Data Analytics: o que é, para que serve, vantagens e exemplos

foto de um homem de costas, usa camisa clara e tem cabelos castanhos; ele olha uma tela com vários gráficos, mapas, ícones e símbolos em cinza e diferentes tons de azul.
17 minutos para ler
DATA MESH

A análise de dados está hoje entre as principais soluções tecnológicas disponíveis para alavancar o sucesso organizacional. O motivo é muito simples: ela usa dados para identificar padrões e eventuais tendências de comportamento sobre os mais diversos assuntos relacionados ao mercado. É a Data Analytics mudando os rumos das decisões empresariais.

Para se beneficiar disso, claro, é crucial entender o que é essa tal de Data Analytics e como ele pode contribuir com escolhas mais acertadas. Por isso, trouxemos para você uma série de informações mais do que interessantes sobre o assunto. Vamos conferir este guia completo? Aproveite a leitura!

O que é Data Analytics?

Data Analytics é a expressão em inglês utilizada para se referir à análise de dados. Esse processo, por sua vez, tem como objetivo captar um enorme volume de dados, transformá-los em inputs valiosos para o negócio e, finalmente, analisar essas informações de modo a tomar as melhores decisões para o futuro da empresa.

São dados internos sobre as equipes, investimentos e resultados e dados externos, como o comportamento do consumidor, oscilações de mercado e muito mais. Assim, quanto melhor a empresa estiver preparada para lidar com eles, mais insights ela pode captar com essa ferramenta.

O processo de análise é composto por diferentes etapas, que garantem que os gestores tirem o máximo de proveito dos dados disponíveis. Para tanto, é utilizada Inteligência Artificial, muita repetição e automação para chegar a níveis excelentes de confiabilidade.

A análise dos dados acontece da seguinte maneira:

  1. Os dados são captados de acordo com requisitos predefinidos, como a definição
  2. de um grupo para ser entrevistado;
  3. Depois, é hora de transformar todos esses recursos brutos em dados estruturados, prontos para serem analisados;
  4. A próxima etapa é explorar todos os insights que os dados podem oferecer, principalmente por meio de investigação, estatísticas, definições de perfis e identificação de padrões;
  5. Com as primeiras informações geradas, é hora de enriquecê-las com a entrada de dados adicionais, que vão complementar e elucidar pontos específicos da análise;
  6. Aqui, será aplicada a Data Science, que vai gerar resultados difíceis de extrair apenas com as habilidades humanas. São usados algoritmos, modelos matemáticos, Machine Learning, IA etc.;
  7. Depois das informações enriquecidas, elas serão combinadas a softwares capazes de gerar inúmeros relatórios, aliando a Business Intelligence à intuição e conhecimento humano;
  8. A penúltima etapa é de geração de relatórios conclusivos, que devem ser compartilhados entre as equipes de forma fácil e simples de compreender;
  9. Por fim, todos esses resultados devem ser otimizados à medida que o tempo passa, incorporando novas entradas sempre que elas estiverem disponíveis.

Para que serve Data Analytics?

As técnicas de Data Analytics são aplicadas, sobretudo, para obter acesso a tendências relacionadas tanto ao comportamento de mercado quanto de um grupo de consumidores específicos, por exemplo. Também pode ser usada para prever as potenciais consequências de uma decisão. Logo, aumenta a capacidade de gerenciar negócios com mais precisão e eficácia.

Em uma indústria, por exemplo, que fica períodos do dia com as máquinas paradas ou com os operadores desocupados, os dados podem ser usados tanto para apontar quais são os principais gargalos da produção quanto para fazer surgir jornadas melhor aproveitadas e mais produtivas. Eles vão ajudar a identificar quais são os momentos do dia em que os trabalhadores estão bem-dispostos e usar isso a favor da empresa.

Na internet, a análise de dados serve para ajudar a captar a atenção dos usuários. Ela determina quais são os pontos mais chamativos de um site, suas forças e fraquezas. Além disso, ajuda a criar algoritmos que aumentam o contato com as ofertas mais alinhadas ao perfil de cada consumidor, aumentando as chances de vendas.

A verdade é que a análise de dados pode ser empregada de diversas maneiras para melhorar o desempenho das decisões de um negócio. E isso é uma possibilidade tanto em relação aos fatores internos quanto àqueles externos, que têm a ver com as preferências do público, por exemplo.

Quais são as vantagens de usar Data Analytics?

As vantagens de usar tecnologias de análise dados são diversas, especialmente quando diz respeito ao ganho de desempenho dos negócios. Por isso, é melhor ficar de olho em tudo o que é possível conquistar conduzindo sua empresa da maneira certa por meio dessa solução. Vamos lá?

Visibilidade sobre o mercado

O primeiro grande salto que a sua empresa vai dar é ganhar acesso a um novo horizonte de mercado. Sim, bons resultados dependem de uma boa leitura de cenários, e isso você já deve saber. Mas, que tal entender exatamente como os seus concorrentes e fornecedores estão se comportando? E descobrir como os seus colaboradores se sentem com a sua gestão?

Tudo isso é possível por meio da análise de dados, seja por meio de pesquisas de mercado, seja através de abordagens internas. Quanto maior a sua capacidade de processar os dados coletados, maiores as chances de obter insights valiosos com eles.

Compreensão das necessidades do cliente

Se o seu cliente ainda é uma incógnita para sua empresa, ou se vocês ainda continuam olhando apenas para o histórico de consumo dele a fim de tentar entendê-lo, vocês estão atrasados. Manter o cliente satisfeito não diz respeito a se lembrar de coisas que ele mesmo já deixou claro para você. Depende de se antecipar a necessidades que nem ele sabe que tem.

Parece complicado? Descobrindo o padrão comportamental dos seus clientes, você domina toda a sua jornada de compra e consegue ler muito melhor quais são as suas preferências. A análise de dados, portanto, vai transformar o que são informações “históricas” em tendências futuras, de forma que você tenha total condição de customizar suas abordagens.

Formação de um diferencial de mercado

Dificilmente seus concorrentes conseguirão correr no mesmo páreo que você se sua gestão estiver baseada na análise de dados. Isso porque cada conjunto de clientes é único e, focando no seu, é possível atingir um nível de excelência bem difícil de bater.

É claro que isso não é assim tão simples, mas você pode construir essa jornada ao longo do tempo. E a análise de dados pode ser sua principal aliada para isso, tornando sua empresa mais competitiva e a ajudando a gerar valor de verdade para quem realmente importa.

Menos riscos na tomada de decisão

Toda escolha vem acompanhada de alguns riscos, mas, com a análise de dados é perfeitamente possível seguir o caminho mais seguro. Isso porque as análises preveem comportamentos de mercado que seriam praticamente impossíveis de serem projetados sem a ajuda da tecnologia.

Com isso, você pode analisar todas as alternativas e ainda criar planos de contenção de danos caso os riscos venham mesmo a se concretizar. Dessa forma, seu negócio continua seguro sem que você tenha que abrir mão de aproveitar grandes oportunidades, ainda que elas sejam mais ousadas.

Redução de custos

Não podemos ignorar a vantagem da redução de custos conquistada pela análise de dados. Parte dos motivos para isso você já conhece: menos riscos, maior visibilidade sobre o mercado, melhor compreensão das necessidades do cliente e a criação de um diferencial atrativo.

Tudo isso resulta em menos esforços para conseguir consolidar seus resultados e, em alguns casos, até menos desperdício de recursos, principalmente com investimentos. Desse jeito, sobra mais dinheiro na conta para aplicar no que mais importa para a sua estratégia.

Melhor aproveitamento do capital humano

O capital humano é um dos recursos mais importantes para uma empresa. Esse é um ativo impossível de replicar ou substituir, afinal, cada pessoa é única com o seu conjunto de habilidades e atitudes. Portanto, para valorizar os seus times e criar estratégias mais eficientes, nada melhor do que a análise de dados.

Além dela promover melhorias processuais que afetam positivamente a rotina de trabalho, você ainda tem a oportunidade de valorizar e desenvolver cada pessoa de acordo com as suas aspirações específicas. Isso resulta em mais satisfação com o emprego, maior comprometimento com o negócio e mais produtividade.

Quais são os principais exemplos de Data Analytics?

Hoje, a Data Analytics é usada para uma série de finalidades e suas aplicações são, praticamente, infinitas. Ela pode ser empregada tanto na projeção de comportamento de mercado, por exemplo, quanto na identificação de mudanças na cadeia de suprimentos por motivos diversos.

É claro que existem algumas dessas aplicações que acabam sendo mais frequentemente utilizadas. Quer conhecê-las? Então, vamos lá!

Supply Chain

A cadeia de suprimentos está sujeita a uma série de alterações que podem impactar o funcionamento de um negócio. Por isso, a Data Analytics pode ajudar aumentando a eficiência operacional nesse quesito, principalmente, por meio:

  • Da emissão de relatórios precisos sobre o seu funcionamento;
  • Da gestão otimizada do estoque de segurança, evitando compras desnecessárias ou a falta de produtos;
  • Do estabelecimento de uma logística omnichannel, mais eficiente e integrada.

Varejo

O varejo também pode se beneficiar amplamente da Data Analytics, em especial para a geração de insights valiosos que vão orientar a tomada de decisão dos gestores. Tudo isso graças:

  • Ao cruzamento de dados para sacadas promocionais;
  • À previsão do comportamento, necessidades e expectativas do cliente;
  • À execução de testes do tipo A/B para a alocação de produtos em lugares específicos do ponto de venda.

Saúde

Na saúde, a Data Analytics atribui uma característica indispensável: velocidade. A geração de dados nesse setor é enorme, e conseguir processá-los de maneira eficiente em tempo hábil pode fazer uma enorme diferença na saúde das pessoas e na gestão de instituições médicas.

CTA animado Cloud

Alguns exemplos práticos de como a Data Analytics vem sendo usada na saúde recentemente incluem:

  • As pesquisas médicas sobre a Covid-19, os sintomas, os tratamentos e a projeção de avanço da doença;
  • A redução de riscos nos tratamentos de pacientes com condições graves;
  • A criação de autosserviços na área da saúde de forma segura e precisa.

Setor público

O governo também está entre aqueles que mais se beneficiam do uso de Data Analytics. Se essa ferramenta é importante em uma empresa com um número mais restrito de dados, imagine no setor público, envolvendo populações inteiras.

Ela pode ser usada estrategicamente para muitas finalidades, como:

  • Previsão de cenários de aumento da demanda por serviços e recursos;
  • Projeção de danos estruturais em casos críticos;
  • Rastreamento de informações que aumentam a transparência dos governos.

Setor financeiro

Quando o assunto é finanças, a Data Analytics também pode atribuir mais precisão e agilidade aos processos. Suas aplicações só nesse setor conseguem extrapolar aquilo que os seres humanos seriam capazes de processar sem essa tecnologia. Ela é usada para:

  • Garantir a redução de fraudes e desperdícios em sistemas financeiros inteiros;
  • Automatizar os processos contábeis, tributários e financeiros;
  • Aumentar a precisão daquelas estruturas financeiras mais complexas.

Quais são os 4 tipos de Data Analytics?

A análise de dados é feita a partir de quatro processos básicos. Com eles, é possível aproveitar tudo o que a ferramenta tem a oferecer. Então, agora vamos conhecer melhor cada um desses tipo de análise de dados. Aproveite!

Análise preditiva

A análise preditiva tem um olhar voltado para o futuro. Ela quer saber o que está prestes a acontecer em determinado cenário, de acordo com os dados coletados a partir dele. Isso é feito de uma forma muito simples: os dados passados são analisados em busca de padrões que podem ajudar a prever o futuro. Com isso, a empresa se prepara para os possíveis desafios e para aproveitar melhor as oportunidades que surgem.

Análise descritiva

A análise descritiva, por sua vez, quer saber a razão pela qual determinada situação aconteceu. Para isso, ela usa dados em tempo real e vai minerando todo esse arsenal a fim de chegar a informações valiosas que sirvam como base para tomar decisões não no futuro, mas no presente.

Análise prescritiva

A análise prescritiva é uma forma de chegar a soluções mais apuradas sobre questões reais do negócio. Isso significa que ela vai buscar identificar quais são os possíveis cenários que podem se desenhar de acordo com diferentes decisões. A partir disso, é feita uma recomendação da escolha mais confiável e menos arriscada para o negócio.

Análise diagnóstica

A análise de diagnóstico quer saber por que uma situação aconteceu, criando uma relação de causa e efeito. Se as vendas caíram ou se os custos aumentaram, por exemplo, ela vai investigar quais foram as alterações que ocasionaram isso. Então, ela usa os dados à sua disposição para identificar padrões e ajudar a determinar um planejamento empresarial que não volte a cometer os mesmos erros.

Qual é a diferença entre Data Analytics e Data Science?

É importante ter em mente que o trabalho realizado em Data Analytics se diferencia de Data Science. Em geral, os analistas de dados que estão concentrados em gerar soluções para a inteligência de negócios se dedicam ao desenvolvimento de modelos e à otimização de tarefas rotineiras. Por outro lado, os cientistas de dados atuam de forma mais abrangente para produzir análises mais amplas.

Enquanto um analista de dados quer responder perguntas específicas e com aplicações práticas imediatas, os cientistas de dados querem fazer descobertas mais generalistas, que nem sempre terão aplicabilidade aqui e agora, mas que poderão ser muito úteis no futuro.

Ciência de dados / Data Science

A Data Science envolve todas aquelas ferramentas e métodos por meio dos quais todo cientista de dados se embasa para fazer suas descobertas. Trata-se de uma área abrangente, que incorpora diversas outras, incluindo a análise de dados.

Seu objetivo principal é criar uma conexão que faça sentido entre diferentes informações, transformando isso em insights valiosos para serem aplicados no mercado. A grande distinção é que Data Science não trabalha em cima de hipóteses, ela apenas busca padrões que possam indicar uma projeção futura e desconhecida.

Análise de dados / Data Analytics

Enquanto Data Science é abrangente e desenvolve ferramentas, métodos e informações relevantes, Data Analytics se utiliza desses avanços para criar respostas mais específicas e aplicáveis no curto prazo. Basicamente, ela pega as tendências descobertas pela Data Science e se debruça sobre isso para validar ou invalidar hipóteses.

É muito comum que esse trabalho seja automatizado para ganhar tempo e eficiência. Assim, uma empresa pode usar a análise de dados para entender melhor seus eventos passados e presentes e prever tendências no futuro. Com isso, pode tomar decisões mais estratégicas.

É importante entender a diferença entre os conceitos, justamente porque desempenham funções distintas dentro de uma empresa. Quem só quer uma predição de mercado pode facilmente trabalhar apenas com Analytics. Porém, alguém que quer estar na ponta das inovações, indispensavelmente, deve investir em Data Science.

Caso o seu objetivo seja liderar as mudanças do seu mercado, talvez seja hora de se valer de todo esse aparato tecnológico a favor do seu negócio. Assim, em vez de seguir as tendências, você terá a oportunidade de entender os dados que apontam para a criação delas.

Como as empresas podem usar dados?

Você já entendeu mais ou menos para o que esses dados são usados, certo? Então, agora, vamos compreender de onde você pode extrair insumos valiosos para as suas análises e, ainda por cima, usar tudo isso a favor da empresa.

Google Analytics

O Google Analytics gera um monitoramento constante dos dados disponíveis no site da sua empresa. Ele vai ajudar em relação à análise do comportamento do seu consumidor, por exemplo, contribuindo para que você desenvolva estratégias mais acertadas para prender a atenção dos seus visitantes.

Entre as informações geradas, estão:

  • A quantidade de acessos totais ao site;
  • De onde esses acessos vieram;
  • Quanto tempo os usuários permaneceram em cada página;
  • Quais foram as páginas que mais chamaram a atenção;
  • Quais foram as áreas das páginas em que o cliente mais clicou.

Assim, você vai ter um apanhado geral do que está bom e do que precisa ser melhorado em relação a esse endereço na web.

Redes sociais

As redes sociais também oferecem boas quantidades de dados que podem ser incorporados à análise. Exemplos disso são o Instagram e o Facebook, que permitem que você acompanhe as características exatas do seu público, como:

  • Quantos usuários visitaram a página por dia e por horário;
  • Qual é a faixa etária predominante;
  • Qual é o gênero que mais se interessa pelo seu conteúdo;
  • Quais são os maiores interesses dos usuários;
  • E de onde eles estão logados.

Pesquisa de mercado

As pesquisas de mercado também são ótimas fontes de dados, porque elas servem tanto para entender o seu público quanto a sua concorrência, os seus fornecedores e os potenciais parceiros estratégicos. O ideal é investir em pesquisas muito bem estruturadas e capazes de captar dados avançados. Mas, se isso não for possível, comece com o básico.

Base de dados da empresa

Acredite ou não, sua empresa também é uma ótima geradora de dados. E o melhor: ela produz tanto dados internos, relacionados às suas equipes, desempenho, investimentos e assim por diante, quanto dados externos, como vendas e comportamento de mercado.

É claro que para isso é fundamental que você conte, pelo menos, com um bom CRM. Mas existem inúmeros outros softwares que podem contribuir para a captação constante dessas pedras brutas, para que elas sejam posteriormente lapidadas.

Tudo isso deve ser estruturado e jogado em um banco de dados robusto, que vai sendo construído com o passar do tempo. Esse banco de dados será sua principal fonte de insights para o futuro em relação aos mais diversos assuntos que podem direcionar suas decisões.

Esses dados desenham a situação atual da sua empresa. Por isso, manter os olhos sobre eles é o que vai garantir que você deixe de lado os achismos na hora de fazer uma escolha e realmente considere o que é melhor para o negócio.

Como você viu, os dados são o novo ouro do mercado, independentemente do segmento em que você atua. Eles são capazes de gerar riquezas impensáveis e só se valorizam com o passar do tempo. Portanto, é fundamental que você se habitue a usá-los a seu favor quanto antes.

Se você quer conquistar um negócio muito mais inteligente e orientado por dados, está na hora de descobrir o que é e como adotar o data-driven business.

Cultura data-driven
Você também pode gostar

Deixe um comentário

4 × um =