Uma vez que a quantidade de dados gerados por segundo no mundo digital continua a aumentar de forma exponencial, as empresas estão avaliando e criando maneiras de organizar e analisar essas informações para gerar insights relevantes para seus negócios, e é aí que entra o data analytics.
Neste post, vamos discutir como a análise de dados pode fornecer insights extremamente importantes para sua empresa nortear suas ações e crescer cada vez mais.
O que você vai ver no conteúdo de hoje
- O que é o data analytics.
- Objetivos da análise de dados para decisões informadas e eficiência.
- Técnicas usadas, como estatística, mineração de dados, machine learning, automação de marketing e CRM e outras aplicações de inteligência artificial.
- Etapas gerais do processo, incluindo coleta, limpeza, organização e interpretação, com consistência e rastreabilidade.
- Camadas de insights: descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva, e como o ciclo de analytics ajuda a alinhar expectativa e maturidade de dados.
- Passo a passo da metodologia do data analytics, da definição do problema à interpretação dos resultados.
- Cuidados quando os dados incluem informações de pessoas, com mapeamento de finalidade, base legal, retenção e controle de acesso.
- Critérios objetivos de qualidade de dados, como acurácia, completude, consistência, atualidade, validade e unicidade.
- Principais insights gerados, como tendências e padrões, otimização de processos, melhoria da tomada de decisões, detecção de fraudes e oportunidades de crescimento.
Boa leitura!
O que é o data analytics?
O data analytics é o processo de analisar e extrair informações úteis e significativas de grandes conjuntos de dados.
A análise de dados é realizada com o objetivo de se descobrir padrões, tendências e insights que possam ser usados para se tomar decisões informadas e melhorar a eficiência dos negócios.
Ela pode ser realizada por meio de técnicas estatísticas, mineração de dados, machine learning, automação de marketing e CRM e outras aplicações de inteligência artificial.
Em geral, a análise envolve coleta, limpeza, organização e interpretação dos dados, usando ferramentas adequadas em cada etapa para manter consistência e rastreabilidade.
As informações geradas pela análise de dados são usadas em uma variedade de áreas, como marketing, vendas, finanças, recursos humanos e operações.
Na prática, esses insights costumam evoluir em quatro camadas: descritiva (o que aconteceu), diagnóstica (por que aconteceu), preditiva (o que tende a acontecer) e prescritiva (o que fazer a partir disso).
O ciclo de analytics ajuda a alinhar expectativa com maturidade de dados e evita prometer previsão quando a base ainda está incompleta.
Passo a passo da metodologia do data analytics
A metodologia de data analytics é um conjunto de etapas e técnicas utilizadas para extrair informações valiosas a partir de dados, com o objetivo de se tomar decisões embasadas em evidências.
As etapas dessa metodologia podem variar, dependendo do contexto e do objetivo do projeto, mas, geralmente, incluem:
Definição do problema
O primeiro passo é entender o problema que se pretende resolver ou a pergunta que se pretende responder. Isso envolve a identificação das variáveis relevantes e dos dados disponíveis para análise.
Coleta de dados
Em seguida, é preciso coletar os dados necessários para responder à pergunta ou solucionar o problema. Esses dados podem vir de diversas fontes, como bancos de dados, arquivos, sensores, entre outros.
Quando esses dados incluem informações de pessoas, é importante mapear finalidade, base legal e retenção, além de definir quem acessa o quê.
A Lei Geral de Proteção de Dados reforça que o tratamento precisa ter propósito claro e medidas de proteção compatíveis com o risco, o que impacta diretamente como você coleta e integra dados no CRM e em ferramentas de marketing.
Limpeza e preparação dos dados
Antes de serem analisados, os dados precisam ser limpos e preparados para garantir sua qualidade e integridade. Isso inclui a eliminação de dados faltantes, a identificação e correção de erros e a normalização dos dados.
Para a operação funcionar bem no dia a dia, vale definir critérios objetivos de qualidade, como acurácia, completude, consistência, atualidade, validade e unicidade.
As dimensões de qualidade de dados deixam a etapa de “limpeza” menos subjetiva e facilitam acordos entre marketing, vendas e TI sobre o que é dado confiável.
Veja também:
- O que é otimização de processos e como ela pode ajudar sua empresa
- O que é Revenue Operations (RevOps) e como funciona
- Vendarketing, como aumentar a receita da sua empresa
Análise exploratória
Nessa etapa, os dados são explorados de forma a identificar padrões, tendências e relações entre as variáveis. Isso pode ser feito por meio de gráficos, tabelas e outras ferramentas de visualização.
Modelagem
A modelagem envolve a criação de modelos matemáticos e estatísticos que possam explicar e prever o comportamento dos dados. Isso pode incluir a utilização de técnicas, como regressão, análise de séries temporais, classificação, entre outras.
Interpretação dos resultados
Por fim, os resultados precisam ser interpretados, validados com as áreas de negócio e transformados em decisões e próximos passos claros.
Metodologias como o CRISP-DM ajudam a organizar essa etapa, conectando evidências, critérios de sucesso e entregáveis como relatórios e dashboards.
Os principais insights que o data analytics oferece
Existem muitos insights valiosos que as empresas podem obter a partir da análise de dados, a depender de seus objetivos de negócios e das informações disponíveis. Aqui estão alguns exemplos de insights importantes que as empresas podem extrair com base no data analytics:
Identificação de tendências e padrões
Por meio da análise de dados, é possível identificar tendências e padrões em várias áreas, como finanças, vendas, marketing, produção e logística.
Por exemplo, a análise de dados pode ajudar a identificar os produtos mais populares entre os consumidores, a sazonalidade das vendas, os custos de produção mais eficientes e os gargalos logísticos na cadeia de suprimentos.
Para identificar tendências e padrões, a análise de dados utiliza várias técnicas, como mineração de dados, machine learning e análise estatística. Essas técnicas permitem que os analistas de dados descubram relacionamentos ocultos entre os dados e extraiam insights úteis para as empresas.
Otimização de processos
A utilização de data analytics pode ser muito útil na otimização de processos, pois permite analisar dados históricos e em tempo real, a fim de se identificar padrões e tendências, bem como áreas em que os processos podem ser melhorados.
Além disso, o uso de algoritmos de machine learning pode ajudar a prever problemas e a encontrar soluções para otimizar o processo.
Por exemplo, uma empresa de manufatura pode usar análise de dados para identificar quais processos estão atrasando a produção e onde estão ocorrendo mais falhas nos equipamentos.
Com essas informações, a empresa pode implementar melhorias para aumentar a eficiência da produção e reduzir o tempo de inatividade.
Melhoria da tomada de decisões
A análise de dados pode fornecer insights valiosos sobre o comportamento do cliente, o desempenho do produto, as tendências do mercado e muito mais. Com essas informações, as empresas podem tomar decisões informadas e baseadas em dados para melhorar sua eficiência, eficácia e geração de receita.
Por exemplo, a análise de dados pode ajudar uma empresa a identificar os produtos mais populares e os canais de vendas mais eficazes.
Com essas informações, ela pode ajustar suas estratégias de marketing e vendas para maximizar suas oportunidades de vendas.
A análise de dados também pode ajudar as empresas a identificar problemas em seus processos de negócios e tomar medidas corretivas.
Por exemplo, se uma empresa descobrir que seus clientes estão insatisfeitos com a qualidade de seus produtos, pode usar análises de dados para identificar as causas-raiz do problema e desenvolver soluções para corrigi-lo.
Detecção de fraudes
A análise de dados tem se mostrado uma ferramenta valiosa na detecção de fraudes em diversas áreas, incluindo finanças, saúde, seguros, entre outras.
A detecção de fraudes pode ser feita por meio da análise de padrões suspeitos nos dados, como transações incomuns, valores fora do comum, comportamentos atípicos de usuários, entre outros.
Com o avanço da tecnologia, o uso de algoritmos de machine learning tem se mostrado cada vez mais eficiente na detecção de fraudes, pois permite uma análise mais rápida e precisa de grandes volumes de dados.
É importante ressaltar que a detecção de fraudes por meio da análise de dados deve ser utilizada com outras medidas de segurança e prevenção, como políticas de controle interno, auditorias regulares e treinamentos para os funcionários sobre boas práticas de segurança.
Identificação de oportunidades de crescimento
A análise de dados pode ajudar as empresas a identificar novas oportunidades de crescimento, como novos mercados ou produtos, com base em tendências e padrões de mercado.
Esses são apenas alguns exemplos de insights valiosos que as empresas podem obter a partir da análise de dados. A chave é usar as ferramentas e técnicas certas para coletar, processar e analisar dados relevantes para os objetivos de negócios da empresa.
Resumo: O data analytics pode oferecer diversos insights valiosos para uma empresa que deseja aumentar sua rentabilidade e eficiência. Por meio da análise de dados, um negócio pode crescer ao implementar ações que sejam baseadas em dados bem qualificados.
Uma das principais finalidades do data analytics é otimizar os processos de uma empresa para torná-la mais eficiente e aumentar sua rentabilidade. Por isso mesmo, conheça as vantagens que uma abordagem baseada em Revenue Operations pode oferecer quando o assunto é alinhar seus departamentos e atividades.
Perguntas frequentes sobre data analytics
O que é data analytics?
Data analytics é o processo de analisar e extrair informações úteis e significativas de grandes conjuntos de dados.
Para que serve a análise de dados nas empresas?
A análise de dados serve para descobrir padrões, tendências e insights que podem ser usados para tomar decisões informadas e melhorar a eficiência dos negócios.
Quais técnicas podem ser usadas em data analytics?
Data analytics pode ser realizado por meio de técnicas estatísticas, mineração de dados, machine learning, automação de marketing e CRM e outras aplicações de inteligência artificial.
Quais são as etapas gerais de uma análise de dados?
Em geral, a análise envolve coleta, limpeza, organização e interpretação dos dados, usando ferramentas adequadas em cada etapa para manter consistência e rastreabilidade.
Quais áreas podem usar insights de data analytics?
As informações geradas podem ser usadas em marketing, vendas, finanças, recursos humanos e operações.
Quais são as camadas de insights em analytics?
Os insights costumam evoluir em quatro camadas: descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva.
Quais são os principais passos da metodologia de data analytics?
Os passos geralmente incluem: definição do problema, coleta de dados, limpeza e preparação dos dados, análise exploratória, modelagem e interpretação dos resultados.
- Definir o problema e as variáveis relevantes.
- Coletar dados de fontes como bancos de dados, arquivos e sensores.
- Limpar e preparar os dados para qualidade e integridade.
- Explorar dados para identificar padrões, tendências e relações.
- Modelar para explicar e prever comportamentos.
- Interpretar resultados, validar com as áreas de negócio e transformar em decisões e próximos passos.
Que cuidados são citados quando os dados incluem informações de pessoas?
Quando os dados incluem informações de pessoas, é importante mapear finalidade, base legal e retenção, além de definir quem acessa o quê.
Que tipos de insights o data analytics pode oferecer?
O data analytics pode apoiar a identificação de tendências e padrões, otimização de processos, melhoria da tomada de decisões, detecção de fraudes e identificação de oportunidades de crescimento.
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