Gradativamente, as dúvidas sobre a necessidade de entender os tipos de análises de dados existentes para a tomada de decisões nos negócios vem diminuindo.
Grande parte dos tomadores de decisão de empresas de todos os segmentos vivem a mesma necessidade de abordar cada situação segundo os tipos de análises de dados mais adequadas.
Para chegar a este conhecimento de forma mais rápida e assertiva é fundamental responder às seguintes perguntas:
Existem quatro tipos de análise de dados pertinentes às rotinas de empresas e negócios. Elas são:
Sabe-se que elas agregam muita segurança e estabilidade aos processos que desenvolvem. Abaixo, entenda mais sobre cada uma delas, bem como alguns conceitos relevantes sobre análises de dados, sua utilização e resultados.
Após coletados, organizados, cruzados e corretamente interpretados, os dados se transformam em insights que facilitam e direcionam a solução de problemas, e o entendimento de situações complexas.
Na era digital, a análise de dados cresceu em relevância e ganhou status, se transformando numa verdadeira bússola que direciona estratégias de sucesso para as organizações.
Sozinho, cada dado pode não ter muito valor, porém somado a outros e observados segundo os tipos de análises de dados adequados, eles contribuem com conhecimento determinante para que gestores e empresas obtenham explicações.
Só para exemplificar, a análise pode explicar o aumento das compras em uma linha de produtos, o risco de aprovar uma transação financeira ou a previsão de demanda de um serviço semanal.
As empresas estão inundadas com uma imensidão de dados vindos das mais variadas fontes que podem ser catalogados em conceitos como:
Mas, basicamente eles podem ser divididos em dados estruturados e não estruturados. Seja como for, é fundamental a organização entender o processo de uso dos dados: de onde virão, quais os tipos de análises, que resultados são esperados e como será medido o impacto no negócio.
Toda essa engenharia exige ferramentas modernas e poderosas construídas à base de Inteligência Artificial, Big Data e Aprendizagem de Máquina para construir as soluções.
São aqueles com formato pré-definido e que podem ser capturados e armazenados em bases de dados, como cadastros e transações de compras dos clientes.
Consequentemente, os dados não estruturados são todo tipo de informação que não possui um modelo pré-definido, como:
textos de e-mails, trocas de mensagens em smartphones ou redes sociais, por exemplo, assim como fotos e vídeos. Este tipo de insumo corresponde a cerca de 85% dos dados existentes no mundo e seu completo domínio e aproveitamento ainda é considerado um desafio.
Devido à hiper conectividade na qual a sociedade se encontra, o comportamento do consumidor se transforma cada vez mais rápido. Desta forma, é fundamental que além da experiência e da boa formação profissional o gestor utilize todos os tipos de análises de dados possíveis para entender melhor a complexidade do mercado e os riscos para a sustentabilidade da sua organização.
A transformação digital nos negócios pede pela implementação de metodologias ágeis e tecnologias para facilitar a tomada de decisão.
As soluções de análise de dados são utilizadas para efetuar leitura e interpretação dos negócios de uma organização, facilitando o redirecionamento dos planos e ações de negócios.
Há, basicamente, quatro tipos de análises que são a descritiva, a diagnóstica, a preditiva e a prescritiva. Cada uma delas serve um objetivo específico, sempre com o propósito de otimizar ganhos, processos ou solucionar desafios. Abaixo, conheça mais sobre cada uma delas.
São números, indicadores, gráficos e estatísticas que ajudam a entender o que aconteceu ou está acontecendo nas organizações. É um dos tipos de análises mais antigas e conhecidas que, no entanto, continua a gerar informações valiosas para gestores e empresas.
Normalmente, é usada para descobrir o porquê da ocorrência de uma situação ou comportamento. Só para ilustrar, a análise diagnóstica procura identificar os perfis dos clientes que não compraram um determinado produto buscando avaliar ainda o que motivou este resultado.
É um dos tipos de análises que usa painéis para consolidar dados ou mesmo demandar tecnologias mais avançadas como aprendizagem de máquina e regras que ajudam a explicar por que algo aconteceu.
Tipo de análise que visa a responder o que provavelmente vai ocorrer. Com ela, são identificados padrões nos dados de casos passados usados para montar soluções capazes de prever o que pode acontecer em situações futuras.
Trata-se da modalidade mais utilizada e conhecida, pois, por meio de um sistema, essa análise de dados possibilita que as empresas tomem decisões com base na “antecipação” do provável resultado da decisão. Estimar o risco de alguém não pagar uma compra a crédito é um exemplo. Prever a chance de um veículo ser roubado com meses de antecedência é outro.
Essa é a modalidade de análise que tem o objetivo de recomendar o que a empresa deve fazer. Uma de suas ferramentas mais utilizadas é a avaliação de diferentes caminhos ou cenários olhando para as consequências de estratégias pretendidas.
A análise prescritiva fornece alternativas aos gestores. Ela permite estabelecer planos para o negócio, baseados em dados, buscando melhores resultados.
É comum este tipo de análise gerar recomendações a partir da comparação entre novas estratégias, em fase de testes, com o método tradicional e mais bem sucedido da empresa para medir se o impacto de uma inovação será positivo ou negativo na otimização de resultados.
Para saber mais sobre análises de dados e suas aplicações nos negócios, conheça o e-book “Transforme dados em suas melhores decisões: Os 4 tipos de análises e suas aplicações”, produzido pelo PhD em Inteligência Artificial pela University of Kent, no Reino Unido, e sócio da Neurotech, Germano Vasconcelos.
