(Imagem: Cortex/Reprodução)
Você sabe o que é análise de dados? Em termos bem gerais, a prática consiste no processo de transformação de dados em informações úteis aos mais diversos propósitos de negócios.
Um dos objetivos mais comuns para a realização dessa tarefa é a melhora da performance das empresas no mercado em tempos de transformação digital.
Os dados são o novo petróleo. Você já deve ter ouvido essa frase, mas o que ela quer dizer? Simples! Na era dos dados, realizar análises é a estratégia mais poderosa dentro de uma companhia, capaz de revolucionar a tomada de decisão.
Isso justifica o fato de que empresas orientadas por dados podem crescer mais de 30% ao ano, segundo um relatório da Forrester.
Empresas que adotam a análise de dados eficientemente para melhorar seus resultados usam os dados para:
acelerar e melhorar a tomada de decisões;
controlar custos;
entender melhor seus clientes e aumentar a fidelidade na marca e volume de negócios;
identificar novos mercados ou oportunidades de crescimento;
reduzir riscos.
criar produtos e serviços melhores;
aumentar o engajamento da equipe;
melhorar os processos gerenciais, de marketing e de produção.
O que é análise de dados?
(Imagem: Sebrae/Reprodução)
A análise de dados é um procedimento que visa transformar números e informações em insights para a tomada de decisão. Apesar de ser usada em diferentes áreas, é no universo corporativo que a técnica ganha destaque.
Com a transformação digital e a internet, as empresas passaram a trabalhar com um grande volume de dados, como contratos, informações financeiras dos clientes, perfil de compra dos consumidores, estratégias de mercado e indicadores de desempenho.
O processo, então, surge como o responsável por transformar um banco de dados muito volumoso e desestruturado, característico do Big Data, em oportunidades reais. Ou seja, fazer com que relatórios e números possam ser usados a favor do desenvolvimento empresarial.
Quais são os tipos de análise de dados?
Coletar as informações é apenas a primeira etapa do processo, sendo necessário usar boas táticas para aproveitar todo o potencial que elas têm.
Portanto, é interessante conhecer um pouco mais sobre os tipos de análise de dados. Confira:
Análise preditiva
A análise preditiva utiliza fatos do passado para visualizar e prever eventos futuros. Exatamente por isso, é uma das técnicas mais demandadas no dia a dia das empresas, ajudando-as a se protegerem dos riscos e a aproveitarem melhor as oportunidades.
Para colocá-la em prática, é necessário coletar dados das mais diversas fontes para cruzamento de informações que vão enriquecer a análise e trazer insights preditivos e inteligentes.
Análise prescritiva
A análise prescritiva pode ser confundida com a preditiva, mas, apesar das semelhanças, seu objetivo é diferente: ela não foca em prever o futuro, mas, sim, em determinar as consequências das decisões tomadas.
Sua ideia central, portanto, é identificar as melhores estratégias, de acordo com os padrões existentes. Desse modo, por meio de decisões mais assertivas, ela contribui para a melhoria do desempenho empresarial.
Análise descritiva
A análise descritiva faz uma mineração dos dados em tempo real, visando encontrar respostas rápidas e seguras para as diversas questões existentes no dia a dia de uma empresa.
O estudo é feito para embasar decisões no presente, e não no futuro.
Análise diagnóstica
A análise diagnóstica tem como objetivo fazer uma verificação mais ampla e geral sobre determinada situação.
Assim, enquanto a descritiva cuida da análise de crédito, ela foca em traçar um perfil de comportamento do consumidor e melhorar suas ações de marketing e vendas, por exemplo.
Em outras palavras, esse procedimento usa os dados para ajudar no planejamento empresarial, já que os diagnósticos feitos mostram padrões e informações gerais.
Como funciona a análise de dados?
Conforme ficou demonstrado, entender o que é análise de dados e utilizá-la são processos de extrema importância para as empresas.
Afinal, essa prática é a responsável pelo aproveitamento de todo o potencial das informações que uma companhia tem, transformando-as em chances reais de crescimento.
Ainda assim, muitos gestores têm dúvidas sobre o uso do Big Data para negócios. Veja, abaixo, as etapas que devem ser seguidas durante as análises:
(Imagem: Cortex/Reprodução)
Qual é a finalidade da análise de dados automatizada?
Mas, afinal, para que serve a análise de dados? Um negócio, por menor que seja, gera muitas informações, e elas precisam ser analisadas por ferramentas específicas em uma prática automatizada chamada Big Data Analytics.
Explorar todas as informações é uma atividade complexa e que, obviamente, não pode ser feita de maneira manual — a menos que se esteja disposto a perder muito tempo do dia com essa tarefa. É aí que entra a automação da análise de dados.
Essa técnica permite que empresários e gestores tenham acesso aos dados e consigam extrair informações relevantes. Sua função, portanto, é identificar riscos e oportunidades de negócio e facilitar as tomadas de decisão.
Tudo isso de forma mais rápida e eficiente, sem a necessidade de desgastantes trabalhos manuais.
Quais os benefícios da análise e interpretação de dados?
É papel da gestão tomar decisões e conduzir a equipe no caminho correto. Entretanto, essas tarefas são complexas e exigem muita estratégia e planejamento.
Nesse contexto, a análise de dados entra em cena para definir quais direções seguir de acordo com o que é mais vantajoso para a empresa. Mas isso não é tudo. Veja mais alguns pontos que provam a sua relevância:
Visibilidade sobre o mercado
Para conquistar bons resultados, é preciso conhecer bem o mercado em que se atua ou deseja atuar. Saber mais sobre a concorrência, fornecedores, colaboradores e clientes é algo que não pode ficar em segundo plano.
É exatamente por isso que a análise de dados é essencial. Após uma pesquisa de mercado, o gestor tem acesso a informações e consegue trabalhá-las para executar um planejamento estratégico mais eficiente.
Compreensão das necessidades do cliente
O consumidor é a razão de existir de qualquer empresa, sendo imprescindível mantê-lo satisfeito. A melhor maneira de fazer isso é usando dados confiáveis e atualizados.
Durante a jornada do cliente, ele deixa muitas pistas sobre aquilo de que gosta e precisa. A análise de dados reúne essas informações e as transforma em oportunidades. Ou seja, é possível conhecer melhor os compradores e fazer um atendimento personalizado.
Formação de um diferencial de mercado
Encontrar um diferencial de mercado é fundamental para a sobrevivência das empresas. No entanto, nem sempre isso é fácil de alcançar.
Acontece que a análise de dados favorece a inteligência de mercado, tornando o negócio muito mais competitivo ao reunir dados sobre o setor e o cliente. Com esses insumos é possível identificar gargalos e oportunidades e se tornar uma referência na área de atuação.
Tomada de decisão: mais precisão e menos riscos
O maior benefício da análise de dados é, sem dúvidas, a tomada de decisão estratégica mais precisa. Afinal, com boas informações em mãos, é possível avaliar a situação de forma mais aprofundada, prevendo as consequências e escolhendo a direção mais favorável.
Redução de custos
Por conta da qualificação da tomada de decisão, a análise de dados também acaba ajudando a reduzir custos.
Em síntese, quanto mais planejada e analítica é a ação empresarial, menor será o desperdício de recursos. Ou seja, a organização consegue investir naquilo que realmente importa, reduzindo erros e despesas desnecessárias.
Melhor aproveitamento do capital humano
Quando o gestor toma as decisões corretas, consegue aproveitar melhor seu capital humano, usando todo o seu potencial a favor do desenvolvimento empresarial. Na prática, isso significa mais produtividade, engajamento e motivação.
Mas como fazer isso de forma eficiente? Veja 5 dicas:
5 dicas para fazer uma análise de dados eficiente
Confira algumas dicas e boas práticas que elevam a análise de dados ao seu mais alto nível e contribuem para resultados muito mais satisfatórios.
1. Definir o objetivo
Toda análise de dados é feita por um motivo. Assim, a primeira providência é definir qual pergunta irá responder — ela deve ser clara, mensurável e relevante para a empresa.
Fazendo isso, evita-se o desperdício de tempo e dinheiro e amplia a eficiência das decisões. Uma boa maneira de definir os objetivos é conversar com os colaboradores e observar os problemas e desafios enfrentados pela equipe.
2. Escolher as métricas que serão usadas
Trabalhar com métricas é a maneira mais eficaz de determinar os eventos que contribuem positivamente e negativamente para o crescimento da empresa.
Como o processo de análise de dados pode assumir diversas abordagens e revelar inúmeras informações, a definição de bons indicadores melhora a qualidade das análises.
3. Selecionar a ferramenta ideal
A contratação de uma boa ferramenta de análise de dados é uma virada de jogo para a redução dos esforços para coletar e interpretar esses insumos. Afinal, como vimos, fazer isso de forma manual é extremamente trabalhoso e passível de erros.
Sendo assim, deve-se pesquisar e investir em soluções escaláveis e eficientes. Quanto maior a capacidade da ferramenta, menos problemas serão enfrentados durante os estudos e melhores serão os resultados alcançados.
4. Escolher as fontes de dados
Nem toda informação é capaz de gerar oportunidades para a empresa. Sendo assim, é preciso definir de onde virão os dados que serão usados durante o processo com segurança.
Existem fontes externas, como bancos de dados públicos e APIs de redes sociais, e internas, como o histórico de vendas e os cadastros dos clientes.
5. Apostar na integração das equipes
Uma boa análise de dados depende de colaboração entre os envolvidos — caso contrário, perde-se tempo com retrabalhos.
Isso significa que a integração entre equipes é um elemento indispensável para o sucesso das estratégias. A comunicação efetiva e unificada garante que todos trabalhem em prol do mesmo objetivo, aumentando consideravelmente as chances de êxito.
O conceito de smarketing surgiu justamente da importância de conectar a equipe de vendas a de marketing com o mesmo alinhamento estratégico.
Melhores ferramentas de análise de dados para empresa em 2023
Microsoft Excel
Sim, o Microsoft Excel pode ser utilizado como uma ferramenta de análise de dados, sendo uma alternativa interessante para pequenos empreendedores.
A aplicação de planilhas da Microsoft apresenta cálculos e funções gráficas que podem contribuir muito para o processo.
Mesmo que você tenha acesso a soluções mais sofisticadas, o Excel pode ser utilizado para dar início a um projeto de análise, pois apresenta uma série de recursos que agilizam a manipulação dos dados, como a concatenação, que permite a combinação de textos, números e dados em uma única célula.
A função “SUMIF”, por sua vez, viabiliza a soma de valores com base em critérios variáveis, e a função “pesquisa” oportuniza o isolamento de dados específicos.
Embora seja funcional e permita a análise de dados simples, o Excel apresenta limitações, como a dificuldade de lidar com grandes volumes de dados, provocando lentidão. Além disso, o programa busca sempre a aproximação na apresentação de valores quando lida com grandes números, o que pode gerar imprecisões.
Em suma, se você está começando um negócio ou quer fazer uma análise mais simples, o Excel pode ser um ótimo ponto de partida. Para análises mais aprofundadas, contudo, é recomendado buscar uma ferramenta mais robusta.
Python
O Python é uma linguagem de programação que pode ser utilizada para várias atividades e é considerada indispensável para cientistas e analistas de dados. Um dos diferenciais da linguagem Python é a sua simplicidade sintática, o que aumentou sua popularidade entre os desenvolvedores.
Contudo, a simplicidade não seria suficiente se a linguagem não apresentasse recursos úteis para a análise de dados. O Python é uma das linguagens com o maior número de bibliotecas e recursos voltados para tarefas relacionadas à análise de dados.
Um bom exemplo são as bibliotecas Pandas e NumPy, que permitem a simplificação de tarefas computacionais, oferecendo suporte à manipulação de grandes volumes de dados.
Se o seu objetivo é extrair dados da web, o Python pode auxiliar por meio de bibliotecas como Scrapy e Beautiful Soup. Se o foco for visualização e geração de relatórios, você pode usar a biblioteca Matplotlib.
A linguagem Python é gratuita, de código aberto, e possui uma base de usuários gigantesca, que produz muitos códigos e bibliotecas para o desenvolvimento dos mais diferentes tipos de sistemas.
SAS
O popular SAS (sigla para Statistical Analysis System) é um conjunto de ferramentas de inteligência de negócios e análise de dados. Foi desenvolvido pelo Instituto SAS na década de 1960 e evoluiu muito desde então.
Hoje, o principal uso do SAS é para criação de perfis de clientes, geração de relatórios, mineração de dados e modelagem preditiva. Criado para o mercado corporativo, o software é robusto, versátil e amplamente utilizado por grandes organizações, embora seu alto custo possa inviabilizar seu uso em médias e pequenas empresas.
Um dos grandes benefícios de investir no SAS é que sua equipe de desenvolvimento pode trabalhar de forma contínua, produzindo e entregando novos módulos que atendem às demandas mais recentes das empresas.
Apesar de não possuir um grande número de bibliotecas, como acontece com o Python, as bibliotecas do SAS são altamente especializadas e focadas em objetivos relacionados às demandas mais sofisticadas de análise de dados.
Microsoft Power BI
Mencionamos uma ferramenta simples e de fácil acesso da Microsoft, o Excel, que pode ser utilizado para análise de dados simplificados. No entanto, para aqueles que buscam maior capacidade e precisão, a gigante da tecnologia oferece o Power BI, focado em inteligência de negócios (Business Intelligence).
Curiosamente, o Power BI começou como um complemento do Excel e foi desenvolvido até se tornar um conjunto independente de software de análise de dados de negócios.
Entre seus diferenciais está a capacidade de os usuários criarem painéis visuais interativos com uma curva de aprendizado mínima.
Outro destaque é a excelente conectividade de dados, que permite integração com o Excel e busca em arquivos de texto, servidores SQL e sistemas em nuvem, como os programas analíticos do Google e da Amazon.
Para quem deseja conhecer a ferramenta, a Microsoft oferece uma assinatura gratuita, com um limite de dados de 2 GB.
Essa é uma excelente oportunidade para realizar testes antes de decidir assinar ou não um plano pago.
Amazon QuickSight
O Amazon QuickSight é um serviço de Business Intelligence incorporado e sem servidor, baseado em nuvem, com aprendizado de máquina integrado.
Com essa ferramenta da AWS (Amazon Web Services), os usuários têm a oportunidade de criar e publicar painéis interativos de Business Intelligence que podem ser consultados utilizando linguagem natural.
Um dos benefícios dessa solução é a capacidade de escalar para milhares de usuários sem necessidade de investimento e infraestrutura. Uma maneira de testar o QuickSight é adquirindo um plano de pagamento por demanda, o que significa que você só pagará quando acessar os painéis e relatórios, que podem ser visualizados em qualquer dispositivo.
As soluções disponíveis variam desde as mais simples até as mais robustas, mostrando que até mesmo uma organização iniciante pode utilizar dados para tomar decisões mais precisas. A escolha da ferramenta ideal, portanto, dependerá de suas necessidades e de seu orçamento
Aprendi o que é análise de dados. Como implementá-la em uma empresa?
Entender o que é análise de dados e trabalhar com ela é uma decisão inteligente. No entanto, isso pode ser complexo e demandar muita habilidade. É aí que a ajuda de uma empresa especializada pode fazer a diferença.
Quanto maior o volume de informações a se coletar, organizar, armazenar e analisar, mais dificuldades podem aparecer. No entanto, contar com o apoio de profissionais capacitados e uma ferramenta de análise de dados reduz o trabalho e garante bons resultados.
Tendo em mãos a tecnologia necessária para trabalhar na captação e no enriquecimento dos dados, é possível se dedicar a tomar decisões — que serão mais rápidas, seguras e eficazes.
Fontes:
- Cortex
- Sebrae
- Biud
