Se você não faz análise de dados, há uma grande chance de não conseguir gerenciar uma empresa ou contribuir para a sua gestão!
Quer saber o porquê? Com o passar dos anos, as informações que são coletadas ao longo do processo comercial se tornaram extremamente valiosas. É por meio delas que se pode orientar uma estratégia de venda completa, assim como a própria abordagem ao cliente.
Entender o quão importante é a análise de dados pode mudar por completo os seus resultados. Por isso, ao longo deste artigo, vamos conhecer, de maneira detalhada, quais são os seus principais tipos, como ela funciona e o porquê de ser tão necessária!
Neste post você verá
Análise de dados: o que é e como funciona?
A análise de dados é um trabalho que se dedica ao aprofundamento acerca de dados coletados por uma empresa em suas diversas fontes. Elas podem ser:
- E-mails
- Plataformas de gestão
- Planilhas
- Documentos
- Ferramentas de automação
Ao fazer um compilado com essa grande quantidade de dados, é possível chegar a uma análise técnica, auxiliada por tecnologia. Atualmente, muitos sistemas prestam suporte aos analistas, permitindo a automatização da identificação dos padrões do comportamento apresentado pelos dados.
De uma forma geral, a análise de dados pode garantir que, com um material bruto, a empresa possa ser observada e compreendida em suas mais variadas faces, sempre contando com um trabalho técnico e com uma tecnologia avançada.
Análise avançada de dados
A análise avançada de dados traz a análise de uma maior quantidade de formatos de informações, além de atender um maior volume, só que por um método inteiramente ágil. Dessa forma, entendemos que é o desenvolvimento da análise tradicional, mas com muito mais agilidade.
A necessidade do cliente como ponto central
Ao longo de uma jornada de consumo, em todas as interações que são realizadas por meio dos canais disponibilizados pela empresa, seja por pesquisas ou atendimentos, o consumidor está predisposto a mostrar as suas necessidades.
Elas podem apresentar uma série de variações, desde aquelas que são mais voltadas para o seu perfil de consumo ou, até mesmo, para algo mais detalhado, como a busca de uma solução para algum problema que surgiu em sua vida.
A análise de dados está intrinsecamente ligada às necessidades do cliente. Afinal, em meio aos atendimentos, é possível coletar uma boa quantidade de informações para, enfim, preparar uma oferta personalizada. Todo esse processo é feito com base nas diretrizes da LGPD.
Existe diferença entre Big Data, Data Science e Data Analytics?
Quando falamos sobre a análise de dados, é bem comum que termos como Big Data, Data Science e Data Analytics possam surgir. Afinal, esses conceitos vêm ganhando popularidade nos últimos anos.
No entanto, é muito comum que as pessoas se confundam, tendo em vista que os termos são semelhantes. Vamos descobrir o que cada um deles pode oferecer?
Big Data
Dentro do contexto de análise de dados, o Big Data é responsável pela geração de quintilhões de bytes de dados. É por meio dessas informações que se pode buscar novas oportunidades e possibilidades para a melhoria da estratégia de uma empresa.
Para entender melhor: o termo se refere a um conjunto de grande volume de dados, estes que são gerados em uma alta velocidade e vasta variedade.
Data Science
Data Science é um termo bem mais específico que se refere à ciência responsável pelo estudo de dados. Seu principal objetivo está em extrair o valor, de maneira estratégica, dos dados que são gerados e coletados.
Data Analytics
Por sua vez, no contexto de análise de dados, o Data Analytics é um método responsável pela apresentação dos resultados dos dados. Dessa maneira, as informações embaralhadas passam a ser mais claras e podem virar insights valiosos para as estratégias das empresas.
Quais são os principais tipos de análise de dados?
São várias as possibilidades que nos levam a trabalhar com dados. É exatamente por esse motivo que as análises são categorizadas de maneira distintas. Cada uma delas está diretamente ligada a uma proposta, permitindo encontrar informações que se enquadram em uma intenção específica.
Vamos conhecer cada uma delas?
Análise descritiva
A análise de dados descritiva é aquela que se volta para percepções dinâmicas do status apresentado pela empresa na atualidade. A sua aplicação é mais recomendada para gestores que necessitam de um acompanhamento constante de seu negócio.
Análise de dados preditiva
Por sua vez, a análise preditiva é aquela que busca obter previsões sobre como uma determinada informação vai se comportar. Essa perspectiva pode ser dentro do mercado, do volume de vendas ou de outras questões.
Análise prescritiva
A análise prescritiva é aquela que se volta para uma projeção, mas que direciona o foco para as decisões que são tomadas especialmente na definição das estratégias que precisam ser seguidas por uma empresa. Para que uma ação de marketing vá ao ar, é preciso passar por essa análise para entender como será o seu sucesso.
Análise diagnóstica
Na análise de dados diagnóstica, é possível entender de que forma os acontecimentos se desenvolveram. Alguns bons exemplos são onde os compradores estão concentrados e em quais canais as vendas aconteceram, o que também pode ser útil para desvendar o perfil do consumidor.
Análise exploratória
A análise exploratória tem como foco explorar e entender um conjunto de dados antes mesmo que técnicas avançadas de modelagem estatística sejam aplicadas. Ao longo desse processo, várias técnicas estatísticas e visuais são colocadas em prática a fim de identificar outliers, padrões e tendências.
Como definir as principais etapas de uma análise de dados?
Existem alguns passos dentro da análise de dados que não podem ser dispensados. Dentre eles, temos:
- Coleta de dados: nesta etapa, é importante ter todos os dados necessários para fazer a análise, independente de serem adquiridos em entrevistas, pesquisas de campos ou em uma base já existente;
- Definição do problema: é preciso identificar, de forma clara, qual é o objetivo da realização da análise e quais perguntas precisam de uma resposta;
- Limpeza de dados: momento de verificar a qualidade dos dados que foram coletados, identificando e corrigindo erros que possam surgir;
- Análise estatística: a aplicação de técnicas estatísticas para a extração de insights de dados é fundamental;
- Exploração de dados: ao realizar uma análise de dados exploratória, entende-se a estrutura dos dados e identificam-se padrões e tendências;
- Interpretação dos resultados: insights obtidos por meio dos dados servirão para responder às perguntas e chegar a conclusões que possam ser importantes na tomada de decisões;
- Visualização de dados: ao representar os resultados da análise de uma maneira visual, fica mais fácil interpretar e comunicar os resultados;
- Comunicação dos resultados: é preciso apresentar os resultados da análise de uma maneira objetiva e clara, de uma forma que eles possam ser compreendidos por todos os integrantes de um time.
Por que a análise de dados é essencial?
A análise de dados é um elemento chave quando o assunto se torna a tomada de decisões de forma estratégica. Ela pode ajudar não apenas nas estratégias de uma empresa, mas também melhorar a eficiência e a colaboração que existe entre os times.
De uma maneira geral, os benefícios que essa análise pode proporcionar são:
- Maior eficiência em todos os processos da empresa;
- Riscos reduzidos;
- Decisões com resultados melhores e mais assertivos;
- Capacidade ampla de sintetizar informações;
- Melhoria na experiência tanto dos colaboradores quanto dos clientes;
- Aprendizado e aquisição de insights elevados;
- Times com maior colaboração, desenvolvendo autonomia e confiança.
FAQ – Principais dúvidas
Ao longo do artigo, pudemos entender qual é o conceito central da análise de dados e quais são as suas principais características. No entanto, para que não restem dúvidas, vamos a alguns questionamentos frequentes sobre o tema.
KPI e a análise de dados: como se aplica?
Os indicadores-chave de desempenho (KPI’s) são métricas amplamente utilizadas para a medição do desempenho de uma determinada empresa ou de um projeto específico, tomando como base as suas metas e objetivos. Dentro da análise de dados, eles desempenham uma função indispensável, pois são responsáveis por transformar os dados em informações de grande relevância.
Quando os KPIs são definidos da maneira correta, há a possibilidade de monitorar o seu desempenho em variadas áreas da empresa, além de identificar tendências e oportunidades, detectar problemas e tomar decisões com uma base sólida de informações.
O que se aprende na análise de dados?
Atualmente, é possível encontrar uma série de cursos e programas focados na análise de dados. De uma forma geral, é possível aprender sobre análise, coleta, limpeza, organização e interpretação de informações. Com isso, pode-se extrair insights valiosos e dar o próximo passo de maneira informada, diminuindo as chances de erro.
Já sabe sobre a importância da análise de dados? Então, entre em contato com a Speedio para turbinar ainda mais a relevância da sua empresa dentro do mercado!
