A importância da análise de dados dentro da sua empresa, traz insights para elaborar melhor o plano de ação para seu negócio. Confira quais ferramentas utilizar!
Muitas informações que geram por segundo, no modelo atual do mercado. Possibilita cada vez mais, diversos tipos de acessos, métricas e dados.
Portanto, para ter uma boa análise de dados, é indispensável que a empresa tenha um software, para se manter no mercado cada vez mais competitivo.
Então, neste artigo vamos abordar sobre os tipos e a importância da análise de dados dentro da empresa. E claro, como estruturá-las por meio dos seguintes tópicos:
- O que é a análise de dados?
- Por que a análise de dados é importante?
- Quais são os 4 principais tipos de análise de dados?
- Como estruturar uma análise de dados eficiente?
- Ferramentas utilizadas para análise de dados
- Linguagens mais usadas no mercado de análise de dados
- Quais são as principais aplicações da análise de dados?
- Aprenda mais sobre as ferramentas de análise de dados
O que é a análise de dados?
A análise de dados é o ato de transformar a informação.
O grande acúmulo de dados sem o tratamento adequado, não garante competitividade. Assim, a relevância da análise das informações, se encontra em interpretar as bases e elaborar as estratégias a partir delas.
Por que a análise de dados é importante?
Entender e estruturar a importância da análise de dados dentro da empresa, garante na tomada de decisão. Dessa forma, a capacidade de prever, mesmo que parcialmente, o comportamento do consumidor é muito apreciada.
Da mesma forma, há como vislumbrar o comportamento do mercado, usando como base padrões do passado.
Além disso, também é possível incrementar os sistemas computacionais, para analisar os dados em tempo real. No caso de avaliar o valor de ações, por exemplo, essa técnica é muito importante.
Agora, conheça os 4 tipos de análise de dados.
Quais são os tipos de 4 tipos de análise de dados?
A análise de dados possui, em resumo, quatro tipos principais. O primeiro tipo é o preditivo, que tem como objetivo fazer as previsões através de modelagens. O segundo tipo é a análise prescritiva, seguido da análise descritiva e por fim a diagnóstica.
1- Análise preditiva
A análise preditiva é a mais utilizada e conhecida. Ela prevê o comportamento do mercado, assim como os padrões de consumo e outras informações relacionadas.
Portanto, utiliza a análise estatística, juntamente com dados históricos e inteligência artificial para uma boa predição. Assim, ela indica os possíveis riscos ou as oportunidades que estão próximas.
Todas as grandes empresas utilizam esta análise. A Amazon, por exemplo, é uma das que possuem o melhor desenvolvimento nesta área.
Por meio de dados coletados, ela consegue elaborar estratégias de marketing eficientes. Assim, atinge em cheio os seus objetivos, sempre apresentando o que o consumidor quer comprar.
Isto é, o objetivo principal desse tipo de análise, é saber mais sobre o fenômeno ocorrido. Que prever os possíveis resultados futuros.
O ápice desta tecnologia da informação, está no Anticipatory Shipping Model. O modelo de entrega antecipa a previsão do que será pedido, assim, direcionando o produto para armazéns próximos ao consumidor.
2- Análise prescritiva
A análise prescritiva determina o que ocorre ao se tomar uma certa atitude. Dessa forma, ela precisa do elemento humano para se tornar realidade. Aliás, a sua função é apontar o caminho para que tudo aconteça da forma correta.
Essa análise é a mais complexa dentre as 4, pois o profissional não só domina as técnicas de data science, como também entende muito bem do negócio em questão.
Diante desse cenário, várias indústrias digitais se formaram. Através de SEO por exemplo, ocorre o ranqueamento de sites no Google. Como também, os vídeos no YouTube, dão ênfase para a análise.
Dessa maneira, é possível construir uma sequência de vídeos, que será irresistível para o usuário, por exemplo.
3- Análise descritiva
A análise descritiva tem sua aplicação majoritária em bancos. O seu uso no processo de análise de crédito, é extremamente importante para o banco, pois é possível saber o risco envolvido na ação. Como resultado, são definidas as taxas de juros.
Ela é indicada para entender o impacto das decisões no presente, por meio de visualização de dados, mas sem julgamento de valor. Assim, ajuda a tomar as decisões imediatas com segurança e tranquilidade.
4- Análise diagnóstica
A análise diagnóstica, como o próprio nome sugere, indica o impacto e alcance de uma tomada de decisão. Dessa forma, é possível aperfeiçoar as estratégias, que agrega valor à empresa.
Sua aplicação tem destaque nas vendas, mas ao à análise preditiva, têm grande impacto nos lucros.
Como estruturar uma análise de dados eficiente?
A grande parte das empresas usa os bancos de dados em sua gestão. No entanto, mesmo com este aparato computacional, temos muitos problemas na hora de entender os números.
Nesse caso, os dados coletados são organizados em conjuntos de dados, para posteriormente analisar. Isso permite uma melhor visualização do Big Data, tornando-o mais compreensível.
Para estruturar a análise de dados corretamente, siga os passos descritos abaixo:
- Coletar os dados.
- Agrupar os dados por tópicos.
- Utilizar uma ferramenta para procurar por correlações nos dados.
- Montar gráficos com informações encontradas pela correlação.
- Interpretar os gráficos de acordo com o sistema analisado.
- Montar um relatório de análise.
A coleta de dados ocorre de diversas formas, como questionários e pelo sistema de estoque da empresa. O agrupamento de dados por tópicos é importante para facilitar a correlação dos dados.
Com os dados devidamente separados, é possível realizar uma análise mais precisa. Os gráficos são montados tanto dos dados sem correlação, quanto dos relacionados. Dessa forma fica mais fácil entender o comportamento do sistema analisado.
Por fim, a interpretação e criação do relatório são fundamentais para os gestores da empresa. Portanto, precisa ser bem explicado, assim, indicando os resultados importantes e possíveis usos estratégicos.
As ferramentas utilizadas para análise de dados
Existem várias ferramentas para análise de dados, mas aqui estão apenas 3 das mais conhecidas.
O Excel
O Excel é de longe a ferramenta que o mercado utiliza. A prova disso é a sua exigência na maioria das vagas de emprego. Contando com uma linguagem de programação própria, o VBA realiza tarefas de alta complexidade. Isso inclui desenvolver softwares simples e até extração de dados da web.
A tabela dinâmica é um recurso poderoso do Excel, quando o assunto é análise de dados. Com apenas alguns comandos, é possível obter bons insights dos elementos coletados.
O Power BI
O Power BI é uma ferramenta que foca em Business Intelligence, que possibilita fazer análises poderosas com ela. Que, aliás, possui uma versão gratuita para análises menores. A sua versão paga também conta com o envio de relatórios por aplicativos mobile.
O Power BI foi pensando em ciência de dados e integração de sistemas. Portanto, é capaz de analisar as bases, elaborar dashboards e ainda enviá-las para os colaboradores.
A SAS
A ferramenta SAS é a mais utilizada no mundo. Esta empresa foi pioneira no ramo de business intelligence, e conta com diversas aplicações nessa área.
Dentre os principais serviços oferecidos por ela, podemos citar: a geração de relatórios, o gerenciamento de arquivos. Também, a análise estatística, a recuperação de dados e o acesso a banco de dados.
Outro ponto importante é a capacidade do sistema SAS, que trabalha com qualquer banco de dados. Dessa forma, o formato do sistema não é um problema para a empresa.
As linguagens mais usadas no mercado de análise de dados
Muitas vezes, apenas a utilização de um software, não garante um bom trabalho de análise. Assim, em alguns casos, construir o seu próprio programa é uma alternativa. Conheça as 3 principais linguagens de programação utilizadas para Big Data.
Python
A linguagem de programação Python foi adotada por cientistas de dados do mundo todo. Essa adoção, contribuiu para ela ser o que é hoje: a linguagem mais poderosa nessa área.
O Python conta com as melhores bibliotecas de análises do mercado. O NumPy, o Pandas, o Matplotlib, o SciPy, o Seaborn. Entre outras diversas outras bibliotecas que agilizam o trabalho na ciência de dados.
Além disso, é uma linguagem gratuita e que conta com uma comunidade gigantesca. O diferencial do Python é sua ótima curva de aprendizado, que é possível ir de leigo a intermediário em pouco tempo.
O Python também conta com ferramentas para extração de dados da Web. O Scrapy, por exemplo, é um framework muito utilizado para coletar informações de sites. Tudo é feito de forma automatizada, podendo ser salvo em bancos de dados.
R
O R é utilizado para análise de dados há muito tempo, contando com vários pacotes públicos nessa área. As suas bibliotecas garantem uma análise robusta, além de ter uma boa integração com as outras linguagens de programação, como Java e C.
Além de realizar as análises estatísticas, que é sua especialidade, também cria ótimos gráficos. Outro ponto interessante do R, é sua aplicabilidade em redes neurais e Inteligência Artificial.
MatLab
O MatLab é uma linguagem de programação baseada em C, contando com boa velocidade de execução. Aliás, possui uma vasta biblioteca para análise estatística, mas como é pago, não conta com uma grande comunidade.
As suas bibliotecas são otimizadas, para entregar o resultado no melhor tempo possível. No entanto, todas as vantagens que possui sobre o Python e o R. São contestadas pelo seu preço.
Quais as principais aplicações da análise de dados dentra da empresa?
Existem diversas aplicações para a análise de dados. Quando une ela com os meios de captura de dados, como os disponíveis em Python, por exemplo. Temos uma ferramenta fundamental para a inteligência de negócios.
A lista abaixo resume as aplicações das técnicas utilizadas na análise de dados.
- Correlação de dados.
- Fácil visualização de informação.
- Aplicação na área financeira.
- Predição do comportamento do consumidor.
- Predição do comportamento do mercado.
- Ter insights acerca de algum sistema.
Qual a Importância da Análise de Dados dentro da Empresa?
Entender a importância da análise de dados, dentro da sua empresa e trabalhar com ela é uma decisão inteligente. No entanto, isso talvez seja complexo e demanda muita habilidade. É aí que a ajuda de uma empresa especializada faz a diferença.
Quanto maior o volume de informações a se coletar, organizar, armazenar e analisar, mais dificuldades você tem. No entanto, contar com o apoio de profissionais capacitados, reduz o trabalho e garante bons resultados.
Em resumo, a terceirização desses processos te ajuda a alcançar os seus objetivos, de uma forma muito eficaz. O parceiro fornece a tecnologia necessária, como também, trabalha na captação e no enriquecimento dos dados. Por outro lado, você se dedica a tomar decisões que são rápidas, seguras e eficazes.
Conforme visto, a análise de dados tem muito a contribuir com o cotidiano empresarial. Na era da informação, nenhuma organização pode ignorar o potencial por trás dos dados. Por isso, aproveite tudo o que aprendeu e comece a tomar decisões mais estratégicas. Acredite, a sua empresa nunca mais será a mesma!
A Crosoften te ajuda a coletar, enriquecer e analisar os dados. Para entender melhor sobre o seu mercado e tomar decisões assertivas.
Se quiser saber mais sobre como a Crosoften pode ajudar seu negócio, converse com um de nossos especialistas.
Gostou do conteúdo? Entendeu o que é análise de dados e sua importância para o mundo empresarial nos dias de hoje? Para mais artigos que nem esse, continue acompanhando nosso blog! Até a próxima!
