Data Analytics ou an\u00e1lise de dados \u00e9 um termo referente \u00e0 ci\u00eancia de analisar dados brutos, esse processo explora, transforma e analisa os dados para identificar as tend\u00eancias e padr\u00f5es, a fim de gerar insights e dar suporte na tomada de decis\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n
Confira qual a import\u00e2ncia do data analytics e como aplic\u00e1-lo em sua empresa!<\/p>\n\n\n\n
O conceito de Data Analytics ganhou for\u00e7a em 2008, a partir do lan\u00e7amento do Hadoop pela desenvolvedora Apache, essa plataforma baseada em java era utilizada para processar in\u00fameros volumes de dados e a an\u00e1lise de dados surgiu como a solu\u00e7\u00e3o para extrair, organizar e estruturar esses dados de forma eficiente.<\/p>\n\n\n\n
O termo data analytics ou tamb\u00e9m conhecido como big data analytics abrange diversos tipos de an\u00e1lises de dados, j\u00e1 que \u00e9 poss\u00edvel utilizar suas t\u00e9cnicas em qualquer dado para obter insights que podem aperfei\u00e7oar outras \u00e1reas da empresa.<\/p>\n\n\n\n
Por meio da an\u00e1lise de dados \u00e9 poss\u00edvel revelar tend\u00eancias e m\u00e9tricas, sem que alguns dados sejam perdidos na massa de informa\u00e7\u00e3o e assim utiliz\u00e1-los para aumentar a efici\u00eancia geral do neg\u00f3cio\/sistema.<\/p>\n\n\n\n
Al\u00e9m dessas atividades o data analytics pode ajudar a otimizar o desempenho da empresa, reduzindo custos ao identificar formas mais eficientes para realizar neg\u00f3cios al\u00e9m de ajudar a analisar tend\u00eancias e a satisfa\u00e7\u00e3o do cliente, auxiliando no desenvolvimento de melhores produtos e servi\u00e7os.<\/p>\n\n\n\n
Para entender melhor sobre an\u00e1lise de dados \u00e9 importante compreender e saber identificar as diferen\u00e7as entre os conceitos de dados, informa\u00e7\u00e3o e conhecimento,termos utilizados como sin\u00f4nimos para exemplificar diferentes est\u00e1gios de an\u00e1lises.<\/p>\n\n\n\n
Dados – Mat\u00e9ria prima, produto de um processo de coleta de informa\u00e7\u00e3o por meio de diversas fontes. <\/p>\n\n\n\n
Informa\u00e7\u00e3o – A informa\u00e7\u00e3o \u00e9 o resultado do processamento dos dados, \u00fatil para a cria\u00e7\u00e3o de insights de neg\u00f3cio e para a classifica\u00e7\u00e3o de segmenta\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n
Conhecimento – Ap\u00f3s a transforma\u00e7\u00e3o dos dados em informa\u00e7\u00f5es \u00e9 poss\u00edvel analis\u00e1-las para gerar conhecimento sobre o neg\u00f3cio, prop\u00edcio para oferecer diretrizes otimizadas para tomada de decis\u00e3o em n\u00edvel organizacional, fornecendo insumos para defini\u00e7\u00e3o de perfis de clientes, jornada do consumidor e outras opera\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n
Como visto anteriormente a an\u00e1lise de dados auxilia a empresa a otimizar seu desempenho, portanto, ao implement\u00e1-lo ao seu modelo de neg\u00f3cio, significa que a empresa pode reduzir custos e identificar maneiras mais eficientes de gerir processos, tomar melhores decis\u00f5es e analisar tend\u00eancias, gerando novos produtos e servi\u00e7os eficientes para o seu neg\u00f3cio, tudo gra\u00e7as ao processo da an\u00e1lise de dados.<\/p>\n\n\n\n
Sendo assim, com uma boa estrat\u00e9gia de dados \u00e9 poss\u00edvel oferecer um melhor atendimento para seus clientes, possibilitando intera\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias e fornecendo a experi\u00eancia perfeita em v\u00e1rios pontos de contato.<\/p>\n\n\n\n
A experi\u00eancia personalizada para cada cliente, potencializa o neg\u00f3cio e aumenta a lucratividade.<\/p>\n\n\n\n
Investir no data analytics \u00e9 acompanhar a transforma\u00e7\u00e3o digital que ocorre nos dias atuais e ter mais formas de tomar decis\u00f5es assertivas e previsibilidade de neg\u00f3cio para direcion\u00e1-lo a um futuro promissor e rent\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n
O processo de data analytics \u00e9 realizado por diferentes etapas, o aprendizado adquirido em uma etapa se agrega a pr\u00f3xima, tornando o processo c\u00edclico ao inv\u00e9s de ser linear.<\/p>\n\n\n\n
Os processos s\u00e3o realizados a partir da repeti\u00e7\u00e3o e da automa\u00e7\u00e3o entre cada etapa, funcionando a partir dos seguintes modelos:<\/p>\n\n\n\n
Atualmente a an\u00e1lise de dados \u00e9 dividida entre quatro tipos<\/a> b\u00e1sicos. Considerando todas as possibilidades de objetivos, qualidade de dados, volume entre outras informa\u00e7\u00f5es, as avalia\u00e7\u00f5es podem ter finalidades vari\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n A an\u00e1lise descritiva ajuda a responder a pergunta \u201c o que aconteceu?\u201d, por descrever sobre o que ocorreu durante um determinado per\u00edodo de tempo a partir de ferramentas como, Data Studio e Power BI. Essa etapa \u00e9 essencial para que a empresa n\u00e3o perca recursos ao longo dos anos.<\/p>\n\n\n\n A an\u00e1lise diagn\u00f3stica \u00e9 primordial para o entendimento do contexto atual de uma empresa ao responder a pergunta “por que aconteceu?”. Seu objetivo \u00e9 esclarecer as raz\u00f5es para que determinado resultado tenha acontecido, por meio de aprofundamento nos dados e cruzamento entre informa\u00e7\u00f5es de diversas fontes, a fim de auxiliar na cria\u00e7\u00e3o de uma estrat\u00e9gia mais efetiva caso ocorra novamente.<\/p>\n\n\n\n A an\u00e1lise preditiva responde a pergunta “o que vai acontecer?”, ao antecipar os efeitos em curto prazo de uma decis\u00e3o, gerando um diagn\u00f3stico elaborado por meio de modelos estat\u00edsticos com base em regress\u00e3o, estabelecendo uma rela\u00e7\u00e3o de causa e efeito.<\/p>\n\n\n\n A an\u00e1lise prescritiva busca apresentar formas de se prevenir das situa\u00e7\u00f5es negativas que foram previstas na an\u00e1lise anterior, ao definir a probabilidade de determinados cen\u00e1rios acontecer, respondendo a pergunta “o que devo fazer?”. <\/p>\n\n\n\n A an\u00e1lise de dados pode ativamente aprimorar a realidade de um neg\u00f3cio, j\u00e1 que usa dados a seu favor. <\/p>\n\n\n\n Entretanto, para p\u00f4r em pr\u00e1tica o Data Analytics \u00e9 necess\u00e1rio conhecer suas principais etapas, t\u00e9cnicas e ferramentas.<\/p>\n\n\n\n A an\u00e1lise de dados envolve diversas etapas, sendo elas:<\/p>\n\n\n\n Os analistas de dados podem utilizar diferentes m\u00e9todos e tecnicas analiticas para processsarem dados e extrair as informa\u00e7\u00f5es, os mais populares s\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n An\u00e1lise de Regress\u00e3o:<\/strong> Analisa a conex\u00e3o entre vari\u00e1veis com a finalidade de determinar como uma mudan\u00e7a pode afetar outros aspectos. <\/p>\n\n\n\n An\u00e1lise Fatorial:<\/strong> Compila um grande conjunto de dados no intuito de diminu\u00ed-lo, para tentar descobrir tend\u00eancias ocultas.<\/p>\n\n\n\n An\u00e1lise de Coorte: <\/strong>Processo que divide um conjunto de dados em dados semelhantes, permitindo que o analista de dados compreenda melhor os n\u00fameros relacionados a um subconjunto espec\u00edfico de dados.<\/p>\n\n\n\n Simula\u00e7\u00e3o Monte Carlo:<\/strong> Modela a probabilidade de diferentes resultados acontecerem, usada para a redu\u00e7\u00e3o de riscos e preven\u00e7\u00e3o de perdas.<\/p>\n\n\n\n An\u00e1lise de S\u00e9rie Temporal:<\/strong> Rastreia dados durante um determinado per\u00edodo, utilizada para identificar tend\u00eancias c\u00edclicas ou projetar previs\u00f5es financeiras.<\/p>\n\n\n\n Os analistas de dados contam com diversas ferramentas e softwares para facilitar seus processos como, ajudar a adquirir dados, armazenar informa\u00e7\u00f5es e processar dados e relatar descobertas. <\/p>\n\n\n\n A Kondado<\/a> \u00e9 uma ferramenta que auxilia na extra\u00e7\u00e3o e modela\u00e7\u00e3o de dados sem que seja necess\u00e1rio conhecimento pr\u00e9vio de programa\u00e7\u00e3o. A possibilidade de extra\u00e7\u00e3o de dados brutos de diversas fontes para serem carregados em uma data warehouse ou data lake e no final serem modelados de forma 100% personaliz\u00e1vel \u00e9 essencial para facilitar os processos de Data Analytics. Fa\u00e7a o teste gratuito!<\/a><\/p>\n\n\n\n O que \u00e9 data Analytics ou An\u00e1lise de dados? Conhe\u00e7a esse processo essencial para o crescimento de sua empresa!<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":2054,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[1],"tags":[26,285,292,312,273,42,41,43,27,213],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/kondado.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2053"}],"collection":[{"href":"https:\/\/kondado.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/kondado.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/kondado.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/kondado.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2053"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/kondado.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2053\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2355,"href":"https:\/\/kondado.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2053\/revisions\/2355"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/kondado.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2054"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/kondado.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2053"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/kondado.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2053"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/kondado.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2053"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}An\u00e1lise Descritiva <\/strong><\/h3>\n\n\n\n
An\u00e1lise Diagn\u00f3stica<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
An\u00e1lise Preditiva <\/strong><\/h3>\n\n\n\n
An\u00e1lise Prescritiva <\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Data Analytics na pr\u00e1tica <\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Etapas do Data Analytics <\/strong><\/h3>\n\n\n\n
T\u00e9cnicas do Data Analytics<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Ferramentas do Data Analytics<\/strong><\/h3>\n\n\n\n