Análise de dados: o que é, tipos, como funciona e benefícios
04/06/2024
A análise de dados é o processo de olhar para dados do passado para entender o presente e, com isso, tomar decisões mais informadas.
Como você toma as decisões referentes ao seu negócio?
Dados são gerados a todo instante. Ao gerir uma empresa ou um projeto, o problema dificilmente será a falta de dados. Geralmente, a raiz do problema está em entender quais dados são relevantes para os objetivos do negócio e como explorá-los e analisá-los de forma que se possa criar diferentes cenários para um mesmo objetivo.
Por exemplo, se o objetivo do negócio é aumentar a margem de lucro, como você saberia qual caminho tomar? Afinal, vários caminhos poderiam ser seguidos aqui, como ajustar a precificação do produto, reduzir o custo de produção ou até mesmo negociar melhores contratos com os fornecedores.
O melhor caminho seria descoberto através da análise de dados, pois com ela, seria possível criar e testar hipóteses para verificar a melhor opção.
A análise de dados é o processo de olhar para dados do passado para entender o que aconteceu e, com isso, tomar decisões mais informadas que levem aos resultados esperados.
Em outras palavras, não é só uma questão de examinar dados por curiosidade. A análise de dados nos mostra de forma inteligente qual é o melhor caminho a seguir.
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 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.
Ainda que os quatro tipos de análise estejam interligados, as análises preditiva e prescritiva são frequentemente associadas mais diretamente à ciência de dados. Isso porque a ciência de dados usa os dados para prever e moldar o futuro, enquanto a análise de dados usa os dados para entender e contextualizar o presente.
Portanto, embora um projeto de análise de dados possa não requerer técnicas avançadas de ciência de dados, um projeto de ciência de dados sempre necessitará de uma base sólida de análise de dados para construir modelos preditivos e prescritivos.
O processo de análise de dados abrange desde a coleta de dados até apresentação de relatórios comunicando as descobertas.
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.
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.
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A análise de dados é o processo de olhar para dados do passado para entender o presente e, com isso, tomar decisões mais informadas.
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