Data Analytics: entenda a importância de acompanhar os dados da empresa

Você já ouviu falar em Data Analytics? Por conta da evolução das tecnologias, as organizações passaram a enxergar cada vez mais valor na análise de dados. Hoje em dia, os dados são um dos bens mais valiosos e estratégicos para qualquer empresa que tenha como objetivo competir no ambiente digital. No entanto, para aprimorar os processos de gestão, é preciso entender sobre Learning Analytics.

Para compreender melhor o tema, preparamos este post para explicar o que é o Data Analytics e por que é importante que as empresas acompanhem os dados. Continue a leitura e confira os detalhes!

Qual é a importância de analisar dados nas empresas?

Há a necessidade de as empresas aderirem à transformação digital para que se mantenham competitivas no mercado. Nesse sentido, quanto antes os empreendedores e empresários entenderem essa nova realidade, mais benefícios eles devem colher.

A análise de dados, por sua vez, concede às organizações amplas possibilidades de colher, apurar e interpretar as informações que se relacionam à organização e à preparação para a era da Gestão 4.0.

Essa análise possibilita um panorama geral da companhia. Além disso, torna-se possível formular estratégias reais para investir dinheiro, tempo, mão de obra e outros recursos de uma maneira muito mais segura e assertiva.

O que é e para que serve o Data Analytics?

O Data Analytics consiste no processo de analisar dados para atingir uma finalidade específica, como responder a questões com base nessa coleta ou estruturar as informações da companhia de maneira clara.

Assim, podemos dizer que trata-se de uma estratégia de análise que procura trabalhar informações e estudar o comportamento e as expectativas dos consumidores. Como consequência, há a otimização desses resultados.

Um projeto de Data Analytics pode ser executado de maneira individual ou de forma colaborativa, a depender da complexidade das questões e dos dados disponíveis. Nos casos em que o projeto é colaborativo, o ideal é que cada um dos profissionais que integram a equipe tenha um papel distinto na execução dessa estratégia.

Como funciona o Data Analytics?

O Data Analytics, como vimos, visa a mineração e organização dos dados, uma vez que o processo vai além da mera coleta. Com isso é possível garantir outras perspectivas em relação às informações obtidas.

Uma estratégia de Data Analytics costuma seguir uma sequência de fases. Entretanto, inicialmente, é necessário realizar perguntas e questionamentos relevantes para o direcionamento do processo de coleta e estudo das informações.

O processo analítico tem como base diferentes etapas que fazem com que a jornada de informações aconteça de maneira linear. Ele costuma se dividir nas seguintes fases:

• Entrada de dados: para começar o projeto é necessário estabelecer requisitos e coleta de dados, isto é, determinar as informações necessárias, encontrar os responsáveis e obter acesso a esses dados.
• Data preparation: trata-se da preparação de dados visando à produção de insights — na prática, é nessa fase em que as informações são filtradas e consolidadas para a etapa seguinte em que ocorre a análise.
• Exploração de dados: nesta fase há a pesquisa e investigação de um grande conjunto de dados por meio de amostragem, identificação de perfis, análises estatísticas etc. Durante o processo, as análises não precisam ser totalmente conclusivas, mas devem auxiliar na construção de um entendimento acerca das informações.
• Enriquecimento dos dados: depois da coleta, da organização e de uma breve análise, chega o momento de aprimorar as informações com dados adicionais. Nessa etapa, costumam ser relevados novos insights e perspectivas diferentes;
• Data science: consiste em um método mais evoluído para obter informações detalhadas e que são difíceis de serem extraídas. E isso inclui machine learning, algoritmos e inteligência artificial;
• Business Intelligence: nesse momento os resultados são inseridos em um software para que seja possível analisar a estrutura e o processo de negócios a fim de observar painéis, relatórios e visualizações que auxiliam na tomada de decisões.
• Geração de relatórios: um relatório é gerado para que os resultados das análises sejam compartilhados de maneira ágil e eficiente.
• Otimização: conforme os dados continuam abastecendo a base criada, torna-se necessário criar variáveis e otimizar os modelos já criados para que eles continuem cumprindo a finalidade proposta ou, se for o caso, para evoluir as informações.

Quais são as vantagens do Data Analytics?

Agora que você já sabe o que é o Data Analytics, chegou o momento de descobrir quais são as principais vantagens de investir nessa estratégia! Acompanhe.

Permite a análise de fatores distintos na empresa

O Data Analytics permite a avaliação de diferentes esferas do negócio, ultrapassando os limites do setor de Tecnologia da Informação. Além disso, gera suporte para diversas áreas da empresa, como as de Recursos Humanos, Marketing, Logística, Financeira etc.

As análises devem servir como base para o planejamento estratégico, crescimento da companhia, acompanhamento dos resultados e até mesmo para a reestruturação de áreas e projetos.

Ajuda obtenção de conhecimento sobre o cliente

Antigamente, as companhias trabalhavam com pouco ou quase nenhum conhecimento das personas, mas isso mudou com o desenvolvimento da tecnologia. E, hoje, há como direcionar os esforços para quem de fato se interessa pela marca.

Quanto mais uma empresa conhece o consumidor, mais ela consegue realizar ações que atendem às expectativas do público. Isso faz com que ela consiga aproximar os clientes da marca e entregar o que o cliente deseja e necessita.

Auxilia na leitura de cenários

Da mesma maneira que o Data Analytics permite que uma marca tenha mais conhecimento acerca do público e do contexto interno da empresa, ele também possibilita um maior entendimento do mercado, das relações de consumo e das tendências que mudam constantemente.

Assim, conhecer o mercado aumenta a capacidade da organização de se sair bem em diferentes momentos e da melhor forma possível, além de possibilitar a identificação de novos investimentos e oportunidades de parcerias.

Quais são os tipos de Data Analytics?

Os dados não são uniformes e, por essa razão, a análise de cada um deles também deve variar, considerando fatores como: qualidade dos dados, diversidade de objetivos, volume etc. A seguir, vamos apresentar os tipos de Data Analytics que costumam ser usados pelas empresas. Veja!

Análise preditiva

Quando o objetivo do Data Analytics é antecipar os efeitos de uma decisão, o ideal é realizar essa análise, em que são elaborados modelos estatísticos com base em regressão para estabelecer relações de causa e efeito. Assim, uma companhia consegue antecipar os resultados de ações por meio da aplicação de fórmulas estatísticas.

Análise prescritiva

Essa análise, por sua vez, procura apresentar probabilidades perante uma determinada decisão. É o caso, por exemplo, de um gestor que questiona o retorno financeiro que ele teria em vendas se investisse 10% a mais na formação dos membros da equipe.

Análise descritiva

Já essa análise, visa compreender o que está ocorrendo na empresa no momento. Ela costuma ser usada para que o empreendedor entenda por que a companhia está perdendo dinheiro, por exemplo.

Análise diagnóstica

Da mesma maneira que a análise descritiva, a diagnóstica também serve para entender o contexto atual. A diferença, nesse caso, é compreender os motivos pelos quais algo ocorreu.

Por essa razão, ela é indicada para as companhias que já enfrentaram um momento difícil e que, futuramente, pretendem ter meios para lidar com os mesmos problemas caso eles voltem a se repetir.

Qual é a diferença entre Data Analytics, Data Science e Big Data?

O Data Science combina matemática, estatística, resolução de problemas e programação para capturar dados de formas engenhosas e diferentes a fim de encontrar padrões, em conjunto com as atividades de organização, preparação e limpeza de dados.

Já Big Data é uma palavra utilizada para descrever imensos volumes de dados, sejam eles estruturados ou não, que não podem ser efetivamente processados ​​por meio das tecnologias tradicionais.

Por fim, o Data Analytics é a ciência que aplica um processo mecânico ou algorítmico para obter informações a fim de examinar dados brutos para identificar padrões e obter conclusões.

Dessa maneira, podemos dizer que o resultado das diversas atividades online gera o Big Data que, por sua vez, deverá ser considerado pelo Data Science, que é formado pelo Data Analytics.

Quais são as principais ferramentas de Data Analytics?

Vamos apresentar algumas ferramentas de Data Analytics que são relevantes que você conheça. Confira, a seguir, quais são elas!

Indicadores

A coleta dos indicadores deve ser o primeiro passo de todos os processos de análise. O ideal é que essa atividade seja realizada por profissionais com experiência em Design de Indicadores.

Cultura

Até mesmo coisas simples são capazes de gerar dificuldades nas análises de dados. Assim, para que os indicadores sejam coletados adequadamente e para que as análises sejam feitas com o maior número de pessoas, é importante que a empresa apresente níveis elevados de cultura de Data Analytics.

Comunicação

Os profissionais envolvidos em processos de Data Analytics devem manter boa comunicação. O ideal é que todos os envolvidos compreendam todas as etapas do projeto, uma vez que qualquer divergência pode influenciar negativamente no resultado.

Agora que você já sabe o que é Data Analytics, deve ter notado a importância de acompanhar os dados, não é mesmo? Por isso, não deixe de estudar e aprofundar os conhecimentos sobre o tema.

Qual é sua opinião a respeito do Data Analytics? Deixe um comentário e nos conte o que pensa a respeito do tema!