Possivelmente você já leu ou ouviu falar sobre Big Data, mas será que sabe o que é análise de dados?
Nunca se gerou tantos dados como agora, tanto que, em 2024, o volume de informação mensal gerada só por dispositivos móveis será de incríveis 167 exabytes (em inglês).
Cada vez mais, as empresas precisam se inteirar sobre o que faz análise de dados, como prova a alta demanda por profissionais em setores como tecnologia, gestão e engenharia.
E você, está pronto para atuar com desenvoltura na era dos dados?
Um bom começo é ler este artigo até o fim.
Veja os tópicos abordados:
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Análise de dados é a soma de técnicas usadas para reunir e tratar dados para que seja gerada informação que não seria obtida de outra forma.
A essência do que é análise de dados está no cruzamento de informações que, “soltas”, não fariam sentido.
Portanto, ao analisar dados, o que se faz é extrair insights usando para isso um conjunto de dados que possa revelar algo, depois de submetido a certos processos estatísticos.
O funcionamento de todo procedimento de análise de dados consiste invariavelmente em coletar, limpar, tratar e organizar dados para que possam ser interpretados.
Assim, o que faz análise de dados é, na prática, trazer à tona uma faceta a respeito de um contexto até então oculto.
Para isso, é fundamental a aplicação de tecnologia, para que se possa armazenar dados em grandes volumes e processá-los por meio de cálculos avançados.
Outra maneira de entender o que é análise de dados é conhecendo a diferença entre as análises convencionais e as avançadas.
Na análise “standard”, os processos de coleta, limpeza e tratamento servem para identificar padrões e comportamentos que já existem.
Já a análise avançada usa técnicas sofisticadas, como Machine Learning, IA e modelagem preditiva, gerando com isso insights e modelos para prever cenários.
Um exemplo de análise de dados no setor comercial é quando uma loja usa os dados que tem sobre suas vendas para saber quais produtos vendem mais.
Com as informações e insights gerados, seus gestores podem equilibrar o mix de produtos, precificar melhor e criar promoções conforme o volume de vendas a cada mês.
A análise de dados vai muito além, podendo ser classificada de quatro formas distintas, pelo menos.
Vamos conhecer cada uma delas a partir de agora.
Considerado um tipo avançado de análise de dados, na análise preditiva, como vimos, utiliza-se técnicas refinadas para construir modelos que ajudem a fazer previsões.
Afinal, o que é análise de dados, senão um método usado também para ver aquilo que ainda nem aconteceu?
Para isso, a análise preditiva é a mais indicada para obter respostas que apontam para tendências e confirmar as chances de uma hipótese se concretizar.
Como sugere a Gartner (em inglês), a análise prescritiva é ideal para responder questões como “o que fazer para que um certo resultado aconteça?”.
De certa forma, é um tipo de análise de dados muito parecida com a análise preditiva, mas focada em um resultado específico e desejado.
Logo, a análise prescritiva, além de prever cenários, é usada também para descobrir o que fazer caso esse cenário se confirme.
Já a análise descritiva pode ser considerada como uma etapa preliminar de um processo analítico, já que utiliza dados para descrever um padrão.
Ela está na base dos métodos estatísticos e pode até resumir o que é análise de dados, pelo menos em uma fase mais elementar.
Isso porque ela utiliza em geral recursos gráficos ou tabelas para mostrar como um conjunto de dados se organiza, mostrando um recorte de uma amostra.
Por sua vez, a análise diagnóstica tem como objetivo jogar luz sobre um fato, encontrando relações de causa e consequência que possam explicá-lo.
A ideia não é determinar se uma hipótese é falsa ou verdadeira, mas levantar probabilidades a respeito do objeto a ser analisado.
Entender o que é análise de dados é entender o que as empresas, instituições e empreendedores fazem para orientar-se em suas decisões.
Quando se está à frente de um negócio, lida-se o tempo todo com riscos, que só podem ser mitigados se as decisões a serem tomadas levam em conta a realidade.
Assim sendo, a análise de dados é o melhor caminho para orientar o processo decisório porque é pautada em fatos.
Outra maneira de compreender mais a fundo o que faz análise de dados é estudar suas etapas fundamentais.
Claro que poderíamos detalhar muito mais, já que cada uma delas pode ser subdividida em diversas outras etapas.
Na verdade, essas são etapas comuns à maioria dos processos de análise de dados, os quais obedecem em geral uma espécie de roteiro comum.
Veja a seguir.
O exemplo de análise de dados mais simples que se pode imaginar é o que se faz na fase exploratória.
Ela é aplicada com o intuito de descrever as características gerais de um conjunto de dados, de modo que se possa avançar para as fases seguintes.
Por isso, sua compreensão é fundamental para entender o que é análise de dados, já que todo processo nesse sentido requer pelo menos uma análise exploratória.
Uma vez que os dados tenham a sua natureza e eventuais limitações identificadas, parte-se então para a sua modelagem.
Aqui, busca-se organizar os dados, normalmente em padrões gráficos, para que possam assim ser lidos e interpretados.
Na modelagem de dados, as informações são organizadas conforme a coerência entre elas, relacionando-as de acordo com suas causas e efeitos.
A maioria dos processos de análise de dados leva a mais de uma conclusão ou inferência.
Não se pode dimensionar o que é análise de dados sem que os resultados dessa análise sejam formatados e exibidos de maneira inteligível.
Por isso, a etapa final de uma análise é sempre a construção do relatório, documento que será usado para explicar os resultados perante o público ou às partes interessadas.
Poderíamos também explicar o que é análise de dados mostrando alguns dos muitos benefícios que essa prática proporciona.
A análise dos dados é a base de uma cultura data-driven, na qual as decisões privilegiam o Big Data em vez de usarem apenas a experiência.
Como mostra um estudo feito pelo MIT, empresas orientadas por dados em suas decisões são 6% mais produtivas.
Confira na sequência outras vantagens que os dados agregam ao serem priorizados no processos decisórios.
Não é errado decidir com base no feeling, até porque, mesmo no meio corporativo, sempre haverá espaço para a criatividade e improviso.
O que não se pode é fazer desse o padrão para orientar as decisões no nível dos negócios, já que a intuição é sempre passível de falha.
Os dados são um “antídoto” contra esse risco, porque, se bem analisados e estruturados, são infalíveis em expressar a verdade e apontar para as maiores probabilidades de êxito.
Sabemos o que é análise de dados e se uma empresa é data-driven também quando os processos estão bem mapeados e nada escapa do controle de seus gestores.
Processos nada mais são do que o encadeamento lógico de etapas de uma atividade com o propósito de obter um certo resultado.
A análise de dados é perfeita para otimizá-los porque utiliza justamente métodos e cálculos 100% baseados na lógica para determinar padrões ou apontar tendências.
Business Intelligence (BI) é o termo usado para se referir à inteligência de mercado, que é o olhar aguçado sobre um dado contexto e a capacidade de tirar dessa leitura insights de valor.
É ainda uma maneira de desenvolver o entendimento sobre o que é análise de dados, a partir da vantagem competitiva que vem com o desenvolvimento da BI.
A análise dos dados é, como vimos, uma das melhores formas de mitigar riscos.
Se definirmos o que é análise de dados por esse ângulo, veremos então que, sem dados, um negócio fica exposto demais.
Concorrentes, taxas, impostos, custos operacionais e até a falha humana passam a ser elementos perigosamente mais presentes quando não se decide com base em informação estruturada.
Assim, os dados são a proteção mais segura para minimizá-los.
Um dos desafios enfrentados até mesmo pelas grandes empresas é encontrar o equilíbrio perfeito na hora de estabelecer seus preços.
Afinal, o preço nada mais é do que o custo de produção somado à margem de lucro, levando em conta a média de um mercado.
Em certos contextos, estabelecer o preço justo demanda cálculos avançados e análises complexas, que exigem dados em grandes volumes.
Tomando como exemplo de análise de dados as práticas do setor da sua empresa, você saberia dizer qual é o caminho mais seguro para usar os dados a seu favor?
São muitas possibilidades e, dependendo do contexto, pode ser difícil decidir por um ou outro método.
As dicas a seguir, além de definirem o que é análise de dados, podem ser aplicadas por todo tipo de empreendimento, por serem comuns aos processos de análise de dados.
Veja como fazer.
Um processo de análise de dados começa quando se determina um objetivo que o justifique.
Esses objetivos, por sua vez, devem ser específicos, mensuráveis, atingíveis, relevantes e temporais, como preconiza a matriz SMART.
Jamais entenderíamos o que é este tipo de análise sem conhecer também as ferramentas e técnicas usadas para sua extração de dados, coleta, limpeza e tratamento.
Para isso, quanto mais automação, melhor, por meio de sistemas ERP e CRM, a partir dos quais os dados poderão ser acumulados em um volume relevante.
Existem basicamente dois tipos de dados: estruturados e não estruturados.
Os primeiros são aqueles que já constam em um banco de dados, mais ou menos prontos para “consumo”, como os dados de vendas.
Já os dados não estruturados são aqueles que precisam ser extraídos de suas fontes primárias, como os que vêm de redes sociais.
Em ambos os casos, são necessárias ferramentas para que possam ser coletados e tratados, algumas das quais vamos conhecer mais à frente.
A análise dos dados, se bem feita, é muito reveladora.
Ao entender o que é análise de dados e aplicá-la na prática, podemos extrair insights e revelações como:
Você ganha uma compreensão ainda mais ampla sobre o que é análise de dados quando é capaz de trabalhar com as principais ferramentas do mercado.
Destacamos as seguintes:
Ficou interessado em saber o que é análise de dados para se tornar um profissional do setor?
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Vimos neste artigo o que é análise de dados e mais, conhecemos as vantagens dessa prática, suas modalidades e ferramentas.
Os dados movem o mundo e, como já se tornou comum dizer, são o “novo petróleo”.
Seja um nome de destaque no mercado, mantendo-se bem informado sobre os assuntos que realmente importam.
Leia as publicações do blog da FIA e mostre para seus empregadores, pares ou comandados conhecimento acima da média e que faz a diferença!
Referências:
https://www.statista.com/topics/1464/big-data/#topicOverview
https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/prescriptive-analytics
https://www.terra.com.br/noticias/mit-pesquisa-revela-aumento-de-6-em-produtividade-em-empresas-data-driven,55fb61d9f1aa0258b058a68ba345c6a9bniezijc.html
https://sebrae.com.br/sites/PortalSebrae/analise-de-dados-pode-impulsionar-os-resultados-do-negocio,29c87293b2417810VgnVCM1000001b00320aRCRD
https://sebrae.com.br/sites/PortalSebrae/data-analytics-entenda-o-que-e-e-como-funciona,8f9bdb9d683a6810VgnVCM1000001b00320aRCRD
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