Data Analytics ou análise de dados é um termo referente à ciência de analisar dados brutos, esse processo explora, transforma e analisa os dados para identificar as tendências e padrões, a fim de gerar insights e dar suporte na tomada de decisões.
Confira qual a importância do data analytics e como aplicá-lo em sua empresa!
Entenda o que é Data Analytics
O conceito de Data Analytics ganhou força em 2008, a partir do lançamento do Hadoop pela desenvolvedora Apache, essa plataforma baseada em java era utilizada para processar inúmeros volumes de dados e a análise de dados surgiu como a solução para extrair, organizar e estruturar esses dados de forma eficiente.
O termo data analytics ou também conhecido como big data analytics abrange diversos tipos de análises de dados, já que é possível utilizar suas técnicas em qualquer dado para obter insights que podem aperfeiçoar outras áreas da empresa.
Por meio da análise de dados é possível revelar tendências e métricas, sem que alguns dados sejam perdidos na massa de informação e assim utilizá-los para aumentar a eficiência geral do negócio/sistema.
Além dessas atividades o data analytics pode ajudar a otimizar o desempenho da empresa, reduzindo custos ao identificar formas mais eficientes para realizar negócios além de ajudar a analisar tendências e a satisfação do cliente, auxiliando no desenvolvimento de melhores produtos e serviços.
Para entender melhor sobre análise de dados é importante compreender e saber identificar as diferenças entre os conceitos de dados, informação e conhecimento,termos utilizados como sinônimos para exemplificar diferentes estágios de análises.
Dados – Matéria prima, produto de um processo de coleta de informação por meio de diversas fontes.
Informação – A informação é o resultado do processamento dos dados, útil para a criação de insights de negócio e para a classificação de segmentações.
Conhecimento – Após a transformação dos dados em informações é possível analisá-las para gerar conhecimento sobre o negócio, propício para oferecer diretrizes otimizadas para tomada de decisão em nível organizacional, fornecendo insumos para definição de perfis de clientes, jornada do consumidor e outras operações.
Importância do Data Analytics
Como visto anteriormente a análise de dados auxilia a empresa a otimizar seu desempenho, portanto, ao implementá-lo ao seu modelo de negócio, significa que a empresa pode reduzir custos e identificar maneiras mais eficientes de gerir processos, tomar melhores decisões e analisar tendências, gerando novos produtos e serviços eficientes para o seu negócio, tudo graças ao processo da análise de dados.
Sendo assim, com uma boa estratégia de dados é possível oferecer um melhor atendimento para seus clientes, possibilitando interações necessárias e fornecendo a experiência perfeita em vários pontos de contato.
A experiência personalizada para cada cliente, potencializa o negócio e aumenta a lucratividade.
Investir no data analytics é acompanhar a transformação digital que ocorre nos dias atuais e ter mais formas de tomar decisões assertivas e previsibilidade de negócio para direcioná-lo a um futuro promissor e rentável.
Como funciona o Data Analytics?
O processo de data analytics é realizado por diferentes etapas, o aprendizado adquirido em uma etapa se agrega a próxima, tornando o processo cíclico ao invés de ser linear.
Os processos são realizados a partir da repetição e da automação entre cada etapa, funcionando a partir dos seguintes modelos:
- Entrada de dados – Determina quais os requisitos iniciais para a realização da coleta dos dados, envolve investigação, comunicação entre as partes interessadas, descobrir os responsáveis pelas informações e obter acesso aos dados.
- Preparação de dados – Foco na limpeza e consolidação de dados brutos em dados estruturados e prontos para serem analisados
- Exploração de dados – Processo de pesquisa nos conjuntos de informações de amostragens, análise estatística, identificação de padrões e perfis de elementos visuais.
- Enriquecimento de dados – Aperfeiçoa as informações com a entrada de conjuntos de dados adicionais.Parte importante para revelar novos insights a partir de outro ponto de vista.
- Data Science – Método avançado para obter insights detalhados e complexos de serem extraídos, incluindo machine learning e inteligência artificial (IA).
- Business Intelligence – Resultados combinados durante o processo de negócio que fornecem insights acionáveis por meio de relatórios, painéis e visualizações que auxiliam na tomada de decisões.
- Geração de relatórios – Gerar relatórios e dashboards é essencial para organizar o conhecimento em um formato simp; les de ser compreendido, para serem compartilhados de forma eficaz.
Os Tipos de Data Analytics
Atualmente a análise de dados é dividida entre quatro tipos básicos. Considerando todas as possibilidades de objetivos, qualidade de dados, volume entre outras informações, as avaliações podem ter finalidades variáveis.
Análise Descritiva
A análise descritiva ajuda a responder a pergunta “ o que aconteceu?”, por descrever sobre o que ocorreu durante um determinado período de tempo a partir de ferramentas como, Data Studio e Power BI. Essa etapa é essencial para que a empresa não perca recursos ao longo dos anos.
Análise Diagnóstica
A análise diagnóstica é primordial para o entendimento do contexto atual de uma empresa ao responder a pergunta “por que aconteceu?”. Seu objetivo é esclarecer as razões para que determinado resultado tenha acontecido, por meio de aprofundamento nos dados e cruzamento entre informações de diversas fontes, a fim de auxiliar na criação de uma estratégia mais efetiva caso ocorra novamente.
Análise Preditiva
A análise preditiva responde a pergunta “o que vai acontecer?”, ao antecipar os efeitos em curto prazo de uma decisão, gerando um diagnóstico elaborado por meio de modelos estatísticos com base em regressão, estabelecendo uma relação de causa e efeito.
Análise Prescritiva
A análise prescritiva busca apresentar formas de se prevenir das situações negativas que foram previstas na análise anterior, ao definir a probabilidade de determinados cenários acontecer, respondendo a pergunta “o que devo fazer?”.
Data Analytics na prática
A análise de dados pode ativamente aprimorar a realidade de um negócio, já que usa dados a seu favor.
Entretanto, para pôr em prática o Data Analytics é necessário conhecer suas principais etapas, técnicas e ferramentas.
Etapas do Data Analytics
A análise de dados envolve diversas etapas, sendo elas:
- Determinar atributos – Determinar quais serão os atributos dos dados e como serão organizados (idade, sexo, renda ou demografia), seus valores podem ser numericos ou divididos por categoria.
- Coletar dados – A coleta de dados pode ser realizada via diversas fontes como: computadores,softwares, fontes on-line, câmeras, fontes ambientais ou por meio pessoal.
- Organizar dados – A organização de dados é essencial para facilitar a análise, pode ser realizada em um banco de dados como, data lake ou data warehouse.
- Limpar dados – Os dados serão limpos e verificados para certificar que não haja duplicação, dados incompletos, ou outro tipo de falha, para que sejam corrigidos antes de prosseguir para análise.
Técnicas do Data Analytics
Os analistas de dados podem utilizar diferentes métodos e tecnicas analiticas para processsarem dados e extrair as informações, os mais populares são:
Análise de Regressão: Analisa a conexão entre variáveis com a finalidade de determinar como uma mudança pode afetar outros aspectos.
Análise Fatorial: Compila um grande conjunto de dados no intuito de diminuí-lo, para tentar descobrir tendências ocultas.
Análise de Coorte: Processo que divide um conjunto de dados em dados semelhantes, permitindo que o analista de dados compreenda melhor os números relacionados a um subconjunto específico de dados.
Simulação Monte Carlo: Modela a probabilidade de diferentes resultados acontecerem, usada para a redução de riscos e prevenção de perdas.
Análise de Série Temporal: Rastreia dados durante um determinado período, utilizada para identificar tendências cíclicas ou projetar previsões financeiras.
Ferramentas do Data Analytics
Os analistas de dados contam com diversas ferramentas e softwares para facilitar seus processos como, ajudar a adquirir dados, armazenar informações e processar dados e relatar descobertas.
A Kondado é uma ferramenta que auxilia na extração e modelação de dados sem que seja necessário conhecimento prévio de programação. A possibilidade de extração de dados brutos de diversas fontes para serem carregados em uma data warehouse ou data lake e no final serem modelados de forma 100% personalizável é essencial para facilitar os processos de Data Analytics. Faça o teste gratuito!
Publicado em 2022-08-24