Entenda a importância do Data Analytics para empresas

Saiba tudo sobre o Data Analytics e entenda como ele pode ser extremamente útil para empresas. Veja Aqui!


Hoje em dia, não basta apenas visualizar e coletar dados se você não souber mensurá-los. Afinal, tudo o que é mensurável pode ser otimizado. Para isso existe a cultura Data driven, ideal para guiar os líderes e suas empresas por meio de uma jornada personalizada, garantindo uma tomada de decisão mais assertiva.

Para além disso, internamente, os gestores precisam entender de forma básica e prática a ciência de dados. Apenas com essa familiarização será possível que os mesmos trabalhem de forma eficaz com suas equipes sobre o assunto.

Neste texto, vamos explicar o que de fato é o Data Analytics e como essa ciência pode auxiliar a sua organização a crescer e assegurar os melhores resultados aos clientes e parceiros.

Boa leitura!

O que é Data Analytics?

Data Analytics, análise de dados na tradução para o português, é o processo que examina conjuntos de dados, com o objetivo de explorar e tirar conclusões sobre as informações contidas ali, encontrando padrões, oportunidades para otimizar os processos internos.


Em resumo, o Data Analytics busca trabalhar com informações concretas em relação a algo, explorando, transformando, analisando e encontrando dados relevantes para o negócio, dando suporte às tomadas de decisão. 


Bastante popular, o Data Analytics torna mais prática a adoção de estratégias diversificadas, que visam ajudar as marcas a conhecer melhor os públicos, aumentar o número de vendas, diminuir índices de insatisfação dos consumidores, etc.

Como implementar ?

Muito mais do que examinar planilhas e textos e criar infográficos, o processo de Data Analytics permite a preparação dos conjuntos de dados, e deve seguir algumas etapas para concluir a jornada com sucesso:

Coleta

É a base de tudo. Deve-se coletar dados de variadas maneiras, seja por Web Scraping, consultas em bancos de dados ou mergulho no Big Data (conjunto de dados volumoso, usado para resolver problemas de negócios).

Processamento

Essa etapa é fundamental para filtrar os dados e garantir que todos que forem seguir no processo sejam de qualidade.

Computação em Análise

É feita com auxílio de softwares, possibilitando separar um conjunto de dados e dissecá-los, até que chegue a conclusões.

Interpretação

Aqui, o lado mais humano entra em jogo. O analista deve revisar os dados através de processos predefinidos para chegar a uma conclusão. Essa etapa final ajuda a simplificar os padrões e comportamentos, descrevendo-os em relatórios e gráficos de fácil entendimento.

Quais são os tipos de Data Analytics?

São 4 os tipos de Data Analytics disponíveis no mercado:

1. Análise Preditiva

Focada em lidar com probabilidades, é ideal para prever acontecimentos, com base em técnicas de modelagem preditiva, análise de regressão, previsão, estatísticas multivariadas, correspondência de padrões e aprendizado de máquina (Machine Learning). O seu principal objetivo é antecipar os efeitos de uma tomada de decisão, entendendo a situação do mercado para assegurar bons resultados. Ajuda a responder questões, como: se eu tomar essa decisão, o que é provável que aconteça?


Exemplo: na Copa de 2014, o governo utilizou essa análise, com o intuito de realizar a mensuração da movimentação em ruas e redes sociais, prevendo as manifestações com maior adesão ou que seriam violentas.

2. Análise Prescritiva

Busca calcular a melhor forma de alcançar ou influenciar o resultado, direcionando a ação para o caminho ideal a ser seguido. Por meio do uso de técnicas de análise de gráficos, simulação, processamento de eventos e mecanismos de recomendação, essa opção responde a perguntas, como: o que devemos fazer? O que podemos fazer para que um determinado resultado aconteça? 


Por exemplo: no setor da saúde, pode-se delinear padrões de doenças a grupos de pacientes e verificar como vão impactar cada grupo. Assim, escolhe-se a alternativa mais eficaz.


OBS.: ao combinar as opções preditiva e prescritiva, as empresas conseguem solucionar os problemas de negócios, conduzindo líderes a realizarem decisões mais inteligentes. 

3. Análise Descritiva

Oposta às duas análises anteriores, que focam em estatísticas e possibilidades, essa opção tem o objetivo de entender o que está acontecendo no atual momento da empresa (presente). Com o uso de ferramentas de Business Intelligence, visualiza dados e painéis, garantindo as respostas certas sobre questões sem motivo lógico, (o que aconteceu ou está acontecendo). Um exemplo: responde sobre quantidade de gastos, fornecedores, ritmo de trabalho e faturamento. 

4. Análise Diagnóstica

Foca no entendimento de alguma situação, trazendo à tona os motivos para esse cenário ter acontecido daquela forma. Diferente da descritiva, que se preocupa em responder o que está acontecendo, a diagnóstica requer habilidades detalhadas e de mineração de dados para responder às perguntas do porquê o motivo X aconteceu. Por exemplo: usar diagnósticos que identificam comportamentos de profissionais que seguem uma trilha correta para atingir metas.


Exemplo: uma farmácia precisa vender um determinado medicamento em estoque. Com a análise diagnóstica, pode tecer o perfil do consumidor que comprará esse produto, criando campanhas focadas no mesmo, aumentando o ROI.

Vantagens do Data Analytics para empresas

Esse recurso garante diversas vantagens às organizações, pois possibilita ter uma melhor compreensão das necessidades de cada cliente, assegurando estratégias personalizadas – que vão trazer otimização nos resultados do negócio – e evolução no desempenho e reconhecimento no mercado.

Além disso, as marcas garantem outros benefícios, como:

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