e as três principais técnicas utilizadas são a agregação de dados, a análise de tendência e a análise de correlação.

A análise diagnóstica também explica o passado, mas de forma mais detalhada. Ela responde à pergunta “por que isso aconteceu?”, dando contexto para a análise descritiva e permitindo que as organizações consigam identificar áreas de melhoria com precisão.

As técnicas na análise diagnóstica incluem análise de causa raiz e análise detalhada.

A análise preditiva usa os dados passados para prever possíveis resultados futuros e poder antecipar eventos futuros. Ela responde à pergunta “o que provavelmente vai acontecer?”.

Algumas técnicas de análise preditiva incluem análise de regressão, análise de séries temporais e o uso do machine learning.

A análise prescritiva fornece recomendações sobre o que fazer com base na análise preditiva e é crucial para orientar as decisões estratégicas e causar maior impacto. Ao perguntar “o que devemos fazer?”, a análise prescritiva irá responder.

As técnicas na análise prescritiva incluem otimização e simulação de diferentes cenários.

A coleta e preparação de dados é a segunda etapa no processo de análise de dados e uma das mais importantes, o que explica o porquê dessa fase chegar a ocupar até 80% do tempo gasto em um projeto de análise de dados.

Essa fase consiste em coletar dados de fontes internas ou externas, como sistemas de ERP e redes sociais e posteriormente, preparar os dados para a análise através da exploração, limpeza e transformação dos dados.

Felizmente, há diversas ferramentas e tecnologias que podem ser utilizadas, como ferramentas de ETL, APIs e conectores, softwares de web scraping e plataformas de big data.

É na etapa de análise e visualização de dados que os dados são transformados em recomendações acionáveis.

Nesta etapa, são criadas diferentes hipóteses que guiarão o processo de exploração de dados e que vão mostrar o melhor caminho a seguir. Ela é feita através dos diferentes tipos de análise que comentamos no tópico anterior, na identificação de padrões e no descobrimento de tendências. Essa análise é facilitada por meio de gráficos, mapas e tabelas.

Por fim, dashboards e relatórios são criados para a tomada de decisão, acompanhamento e eventuais ajustes na estratégia empregada. Ferramentas como Excel e o Tableau são frequentemente usadas nessa etapa.

Ao analisar o mercado, é possível identificar lacunas entre seus concorrentes e prever tendências, o que pode levar a criação de produtos e estratégias que promovam a diferenciação do seu negócio. Por exemplo, os fundadores da Noh, uma fintech de cartão digital compartilhado, analisaram dados de mercado e confirmaram a tese de que havia uma dor que nenhum banco brasileiro estava resolvendo, então criaram a empresa para resolver essa questão.

Entendimento das necessidades do cliente
Rastros são deixados pelos clientes ao longo de toda a sua jornada, seja através de pesquisa, de comportamento de uso, ou outros. Ao compilar e analisar esses dados, é possível entender as necessidades dos clientes para tomar melhores decisões.

Por exemplo, a UnitedHealthcare usou dados para entender o comportamento dos seus clientes e criar uma experiência personalizada para os membros.

A análise de dados permite antecipar, identificar e mitigar eventuais riscos em cada decisão tomada, o que faz com que todo o processo de tomada de decisão se torne mais preciso e confiável. Por exemplo, ao analisar e prever aberturas de NIPs, uma seguradora de saúde consegue priorizar o atendimento ao cliente.

A análise de dados auxilia a identificar gargalos e processos internos. Com base nas descobertas feitas, é possível otimizar fluxos de trabalho e transformar ineficiências em oportunidades.

Por exemplo, a partir dos dados, uma empresa automobilística pode identificar ineficiências na montagem e criar estratégias para consertá-las, como a aplicação de lean manufacturing.