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Um dos aspectos mais importantes de uma cultura digital é o desenvolvimento de estratégias empresariais baseadas em dados.
A verdade é que, atualmente, os dados movem o mundo. Tudo o que fazemos na internet se torna um dado. As formas como interagimos com produtos são dados. Todos os conteúdos que consumimos na internet são dados.
E os dados são insumos valiosos para as estratégias de toda a empresa. Sendo assim, todas as tomadas de decisões da empresa — especialmente as mais estratégicas, são e devem ser baseadas nas análises de dados.
Por isso, não apenas a área de tecnologia, mas todas as pessoas colaboradores da empresa precisam ter um conhecimento de análise de dados. Mesmo que seja um conhecimento básico.
E, como você vai perceber mais adiante, o conhecimento de análise de dados tem diferentes níveis de complexidade: isso inclui desde noções em excel até conhecimentos mais avançados em Python.
Pensando nisso, o objetivo deste artigo é refletir sobre o que é análise de dados, quais os principais tipos e ferramentas e, principalmente, qual é a importância desse processo para a estratégia das empresas.
O que é análise de dados
A análise de dados é o processo de aplicação de técnicas estatísticas e lógicas para avaliar alguns tipos de informações.
Esse processo compreende a inspeção, investigação, armazenamento e acompanhamento de informações em formato de dados para obter novos conhecimentos.
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O principal objetivo da análise de dados é extrair informações e insights relevantes a partir dos dados. Ou seja, a ideia é extrair resultados mensuráveis e úteis.
A partir de informações de diferentes fontes, é possível orientar estratégias mais assertivas, com foco no objetivo do negócio.
Então, em resumo, a análise de dados é o uso de informações para a tomada de decisões de uma empresa.
O que é análise avançada de dados
A análise avançada de dados, por sua vez, compreende uma análise de grandes quantidades e de diferentes formatos de informações, de forma muito ágil.
Ou seja, é o desenvolvimento da análise de dados para analisar mais dados (tanto em quantidade quanto em qualidade) de forma mais rápida.
Inclusive, essa capacidade analítica — que, de certo modo, só é possível a partir da evolução das soluções tecnológicas — permite a aplicação da inteligência artificial em diversas áreas da empresa.
Na prática, isso significa que as empresas conseguem visualizar o contexto de seu mercado com mais detalhes e mais velocidade. Por consequência, conseguem criar oportunidades mais sólidas.
Inclusive, é possível pensar a análise avançada de dados como se fosse um radar que transmite informações 24h por dia a partir de uma visão 360º. Ou seja, os dados abrangem todas as perspectivas, mas também são extremamente ágeis e eficientes.
Diferença entre Big Data, Data Science e Data Analytics
É provável que você já tenha ouvido falar sobre Big Data, Data Science e Data Analytics. De fato, são conceitos que se tornaram bastante populares nos últimos anos.
No entanto, provavelmente, você já confundiu esses termos ou ouviu alguém usá-los como se fossem sinônimos.
A verdade é que, apesar de serem conceitos completamente diversos, eles tratam do mesmo tema: dados. Além do mais, têm objetivos e responsabilidades complementares dentro de uma organização.
Por isso, é bastante comum confundi-los. Depois de conceituá-los, fica muito mais fácil diferenciar o que significa cada um.
Big Data
Para começar, Big Data é o conjunto de mais de 2,5 quintilhões de bytes em dados que são gerados todos os dias. Esses dados trazem novas possibilidades e novas oportunidades para as empresas.
Em outras palavras, é o conjunto do alto volume de dados que é gerado em grande velocidade e variedade.
A pessoa analista de Big Data tem o objetivo de identificar dados relevantes dentro desse grande conjunto para usá-los em análises úteis na empresa.
Para isso, as funções dessa pessoa compreendem a construção de sistemas de processamento de dados e a arquitetura de sistemas de distribuição de dados.
Data Science
O Data Science, por sua vez, é a ciência que estuda os dados. O grande objetivo do Data Science é extrair valor estratégico dos dados.
Nesse contexto, a pessoa cientista de dados é responsável por desenvolver análises e métodos para prever o futuro com base em padrões de dados passados.
Data Analytics
Por fim, Data Analytics é um método de apresentar os resultados dos dados. Ou seja, transformá-los em algo que pode ser facilmente visualizado em informações ou insights.
A pessoa profissional em Data Analytics é responsável por encontrar correlações significativas entre os dados e comunicar adequadamente as informações importantes extraídas dos dados.
4 tipos de análise de dados
Nesse contexto, existem 4 metodologias diferentes para analisar os dados:
Análise descritiva
A análise descritiva é um dos tipos de análise de dados com base em fatos que já aconteceram.
Como o próprio nome sugere, essa análise precisa descrever e tornar visível um fato que aconteceu na empresa.
Então, ela identifica problemas, recolhe e interpreta os dados para apresentar informações e resultados.
São exemplos de análises descritivas os relatórios, as análises de negócios e a avaliação de resultados e métricas.
Análise preditiva
A análise preditiva é o tipo de análise que tem o objetivo prever cenários futuros com base na análise de padrões de dados.
É importante ter em mente que, em uma análise preditiva, não é possível prever o que vai simplesmente acontecer. E sim, o que deve acontecer se determinadas condições se confirmarem.
Sendo assim, esse tipo de análise usa comportamentos humanos, dados, insumos sociais e estatísticas que formam padrões para criar um algoritmo.
Esse algoritmo serve para ensinar máquinas o padrão de repetição. A partir disso, cria-se uma constância que serve para fazer previsão de comportamentos futuros.
Análise prescritiva
A análise prescritiva usa algumas ferramentas estatísticas alinhadas à gestão de negócios para alcançar melhores resultados nos objetivos estratégicos.
De maneira geral, é uma análise que fornece dados que indicam caminhos para tomar decisões e alcançar resultados. Por isso, ela funciona como uma recomendação a algo potencialmente previsto.
Assim, a melhor forma de fazer análises prescritivas é criando projeções e, a partir disso, direcionando esforços para obter melhores resultados.
Análise diagnóstica
Por fim, a análise diagnóstica se concentra em fatos que já aconteceram, assim como a análise descritiva.
No entanto, diferentemente da descritiva, esse tipo de análise tem como objetivo encontrar relações de causa e efeito para destrinchar algum acontecimento.
Ou seja, serve para entender por que algum comportamento ou evento aconteceu.
PowerBI e ferramentas de análise de dados
Existem diferentes ferramentas para fazer a análise de dados. Inclusive, o conhecimento em Excel já cumpre com um papel importante na hora de analisar dados.
No entanto, existem ferramentas mais robustas que facilitam a integração e a análise de diferentes tipos de dados.
Uma dessas ferramentas é o Microsoft Power BI, desenvolvida pela Microsoft, como uma ferramenta de análise de dados e negócios.
Em resumo, o Power BI é um conjunto de soluções de serviços de softwares e aplicativos que trabalham em conjunto para transformar dados em insights úteis e assertivos.
Então, o Power BI serve principalmente para construir relatórios e painéis, denominados de dashboards. O objetivo, nesse caso, é reunir informações, de forma visual e dinâmica, sobre esses dados. Para que, a partir disso, seja possível construir novos insights.
Como usar Python para Data Science
Especialmente na era do Big Data, muitas vezes é impossível manejar tantos dados sem o auxílio de ferramentas de automação.
No fim das contas, as empresas buscam maximizar a eficiência dos processamentos de dados sempre que for possível. Afinal, isso resulta em maior eficiência no processamento, no armazenamento e na limpeza dos dados.
Nesse contexto, o Python é uma linguagem de análise top-down. Ou seja, é uma análise do macro que vai se afunilando para nortear a análise de dados.
Sendo assim, é uma ótima ferramenta para desenvolver a automação das tarefas de Data Science. Além disso, ela serve para programar tarefas repetitivas de forma simples e rápida.
Qual a importância da análise de dados para a tomada de decisão estratégica
A tomada de decisões com base na análise de dados é uma vantagem competitiva para a empresa, tanto em relação à inteligência em direção às estratégias da empresa quanto em relação à eficiência e colaboração entre os times.
Em resumo, os benefícios da análise de dados são:
- Decisões mais assertivas e resultados melhores;
- Maior eficiência em todos os processos;
- Antecipação das necessidades e proatividade no planejamento;
- Redução de riscos;
- Melhor experiência das pessoas colaboradoras e clientes;
- Maior capacidade de sintetizar informações;
- Maior capacidade de aprender e adquirir insights;
- Mais colaboração entre os times, que desenvolvem autonomia e confiança;
Por que desenvolver toda a empresa em Digital Skills
Não há dúvidas que construir uma cultura digital é a garantia para o futuro das empresas. Especialmente se considerarmos que, a partir das Digital Skills, as empresas podem ser mais eficientes, inovadoras e estratégicas.
Na prática, as competências digitais são habilidades essenciais para lidar com a presença da tecnologia no ambiente de trabalho.
Esse movimento pode (e deve!) ser liderado e apoiado pelos times de tecnologia. Mas não deve ser algo exclusivo das áreas de tecnologia, mas sim compreender toda a empresa.
Nesse contexto, é imprescindível criar trilhas de aprendizagem que orientem diferentes times no desenvolvimento em Data Science e estimulem a análise de dados em suas rotinas.
Afinal, todas as áreas da empresa precisam estar atentas aos movimentos do mercado para prever possibilidades, gerenciar riscos e entregar soluções mais inovadoras em seus mercados.
Agora que você já sabe a importância da análise de dados, que tal desenvolver seu time em Data Science? Fale conosco e conheça nossos cursos e soluções para a sua empresa.
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