Mais que tendência, a análise de dados (data analysis) é realidade na cultura organizacional de diversas instituições. Programas computacionais simples de operar podem analisar milhares de informações operacionais, em poucos segundos. As aplicações fornecem até insights para a gerência promover constantes melhorias no negócio.
Os números comprovam que a data analysis se agiganta entre as corporações. O mercado da análise de dados do Big Data deve valer algo além dos US$ 76 bilhões em 2023, o que significa 69% dos patrimônios de Bill Gates, informa a Entrepreneur e a Statista.
Como tudo é possível com análise de dados? A data analysis tem uma fórmula para melhorar os resultados corporativos? Esses e outros mistérios são revelados agora.
Afinal, o que significa análise de dados?
A análise de dados é uma atividade de humanos ou máquinas que visa coletar e analisar as informações referentes ao andamento do negócio, de diferentes fontes da empresa.
Imagine quantos canais ou fontes com dados há sobre uma organização? E-commerce, e-mail, central de atendimento, planilhas, documentos de textos, entre outros exemplos. Tudo isso forma um rico material desestruturado, também conhecido como Big Data.
São mais de 2.000.000.000.000.000.000 (ou, 2 quintilhões) de bytes de dados gerados a cada dia no Big Data, em todos os setores, globalmente. Informação do G2.
No próprio Big Data, uma empresa aplica a análise de dados para diversas tarefas do dia a dia. Alguns exemplos:
- Finanças;
- Produtividade interna ou externa;
- Vendas;
- Central de atendimento;
- Ações de marketing;
- Rastreamento de todas as atividades corporativas;
- Previsibilidades de estoque, produção ou comércio.
Como funciona a análise de dados com tecnologia?
A tecnologia analisa um volume grande de dados em menos tempo e com mais exatidão do que humanos, desde que estejam compilados, organizadamente no database (banco de dados).
Os recursos tecnológicos de data analysis apresentam sistemas que automatizam e identificam padrões de comportamento dos dados da empresa, antes de enviarem relatórios gerenciais automáticos com resultados para um gestor humano.
Quais os principais tipos de análises de dados?
Para entender detalhes de um negócio o melhor método é analisar dados profundamente, de preferência com tecnologia. Os 4 principais tipos de data analysis são:
- Análise de dados descritiva: Serve para analisar os processos de uma empresa em tempo real, entendendo quais áreas precisam ou não de melhorias. Mostra panoramas de vendas, visitas, tipos de reclamações e outros exemplos.
- Análise de dados diagnóstica: A utilidade é examinar dados dos acontecimentos passados, para descobrir as evoluções de áreas específicas. Assim dá para compreender em quais regiões se concentram os consumidores ou qual canal de vendas tem melhores resultados.
- Análise de dados preditiva: Útil para as previsões de vendas, mercados ou outros aspectos.
- Análise de dados prescritiva: Para projeções, particularmente com a finalidade de subsidiar as deliberações e a definição das estratégias comerciais. Em marketing, a prescrição analítica aprofunda o entendimento da empresa sobre as características do público-alvo, por exemplo.
Qual a relevância da análise de dados para um negócio?
Todos os setores e resultados de uma empresa são mais compreendidos, quando existe a gestão que se baseia nos dados.
O processo efetivo de data mining (mineração de dados) requer 2 fases fundamentais:
- Analisar dados para compreender os resultados de cada área corporativa.
- Deliberar com base nas informações extraídas da análise.
Abaixo estão os 3 populares benefícios da análise de dados para qualquer organização:
1 – Análise de cenários
Data analysis é o que uma empresa precisa para conhecer melhor o contexto dos clientes e das operações.
Além disso, a análise de dados melhora a compreensão de tendências dos mercados e das relações de consumo.
As análises são recursos para potencializar a capacidade de ler cenários e fazer predições. Tecnologias analíticas identificam oportunidades de investimentos, parcerias ou melhorias produtivas.
2 – Surgimento de novos insights
A análise de dados abastece gerentes com informações estratégicas, que mostram quais os melhores caminhos a seguir em cada deliberação.
As tecnologias analíticas indicam quais decisões são mais arriscadas, assim como os departamentos que demandam um monitoramento constante.
Reduzir as equipes? Lançar novas mercadorias? Mudar a sede? Comprar uma frota? Trocar os fornecedores? Essas e outras respostas são reveladas pela tecnologia com data analysis para as tomadas de decisões mais assertivas.
3 – Melhor entendimento do perfil dos clientes
As perspectivas das necessidades dos consumidores são demonstradas por dados de canais da empresa.
Esses dados devem ser coletados e organizados em um database (banco de dados) como CRM (Customer Relationship Management) por exemplo, sempre respeitando a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais).
Após essa organização, o gestor pode aplicar tecnologias para identificar informações que orientam nas campanhas de marketing mais adequadas ao perfil do público.
Como fazer uma análise de dados?
Atualmente, você não precisa ter uma formação superior em TI (Tecnologia da Informação) para realizar análises profissionais. Com fins de analisar dados corporativos siga os 4 passos simples:
1 – Definir metas
A análise precisa de um objetivo: Aumentar vendas, diminuir reclamações, melhorar a produção, entre outros. Primeiro, você define o que quer observar.
2 – Colher os dados
O tratamento para data analysis requer pessoas responsáveis por recolher e estruturar os dados, conforme um padrão pré-estabelecido, em cada setor da companhia.
Um plano estratégico define quais são as fontes de informações e como os dados devem ser colhidos, tratados ou organizados.
3 – Criar indicadores lógicos
Crie as indicações certas para cada base de dados. Por exemplo, os databases de e-commerce precisam de taxas sobre abandono de carrinho, visitas e região de compradores.
Um database de RH (Recursos Humanos) mostra os números de contratados ou a lista dos salários, assim como bases de atendimento demonstram a média de NPS (Net Promoter Score) e as principais queixas.
4 – Aplicar tecnologias data analytics
Uma plataforma BI (Business Intelligence) é essencial para automatizar a captação e análise de dados. Essas tecnologias gerenciais usam IA (Inteligência Artificial) + ML (Aprendizagem da Máquina) para analisar grandes volumes rapidamente, de modo seguro e escalável.
Graças à automação da data analysis, os gestores analisam mais rápido as importantes informações operacionais, antes das tomadas de decisão que definem o destino do negócio.
Incorporar ferramentas tecnológicas para a análise de dados facilita os trabalhos gerenciais para o gestor atingir metas rapidamente, se destacar na equipe e agradar supervisores em virtude dos resultados produtivos.