Data analytics: o que é e como funciona?

O que é data analytics?

Há quem diga que os dados são o petróleo do século XXI. Por mais que em um primeiro momento possa parecer exagero tal afirmação, há certa verdade no que está sendo dito, até porque as informações certas – coletadas, avaliadas e estudadas – são muito poderosas para empresas de todos os tamanhos. Data analytics, ou análise de dados, é um conjunto de técnicas e metodologias aplicadas para avaliar dados quantitativos e qualitativos com o objetivo de identificar e compreender tendências, padrões e relações presentes nos dados.  É um processo que envolve a coleta, limpeza, transformação, modelagem e interpretação dos dados, visando obter informações valiosas e úteis para o suporte à tomada de decisão. As técnicas utilizadas incluem, mas não se limitam, a estatística, mineração de dados, inteligência artificial e aprendizado de máquina. O uso de dados por parte das empresas tem se popularizado cada vez mais, com a tendência de que se expanda e que, cada vez mais, empresas de médio e pequeno porte também utilizem as informações para melhorar seus negócios.

Data analytics é usado para quê?

Com o grande volume de informações disponíveis na internet, o data analytics é uma maneira de tornar as informações coletadas utilizáveis para alguma estratégia. Afinal, de nada adianta um montante de dados se eles não forem organizados e interpretados da maneira certa. Algumas ações que se tornam mais eficientes com o data analytics são: tomar decisões operacionais, identificar oportunidades de negócios, monitorar o desempenho de algum projeto, encontrar falhas nos processos ou identificar riscos.

Como o data analytics é usado nas empresas?

Atualmente, o data analytics pode ser usado para uma série de finalidades. Para as empresas, ele pode ajudar a melhorar processos e aumentar os resultados financeiros. Algumas aplicações em organizações são:

• Análise de vendas – as empresas podem usar os dados de vendas para identificar tendências de mercado, avaliar o desempenho de produtos e campanhas de marketing e identificar oportunidades de crescimento.
• Análise de custos – os dados financeiros podem ser analisados para identificar áreas de despesas excessivas e encontrar formas de reduzir custos.
• Análise de clientes – os dados dos clientes, bem como seus “rastros digitais”, podem dar pistas importantes para a empresa, de modo que ela consiga entender as necessidades e preferências dos clientes e personalizar a oferta de produtos e serviços.
• Análise de operações – os dados de operações podem servir para identificar problemas e ineficiências nos processos de negócios e, assim, poder encontrar formas de melhorá-los.
• Análise de dados em tempo real -o monitoramento em tempo real dos indicadores chave de desempenho possibilita que as empresas tomem decisões rápidas e precisas.
• Análise de riscos – os dados também podem ser úteis para identificar e gerenciar riscos, como fraudes e violações de segurança.
• Predição e modelagem – por meio de técnicas avançadas de aprendizado de máquina e inteligência artificial, é possível fazer previsões e modelos sobre como os dados se comportarão no futuro e tomar decisões ainda mais estratégicas.

Quais são os tipos de análise de dados?

Dentro da área de data analytics existem diferentes tipos de análise, e cada uma delas é indicada para um contexto. A seguir, apresentamos algumas delas.

Análise descritiva

É a análise de dados para descrever e resumir os dados, incluindo estatísticas, gráficos e tabelas. Ela é usada para entender o que aconteceu no passado e também para entregar um panorama do que está acontecendo naquele momento.

 Análise diagnóstica

Analisa os dados passados para entender o “por que aconteceu”, ou seja, seu objetivo é identificar a causa de um problema ou condição específica. Dessa maneira, é possível visualizar também as correlações com variáveis-chave e implementar alterações para obter resultados diferentes. 

 Análise preditiva

Como o próprio nome já indica, a análise preditiva busca prever o que vai acontecer. Nessa análise, são usados dados históricos para construir modelos matemáticos que podem prever como os dados se comportarão no futuro. Assim, é preciso entender e antecipar quais efeitos determinadas decisões provocarão.

 Análise prescritiva

Análise prescritiva, ou análise de recomendações, gera aprendizados a partir dos dados coletados. A proposta é descobrir “como fazer acontecer” objetivos específicos. Para isso, utiliza ferramentas como inteligência artificial e machine learning e levanta as probabilidades dos resultados de uma decisão.

Big data, data science e data analytics: qual a diferença?

Embora tratados muitas vezes como sinônimos, big data, data science e data analytics não são a mesma coisa. Veja abaixo a definição de cada um.

 Big data

Big data se refere à grandes quantidades de dados gerados por diferentes fontes e tem como característica principal a necessidade de armazenar e processar dados com  grande variedade, velocidade e volume, usando tecnologias avançadas para isso.

Data Science

A ciência de dados é um campo que extrai conhecimento e insights dos dados, combinando técnicas de estatística, matemática, aprendizado de máquina e inteligência artificial para explorar, limpar, transformar e modelar dados, com o objetivo de descobrir padrões e tendências.

Data Analytics

Por fim, data analytics é o nome dado ao processo de examinar, limpando, transformando e modelando dados para extrair informações úteis e conhecimento relevante para tomar decisões mais eficientes. É uma parte importante da Data Science. Resumindo, big data é a fonte de informação, data science é o campo científico para extrair conhecimento e insights dos dados, e data analytics é o processo de coletar, limpar, transformar e modelar dados para obter informações relevantes.

Como implementar o data analytics na minha empresa?

A implementação do data analytics não é tão simples, mas também não é impossível. Para começar, será preciso investir em uma estrutura, equipe e contratação de ferramentas de qualidade.  Cada área pode coletar, armazenar, processar e analisar diferentes tipos de informações. Porém, algo que é comum a todas as empresas é a importância de estabelecer os objetivos, contratar profissionais capacitados, como um cientista de dados, além de investir em ferramentas de business intelligence, big data, inteligência artificial e muitas outras. A empresa também precisa trabalhar uma cultura da análise de dados, de modo que todos compreendam a importância de coletá-los, alimentá-los e utilizá-los de modo estratégico.