Embora algumas pessoas não saibam, já conhecemos o Data Analytics há um bom tempo. Originalmente, ele nos foi apresentado como “estatística”, só que a sua relevância cresceu tanto que hoje ele assume um termo um pouco mais atual. Além disso, também mudou de cara, deixando de focar em processamentos menores para lidar com um enorme volume de dados.
Seu principal objetivo é justamente reunir e analisar todos os dados possíveis disponíveis no mercado. Isso tudo é transformado em informação relevante, capaz de gerar insights valiosos aos tomadores de decisões, desde as grandes corporações até os pequenos empreendimentos.
Quer saber mais sobre o assunto? Então, fique de olho e aproveite a leitura!
Como funciona o Data Analytics?
O Data Analytics funciona a partir de plataformas desenvolvidas com a finalidade exclusiva de processar grandes volumes de dados.
Elas captam, mineram, organizam, estruturam e fornecem o que vem a ser uma informação mercadológica importante. Na grande maioria dos casos, acaba se tornado uma projeção do que pode ser esperado de um consumidor ou de um grupo deles, por exemplo.
Uma empresa analítica está sempre trabalhando a partir de dados. Ela analisa o comportamento do seu consumidor, dos seus concorrentes e até mesmo dos seus potenciais parceiros para entender quais são as melhores escolhas no desenvolvimento do negócio.
Quais são os tipos existentes?
Podemos dizer que na selva de dados não há qualquer uniformidade. Isso significa que um mesmo dado pode ser usado para diferentes objetivos — o que também representa dizer que, dependendo da finalidade, ele será avaliado de uma maneira ou de outra.
Hoje, existem quatro formas distintas de fazer isso, ou quatro tipos diferentes de análise de dados. Vamos conhecê-los?
Análise preditiva
Quando dizem que a análise de dados serve para tomar decisões mais inteligentes, isso é graças à análise preditiva. A partir de modelos estatísticos, é possível criar uma espécie de relação de causa e efeito que simula o resultado de diferentes decisões, graças às fórmulas.
Análise prescritiva
A análise prescritiva é um pouco diferente. Ela ajuda a levantar probabilidades para uma decisão. Por exemplo: se a sua empresa quiser saber quanto de retorno pode ter investindo em um treinamento de vendas para os colaboradores, é à análise prescritiva que ela deve recorrer.
Análise descritiva
Ao contrário das demais, a análise descritiva é mais voltada ao momento presente do que à simulação de um cenário futuro. Ela busca levantar a situação atual de uma empresa, como os setores que estão gerando mais custos ou os maiores gargalos produtivos.
Análise diagnóstica
Enquanto a análise descritiva busca investigar se algo pode ser melhorado, a análise diagnóstica serve para descobrir a causa de algo ter acontecido. Um exemplo bastante simples é quando uma empresa sofre um período de alta rotatividade ou tem um sério problema financeiro.
Como aplicar o Data Analytics em um negócio?
O Data Analytics é realizado a partir de algumas etapas. Entenda cada uma delas a seguir:
- entrada dos dados: são determinados os requisitos e a forma de obtenção para a coleta dos dados;
- data preparation: é a estruturação dos dados, preparando-os para uma análise de qualidade;
- exploração dos dados: aqui, a investigação começa, seja por análise estatística, seja por levantamento de padrões e assim por diante;
- enriquecimento dos dados: é a entrada de dados adicionais que podem qualificar as análises e gerar novos insights;
- Data Science: é a aplicação da análise em níveis mais complexos, incluindo algoritmos, machine learning e IA, por exemplo;
- Business Intelligence: os resultados são combinados para gerar insights através de relatórios e elementos visuais;
- otimização: é o aprimoramento dos modelos ao longo do tempo, que muda com a entrada de novos dados ou de requisitos.
Quais são as principais ferramentas de Data Analytics?
As principais ferramentas usadas hoje para análise de dados são:
- Knime Analytics — manipulação, análise e modelagem de dados;
- Orange — conta com componentes de Machine Learning, mineração de fontes externas, análise de rede etc.;
- Tableau Public — analisa, visualiza e extrai dados das Planilhas Google, Microsoft Excel, arquivos CSV, JSON e assim por diante;
- R — é uma linguagem usada na pesquisa em metodologias estatísticas, na manipulação e no cálculo de dados;
- MATLAB — software de análise de dados, utilizado também para desenvolver algoritmos e programar atividades específicas;
- SAS — plataforma de análise de dados que permite tabular, coletar e analisar dados para pesquisa, além de oferecer capacitação e certificação na ferramenta;
- Google Analytics — serviço de análise de dados que permite rastrear e gerar relatórios, principalmente sobre o tráfego de um site.
Como o Data Analytics se diferencia de Data Science e Big Data?
Dentro do mundo corporativo, o Data Analytics está bastante relacionado com outros termos importantes, como Data Science e Big Data. Mas, afinal, como é possível diferenciar essas expressões e usá-las a favor da empresa?
O Big Data, por exemplo, pode ser tomado como uma etapa importante do Data Analytics. Como? Bem, ele é o responsável por coletar e organizar volumes realmente expressivos de dados. Ele capta esses dados de várias fontes, ainda que não estejam estruturados, tudo por meio digital.
Todos esses dados reunidos serão analisados de perto e estudados pelo Data Science, a área da ciência de dados. Então, simplificando, o Data Science é a grande área que reúne todos esses outros termos. Dentro dele, está o Big Data, responsável por trazer os dados para a empresa, e o Data Analytics, que processa e transforma isso em informação.
Entre os diversos benefícios de se trabalhar com essa ferramenta estão a possibilidade de fazer um monitoramento constante de mercado, reduzir expressivamente a carga de custos de uma empresa e, é claro, aumentar sua previsibilidade. Assim, a empresa ganha em termos de competitividade e inteligência de negócios.
Em outras palavras, essa é uma oportunidade de estar sempre um passo à frente, interpretando e acompanhando de perto os padrões de comportamento do mercado. E isso pode ser muito útil para se antecipar à concorrência.
Interessante? Se você quiser ir além do Data Analytics, não deixe de conferir o nosso guia completo para aplicar a cultura Data-Driven no seu negócio!
