Tipos de Análise de Dados, Benefícios e Exemplos

Em um mundo repleto de dados, saber como analisar e extrair o valor das insights do seu negócio é um dos principais impulsionadores do sucesso.

Uma figura frequentemente citada de um relatório do Forrester Research afirma que, em média, as empresas analisam apenas 12% dos dados disponíveis. Como você deve ter imaginado, isso significa que os outros 88% dos dados são desperdiçados. As razões incluem falta de ferramentas de análise, silos de dados restritivos e usuários que não sabem quais dados são valiosos e quais podem ser ignorados.

Com tantos dados e tão pouco tempo para agir, a capacidade de saber como coletar, curar, organizar e compreender seus dados comerciais pode ser desafiadora, mas a análise de dados é uma excelente solução.

Para ajudá-lo a compreender o poder da análise de dados e como você pode utilizá-la para aprimorar suas práticas comerciais, respondemos às questões mais relevantes sobre análise de dados:

O Que É Análise de Dados?

A análise de dados é definida como um processo de limpeza, análise, interpretação e visualização de dados para revelar insights úteis que orientem seu processo de tomada de decisão comercial.

Junto com a análise de dados, você frequentemente ouvirá o termo análise de dados. A diferença entre ambos é que a análise de dados é uma ciência abrangente que abrange todo o processo de gestão de dados, incluindo a própria análise de dados, uma variedade de ferramentas e técnicas utilizadas para aprofundar-se nos dados, bem como ferramentas de visualização de dados usadas para comunicar os resultados da análise de dados.

O Que a Análise de Dados Faz?

A resposta mais direta à pergunta sobre o que a análise de dados faz é que ela ajuda a extrair insights dos dados para orientar melhores e mais inteligentes decisões comerciais. Existem vários tipos de análise de dados dependendo da pergunta que você está tentando responder, mas o processo de análise de dados normalmente passa por cinco frases-chave:

• Identifique os dados que deseja analisar
• Colete os dados
• Limpe os dados para análise
• Analise os dados

• Interprete os resultados da análise de dados

Ao fazer análise de dados, seja para posicionamento de mercado, compreensão das necessidades dos clientes ou melhoramento do desempenho de suas campanhas de marketing, você fornece à sua organização as insights necessárias para tomar as melhores decisões possíveis e agir no momento certo, aproveitando ao máximo qualquer oportunidade.

Por Que a Análise de Dados É Importante?

A tecnologia está mudando rapidamente a forma como as empresas operam, e é por isso que a análise de dados é mais importante agora do que nunca. Ser orientado por dados e tomar decisões orientadas por dados é a única forma de ter confiança total ao tomar decisões sobre o futuro do seu negócio.

A análise de dados pode ajudar as empresas a:

• Melhorar aspectos específicos de seus produtos e serviços
• Tomar decisões comerciais mais rápidas e informadas apoiadas por fatos
• Ganhar compreensão mais profunda dos requisitos dos clientes
• Analisar as fraquezas e forças dos concorrentes e descobrir oportunidades de melhorias
• Identificar formas de reduzir custos e aumentar lucros
• Visualizar dados e dar sentido a eles
• Descobrir problemas de desempenho que exigem ação

Como você pode ver, a análise de dados oferece às organizações muitos benefícios. Em última análise, a análise e uso de dados da forma correta levam a clientes mais satisfeitos, novos usuários, maior receita e uma estratégia bem-sucedida. E estas são todas parte das razões pelas quais acreditamos que a tomada de decisão orientada por dados é o roteiro para o sucesso e uma das principais coisas em que as empresas devem se focar no futuro. Isso elimina completamente sentimentos e intuição como fator e se concentra apenas em fatos.

Tipos de Análise de Dados

Estes são os 4 principais tipos de análise de dados:

Análise Descritiva (o que aconteceu)

O objetivo do tipo descritivo de análise de dados é responder à pergunta sobre o que aconteceu. Não tenta explicar por que isso pode ter acontecido ou o que aconteceria depois, seu objetivo é simplesmente fornecer um snapshot facilmente digerível do que aconteceu no passado. Faz isso ordenando, manipulando e interpretando dados brutos de várias fontes para transformá-los em insights úteis para seu negócio.

A agregação de dados e a mineração de dados são as duas principais técnicas usadas na análise descritiva. A agregação de dados é o processo de coletar dados e apresentá-los em um formato resumido, enquanto a mineração de dados é a parte da análise. Na parte de análise, analistas podem explorar os dados coletados para descobrir padrões ou tendências. O resultado é uma representação visual de dados na forma de gráfico, tabela ou painel.

Um dos maiores usos da análise descritiva nos negócios é rastrear KPIs (indicadores-chave de desempenho) para descrever o desempenho de uma empresa em todos os níveis. Pode ser usado para rastrear seus KPIs de marketing ou KPIs do CEO, tudo que você precisa e deve estar acompanhando de perto.

Realizar análise descritiva é o primeiro passo para analisar seus dados e obter o máximo proveito deles. Embora não permita que você preveja resultados futuros ou responda a perguntas como por que algo aconteceu, ela organiza seus dados e os prepara para análise adicional.

Análise Diagnóstica (por que aconteceu)

A análise diagnóstica é um dos tipos mais poderosos de análise de dados. Depois que você já sabe o que aconteceu, o próximo passo lógico é descobrir por que aconteceu, e isso é o que a análise diagnóstica faz. Em sua essência, o tipo diagnóstico de análise de dados ajuda os usuários a ganhar compreensão contextual de por que algo aconteceu. Quando você está ciente de por que algo aconteceu e como aconteceu, você pode facilmente encontrar maneiras de abordar o problema.

Por exemplo, se sua análise descritiva mostrar que houve queda de 15% na sua taxa de abertura de e-mail marketing no mês de setembro, você pode descobrir por que realizando uma análise diagnóstica. E vice-versa, se sua análise descritiva mostrar aumento de 40% no tráfego do site comparado ao mês anterior, você pode realizar uma análise diagnóstica para descobrir o que causou esse aumento positivo e como você pode manter esse tráfego no futuro.

A análise diagnóstica é uma forma de análise avançada, e é caracterizada por técnicas como drill-down, descoberta de dados, mineração de dados e correlações. As empresas realizam esse tipo de análise de dados para entender as conexões entre dados e identificar padrões de comportamento.

Análise Preditiva (o que é provável acontecer)

Como o nome sugere, a análise preditiva prevê o que é provável que aconteça no futuro. Faz isso usando os resultados da análise descritiva e diagnóstica, juntamente com ML (aprendizado de máquina) e IA (inteligência artificial). Com base em padrões e tendências descobertos nas duas análises anteriores, a análise preditiva estima a probabilidade de eventos e resultados futuros. Isso é especialmente útil para empresas, pois lhes permite planejar com antecedência e criar estratégias baseadas em fatos.

A análise preditiva é usada para muito mais do que apenas previsão. Também ajuda empresas em todos os tipos de setores a detectar fraudes e reduzir o potencial de risco, melhorar operações, desenvolver estratégias de marketing melhores e mais eficazes, melhorar o atendimento ao cliente, reduzir custos, etc.

Um ponto importante a notar sobre análise preditiva é que a confiabilidade das previsões depende fortemente das técnicas de análise preditiva escolhidas e da qualidade dos dados usados. A análise preditiva envolve técnicas de análise como regressão, classificação, outliers, análise de série temporal e mais. Essas técnicas requerem grandes quantidades de dados de alta qualidade e compreensão profunda de estatística e linguagens de programação como R e Python, o que torna mais difícil para algumas empresas implementarem devido à falta de expertise da força de trabalho necessária.

Felizmente, existem muitas ferramentas de análise disponíveis para ajudar seu negócio a aproveitar a análise preditiva e desenvolver uma previsão informada de como as coisas podem se desenrolar no futuro.

Análise Prescritiva (como acontecerá)

O tipo final e mais avançado de análise de dados é o prescritivo. A análise prescritiva combina as insights de toda a análise anterior para determinar o que deve ser feito a seguir. Mostra como você pode aproveitar da melhor forma os resultados futuros que foram previstos e responde à pergunta de como você fará isso acontecer.

A análise prescritiva usa o espectro completo de técnicas complexas de ciência de dados, incluindo análise avançada, e é a análise mais difícil de realizar. A confiabilidade da análise prescritiva depende de quão bem você realizou a análise descritiva, diagnóstica e preditiva e sua precisão.

E como você pode imaginar, a análise prescritiva é a mais importante quando se trata de agir. Cada tipo de análise de dados revela insights valiosas e úteis, mas apenas quando você as usa todas juntas é possível compreender o quadro completo para garantir os melhores resultados. É ótimo saber o que é provável acontecer no futuro, mas se você não identificar o que deve fazer a seguir para tirar o máximo proveito desse conhecimento, você não conseguirá alcançar melhores resultados e crescer seu negócio.

Exemplos de Análise de Dados

Todos os tipos de empresas em todos os tipos de setores podem aproveitar o poder da análise de dados. Estes são alguns exemplos do mundo real de como 9 setores diferentes estão colocando dados para funcionar:

Previsão de tempo – acumula dados sobre o estado atual das condições atmosféricas, particularmente temperatura, umidade e vento, e através do processo atmosférico, analistas de dados determinam que tipo de tempo esperar.

Hotéis – tentam prever o número de hóspedes para uma noite determinada para maximizar a ocupação e aumentar a receita.

Companhias aéreas – usam análise preditiva para definir preços de passagens e determinar requisitos de manutenção de aeronaves.

Marketing – equipes de marketing estão usando análise de dados para executar campanhas de marketing direcionadas segmentando públicos.

Finanças – instituições financeiras podem desenvolver modelos de risco de crédito, prever tendências do mercado financeiro e prever o impacto de novas políticas, leis e regulamentações em empresas e mercados.

Manufatura – usam análise preditiva para monitorar o desempenho de fornecedores, prever requisitos de manutenção e otimizar a capacidade de produção.

Saúde – hospitais, médicos e outras instalações de saúde podem rastrear o tratamento de pacientes e determinar pacientes que correm risco de desenvolver doenças.

Segurança – protege empresas e indivíduos de hackers e criminosos cibernéticos.

Entrega – empresas como DHL e FedEx estão usando análise de dados para examinar dados coletados e melhorar sua eficiência geral.

Python para Análise de Dados

Python é uma linguagem de programação de uso geral que consiste em estruturas de dados de alto nível, tipagem dinâmica e vinculação dinâmica, e uma variedade de outros recursos que a tornam valiosa para o desenvolvimento de aplicações complexas, bem como para poderosa análise de dados. Graças a isso, Python evoluiu para a linguagem de programação mais usada para ciência de dados. Apresenta aos desenvolvedores uma infinidade de opções para visualizar dados e obter insights.

A visualização de dados desempenha um papel significativo no processo de análise de dados e ajuda a tornar os dados mais claros e fáceis de entender por todos os tipos de usuários, incluindo aqueles que não possuem nenhuma habilidade analítica. A representação visual de dados com ferramentas de visualização de dados em Python pode ajudá-lo a identificar tendências, padrões e correlações que os usuários normalmente nunca descobrem.

Outra vantagem de usar Python para análise de dados é que oferece inúmeras bibliotecas de visualização de código aberto e comerciais. Com base no tipo de dados que você tem e deseja analisar, você pode escolher entre gráficos financeiros, gráficos científicos, gráficos comerciais e muito mais.

R para Análise de Dados

Python é uma excelente ferramenta de análise de dados, mas a análise de dados não é seu foco principal, enquanto R é uma linguagem que é usada principalmente para análise de dados.

R é uma linguagem de programação e ambiente para computação estatística, análise gráfica de dados e pesquisa científica que permite aos desenvolvedores e cientistas de dados criar vários tipos de visualizações para representar dados complexos e brutos com codificação mínima. R foi desenvolvido para demonstrar os resultados da análise estatística com o módulo de gráficos base permitindo que você crie gráficos e tabelas com facilidade.

Criar visualizações de dados em R é uma técnica de extração de insights de dados com a ajuda de funcionalidades diversas do R, como suas fortes capacidades gráficas e ampla seleção de conjuntos de dados. Assim como Python, R também oferece várias bibliotecas de visualização, incluindo ggplot2, que permite aos usuários construir quase qualquer tipo de gráfico e melhora a qualidade e estética de qualquer gráfico.

Ferramentas de Análise de Dados

As ferramentas de análise de dados simplificam a forma como os usuários processam e analisam dados, exploram as relações e correlações entre conjuntos de dados, e identificam padrões e tendências para interpretação.

Slingshot é simultaneamente uma ferramenta de business intelligence que fornece painéis e análise, uma plataforma de bate-papo para fácil colaboração, um software de gestão de projetos, e uma ferramenta de planejamento para a equipe, ajudando com propriedade, divisão de tarefas e mantendo o controle do progresso e/ou problemas. Conectar-se aos dados de forma significativa levando a ações nunca foi tão fácil. E isso é, em última análise, do que se trata a cultura orientada por dados – colocar fatos em primeiro plano de forma inteligente, com análise, criatividade e paixão pelo sucesso.

Com Slingshot, você pode analisar facilmente dados e criar belas visualizações de dados para desbloquear o potencial completo dos dados do seu negócio. Interessado em aprender mais? Experimente Slingshot gratuitamente e veja por si mesmo como isso pode ajudá-lo a aproveitar insights acionáveis, enquanto torna mais fácil para sua equipe utilizar dados, cultivar uma cultura orientada por dados e melhorar a produtividade.