O que é análise de dados?
A análise de dados é um processo essencial que visa transformar as informações e números, baseados em dados, em insights úteis para a tomada de decisões. Ou seja, é uma técnica de business intelligence utilizada por diversas empresas que envolve a coleta, limpeza, organização, processamento e interpretação de dados. Ela nunca foi tão importante como atualmente. Isso porque com o grande número de dados gerados no dia a dia, o famoso big data, é necessário que a gestão de dados seja realizada de forma inteligente. Dessa forma, a análise de dados visa facilitar esse entendimento e tornar os dados verdadeiros aliados do negócio.Para que serve a análise de dados?
O principal objetivo da análise de dados é extrair informações valiosas a partir do grande volume de dados gerados nas empresas. Com isso, permite que os negócios tomem decisões mais assertivas e eficazes. Essa técnica é usada em diversas áreas para entender os problemas, descobrir as oportunidades e tomar decisões estratégicas. Além disso, a análise de dados é uma grande aliada na hora ajudar a prever eventos futuros, já que pode se basear em dados históricos, o que pode ser muito valioso para prever tendências e gerar inovação. No entanto, a falta de análise de dados pode resultar em decisões não tão positivas, baseadas em suposições ou intuição, o que pode ser prejudicial para o seu negócio. Além disso, vale destacar que a falta de análise de dados também pode levar a uma má compreensão dos problemas e oportunidades que existem para a empresa, incluindo a falta de planejamento para o futuro. Vale ressaltar ainda que a interpretação de dados não deve ser entendida como uma solução definitiva para todos os problemas do seu negócio, mas sim como uma ferramenta estratégica para ajudar na tomada de decisões.Como a análise de dados funciona?
Apesar de parecer simples, a análise de dados é um processo um pouco complexo já que envolve vários métodos e etapas. Além disso, existem diferentes métodos e tipos de análise de dados que podem ser utilizados na sua empresa. A escolha do tipo ideal vai depender do seu objetivo e de quais dados estão disponíveis. Abaixo separamos quais são os métodos mais utilizados na análise de dados e os tipos. Confira.Métodos de análise de dados
Uma das etapas para analisar os dados corretamente é definir qual será o método utilizado nessa coleta de dados. Eles irão determinar como os dados serão analisados. Existem dois métodos principais de análise de dados: quantitativo e qualitativo. O método quantitativo envolve a análise de dados numéricos e estatísticos, enquanto o método qualitativo envolve a análise de dados não numéricos, como texto, imagens e áudio. É comum que ambos os métodos sejam usados em conjunto para uma análise mais completa e abrangente. Veja abaixo mais detalhes sobre eles.Quantitativo
O método quantitativo é um dos mais utilizados e envolve a coleta e, também, a análise de dados numéricos. Ou seja, seu objetivo são as informações numéricas do negócio. A análise quantitativa geralmente envolve o uso de estatísticas e algumas técnicas matemáticas para identificar padrões e tendências. Neste sentido, diversos dados podem ser utilizados como dados financeiros, de vendas, demográficos e outras informações quantificáveis.Qualitativo
O método qualitativo difere: é feito com base em dados não numéricos. Isso significa que a análise vai além dos números, sua função é entender os dados de forma mais qualitativa, ou seja, mais direcionada para atender às necessidades do mercado, impactando positivamente sua competitividade e lucratividade. Por exemplo, ao avaliar as vendas de um produto, ela considera o perfil do cliente, os produtos mais populares e a demanda em datas específicas.Tipos de análise de dados
Assim como as metodologias, existem diferentes tipos de análise de dados que podem ser utilizadas em sua empresa. A definição de qual escolher vai depender das necessidades e objetivos do negócio. Mas, no geral, ela pode ser:Análise descritiva
Uma das mais básicas, a análise descritiva envolve uma coleta de dados mais simples e a descrição de suas características e tendências, sem necessariamente buscar por relações causais ou explicativas. Por isso, é comum neste tipo de análise sejam geralmente realizadas a criação de tabelas e gráficos para visualizar e resumir os dados mais superficiais e que já aconteceram.Análise preditiva
A análise preditiva usa técnicas para prever, como o próprio nome diz, resultados futuros com base em dados históricos. Ou seja, ela busca identificar padrões e tendências nos dados e usá-los para fazer previsões. É o tipo de análise mais utilizada em áreas como marketing, finanças e indústria, já que ajuda a antecipar possíveis cenários.Análise prescritiva
Essa análise é a responsável por ajudar os gestores a entender quais ações devem ser tomadas na empresa. Ela é uma forma avançada de análise de dados, que aproveita ferramentas como BI, conhecimento mais técnico de dados para criar técnicas de modelagem e simulação para recomendar ações futuras. Para isso, a análise prescritiva usa dados históricos e atuais para simular diferentes cenários e identificar as melhores soluções para problemas complexos.Análise diagnóstica
A análise diagnóstica, por sua vez, busca compreender os motivos de tal coisa acontecer. Ou seja, a raiz de um problema. E para isso ela utiliza variados dados de ações que já aconteceram e que estão acontecendo para examinar as relações entre variáveis e entender o que está causando um determinado resultado.Análise exploratória
Muito semelhante à análise descritiva, a exploratória é um tipo de interpretação de dados que busca entender e descobrir padrões, tendências e relações entre variáveis desconhecidas. Isso significa que seu objetivo é se aprofundar ainda mais nos dados disponibilizados e entender qual a relação entre eles e o que ocorre na empresa.Etapas da análise de dados
Para conseguir os resultados esperados, não basta ler os dados que chegam até você. É preciso estruturar esse processo e seguir algumas etapas para garantir a qualidade e confiabilidade dos resultados. Abaixo, separamos quais são essas etapas e como elas funcionam. Confira!- Definição do problema e dos objetivos da análise: o primeiro passo é entender claramente qual é o problema a ser resolvido e quais são os objetivos a serem alcançados por meio da análise de dados.
- Coleta dos dados: é nesse momento que você irá obter os dados relevantes para a sua análise. Eles podem ser obtidos por meio de diversas fontes, como bases de dados internas, pesquisas, relatórios, entrevistas e muito mais.
- Limpeza dos dados: a terceira etapa é organizar os dados coletados, afinal, eles podem conter informações inconsistentes, incompletas ou duplicadas. Por isso, nesta etapa, é necessário realizar a limpeza dos mesmos para garantir que eles sejam confiáveis e precisos.
- Organização e preparação dos dados: depois da limpeza, os dados coletados precisam ser organizados de uma forma que facilite a sua análise. Neste ponto você pode criar tabelas, gráficos e outros recursos visuais que facilitem sua identificação e interpretação.
- Análise inicial dos dados: é a etapa que envolve a exploração inicial dos dados que foram coletados. Você pode realizá-la por meio de diversas técnicas estatísticas, que podem te ajudar a identificar alguns padrões e tendências nos dados e facilitar a análise.
- Aplicação de métodos de análise de dados: com base na análise inicial, você deve aplicar os métodos de análise de dados específicos, que fazem sentido para seu objetivo. Como já citamos, eles podem ser quantitativos ou qualitativos.
- Interpretação dos resultados: após limpar, organizar e analisar os dados, você deve interpretá-los de forma que os resultados encontrados se tornem relevantes para te ajudar a obter insights e facilitar a tomada de decisão.
