O que é Data Analytics?

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 do Data Analytics, 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 o 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 fazer Data Analytics?

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.

• 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:

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.

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. 

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.

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:

• Melhora nos processos;
• Sair na frente da concorrência;
• Entendimento sobre tendências de mercado e comportamento do consumidor;
• Elaboração de estratégias mais eficientes;
• Insights que ajudam a melhorar a taxa de conversão;
• Maior faturamento.

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