Análise de dados: como criar estratégias de sucesso e tomar decisões certeiras?

Análise de dados é a arte de transformar dados em conhecimentos e insights relevantes, contribuindo para a tomada de decisões.

Análise de dados: como criar estratégias de sucesso e tomar decisões certeiras?

A melhor maneira de detectar e compreender métricas, indicadores e informações gerais é por meio da análise de dados, independentemente do segmento ou porte da sua empresa. E com o volume cada vez maior de informações, ela vem ganhando ainda mais proporção e importância dentro dos negócios, auxiliando na tomada de decisões certeiras em uma velocidade muito maior do que antes.

Ainda assim, muitas empresas não se beneficiam do processo de análise de dados, seja por falta da tecnologia necessária, profissionais qualificados ou ausência de uma cultura data-driven. É primordial que os gestores compreendam que este é um diferencial importante e, inclusive, vem se tornando ponto decisivo para o sucesso dos negócios.

Acompanhe este artigo e descubra tudo o que você precisa saber sobre o assunto e como a análise de dados pode ajudar a transformar a sua empresa. Boa leitura e aprendizado!

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O que é a análise de dados?

A análise de dados é uma das principais e mais importantes práticas que empresas de alto nível podem contar para gerar mais oportunidades e desenvolver a sua gestão, independentemente de seu porte ou segmento. Não só para monitorar um negócio, mas também para basear a tomada de decisões de forma estratégica.

Ela transforma dados em conhecimentos e insights relevantes, comparando e agregando as informações brutas, para entender o que as informações dizem, envolvendo a busca por padrões e seus desvios, a fim de conhecer melhor relacionamentos, comportamentos ou conexões sobre o que é pesquisado.

Mais do que simplesmente captar as informações e fazer análises, ela ajuda a entender o desempenho da empresa de maneira profunda, seja internamente ou diante do mercado. Além disso, esses dados podem facilitar o relacionamento com o público, gerando mais oportunidades. No entanto, para aproveitar as vantagens da análise de dados é fundamental realizar pesquisas eficazes e adequadas.

Qual a importância da análise de dados?

A análise de dados é um processo importante para avaliar e contextualizar informações dentro de um banco de dados, com o intuito de otimizar os processos de maneira funcional e tecnológica, excluindo a necessidade de ter que lidar com inúmeras planilhas e relatórios.

Isso permite que o gestor ou gestora tome decisões mais precisas e assertivas para realizar uma ação em seu negócio. Afinal, uma gestão baseada em dados tem maior capacidade de entender cada perspectiva do empreendimento.

E ela serve exatamente para interpretar essas informações existentes, fazendo com que ganhem sentido, além de integrar dados de setores distintos e relacionar uns com os outros, chegando a conclusões mais decisórias sobre o ponto que está sendo analisado.

Quais são os tipos de análise de dados?

Coletar as informações é apenas a primeira parte do processo, sendo necessário usar boas práticas e técnicas para aproveitar todo o potencial delas. Ainda mais considerando que há diferentes tipos de análises e formas de trabalhar com os dados.

Por isso, existem as análises distintas, sendo cada tipo voltado para uma proposta, ou seja, com ela, é possível enxergar as informações enquadradas em uma intenção mais específica.

Portanto, é interessante conhecê-las um pouco mais. Confira os tipos de análises mais utilizados e como eles são aplicados na realidade de uma empresa:

Análise diagnóstica

Esse tipo de análise de dados é fundamentado em algo que já aconteceu, baseado em probabilidades, com o objetivo de encontrar relações de causa e efeito para destrinchar um acontecimento, bem como concretizar toda a jornada, não só de vendas, mas em todas as interações e acontecimentos do negócio.

Ela ajuda, ainda, a entender de que maneira determinadas ocorrências se desenvolveram e as causas desses resultados. As empresas fazem uso desse tipo de análise para criar mais conexões entre os dados e identificar padrões de comportamento, traçando um perfil do consumidor e melhorando o planejamento empresarial.

Análise exploratória

Usada para analisar e investigar conjuntos de dados e resumir suas principais características, esse tipo de análise, muitas vezes, usa métodos de visualização de dados. Ela permite determinar a melhor forma de controlar as fontes de dados para obter as respostas necessárias, tornando mais fácil a descoberta de padrões, identificação de anomalias, teste de hipóteses ou verificação de suposições. Usada principalmente para identificar o que os dados podem revelar, ela também determina se as técnicas estatísticas consideradas na análise são adequadas.

Análise descritiva

Esse é um tipo de análise baseado em fatos, assim como a análise diagnóstica, onde a avaliação das informações é feita a partir de resultados obtidos, orientando a construção de estratégias. Sua aplicação é a ideal quando gestores precisam saber o que está acontecendo em tempo real e rastrear indicadores-chave de desempenho (KPIs). Esse estudo é feito, na maioria dos casos, para embasar decisões no presente, e não no futuro.

Análise preditiva

Um dos tipos mais populares, pois sua essência está na previsão de cenários futuros com base na análise de padrões revelados pela base de dados. Com o objetivo de determinar uma tendência, correlação, causa ou probabilidade de um possível cenário.

Ela não prevê o que vai acontecer, mas sim o que deve ocorrer se determinadas condições se cumprirem, realizando projeções sólidas, com um entendimento maior do que acontecerá no futuro. 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 a diferença é que esse tipo não foca em prever o futuro, mas, sim, em determinar as consequências das decisões tomadas. Para isso, utiliza tecnologia de ponta e práticas de dados para recomendar algo potencialmente previsto.

Por ser uma análise de dados constantemente mutável, esse modelo é comumente apoiado por tecnologias, como inteligência artificial, machine learning e algoritmos. 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.

Quais são as principais ferramentas utilizadas na realização de análises?

Para realizar a análise de dados, é importante ter uma plataforma de Business Intelligence (BI) para automatizar a captação das informações e, por meio da inteligência artificial, ajudar a perceber padrões de coleta. Além disso, elas geram grandes bases de dados seguras, protegendo-as em migrações de sistemas, além de facilitar a avaliação.

Como a análise de dados é a força de trabalho principal em uma empresa orientada às informações, é fundamental preparar equipes e contar com as melhores tecnologias. Para isso, atualmente, existem diversas ferramentas que analisam esses conjuntos de dados. Confira abaixo algumas:

  • Diagrama de causa e efeito: também conhecido como Diagrama de Ishikawa, é uma ferramenta de análise de processos e tem, como objetivo principal, representar a relação entre um “efeito” e suas possíveis “causas”.
  • Gráfico de tendência: também chamado de “gráfico de séries temporais“ é um gráfico de linhas que mostra como um determinado indicador se comporta ao longo do tempo. Utilizado com o objetivo de facilitar a compreensão de informações e a obtenção de insights, identificando padrões, tendências e comparando medidas.
  • Gráfico de Pareto: tem o objetivo de mostrar a frequência de um indicador categórico. Usada para priorizar análises de dados ou ações de melhoria.
  • Formulário de coleta de dados: é usado para o registro de dados de um produto ou processo em categorias ou incrementos preestabelecidos, que podem ser usados para conferir, listar itens, atividades, números, entre outros.
  • Folha de verificação: são formulários utilizados para padronizar e facilitar a coleta de dados e a organização dos mesmos para a estratificação.
  • Gráfico de dispersão: também chamado de Scatterplot, ele é uma representação gráfica da associação entre diferentes pares de dados. Com ele, é possível procurar correlações entre variáveis.
  • Histograma: consiste em uma representação gráfica de dados que são divididos em classes, com o objetivo de conferir como um processo se comporta em relação às suas especificidades.
  • Box Plot: também conhecido como diagrama de caixa, é uma ferramenta gráfica e estatística que auxilia na representação de alterações em dados e interpretação de suas variáveis.
  • Análises de probabilidade: é possível calcular probabilidades a partir de análise combinatória, conjuntos de dados ou então de novos fatos, através do Teorema de Bayes.
  • Phyton: amplamente utilizada por ser uma linguagem flexível e de código aberto, a ferramenta possui grandes bibliotecas de dados que são usadas para manipulação de informações. Além de ser uma plataforma independente, também se integra facilmente a qualquer infraestrutura existente que possa ser usada para resolver os problemas mais complexos. Ela refere-se a aplicativos analíticos avançados que usam Python, uma linguagem de programação de código aberto.
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Quais são as perspectivas de mercado para analistas de dados?

Para qualquer pessoa que busca obter sucesso profissional em sua jornada, sem dúvida, considerar a área de dados para trilhar seu caminho é uma ótima opção. Isso porque, nos últimos anos, cada vez mais empresas adotam a cultura data-driven.

Com a popularização e aumento do acesso ao meio digital, as informações relevantes de todas as áreas de atuação cresceram de maneira exponencial. Assim, aliada e impulsionada ao machine learning e à inteligência artificial, a área de dados deu um grande salto e foi conquistando o mercado corporativo.

Com essa descoberta, as empresas iniciaram as suas corridas em função disso e a procura por profissionais capazes de extrair todo o valor oferecido por essas informações.

As empresas estão descobrindo os benefícios da adoção dos dados, além de outras técnicas da tecnologia, para influenciar e impulsionar os seus negócios. E à medida que o meio digital evolui e se populariza, mais empresas passam a entender tudo isso, adotando os dados como parte de suas estratégias.

Com esse panorama, é perceptível que as perspectivas do mercado são otimistas e é o momento ideal para investir em conhecimentos da área. E se você tem interesse e quer se tornar um(a) profissional de dados, a Digital House oferece duas opções de cursos na área: Data Science e Data Analytics.
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