A análise de dados é parte fundamental de gerenciar um negócio. Quando os dados são usados de forma eficaz, eles levam a uma melhor compreensão do desempenho anterior de uma empresa e a uma melhor tomada de decisão para suas atividades futuras.
Há muitas maneiras pelas quais os dados podem ser utilizados, em todos os níveis das operações de uma empresa. Para isso, existem quatro tipos de análise de dados principais — cada uma delas está interligada com a outra.
À medida que você começa a passar do tipo mais simples de análise para o mais complexo, o grau de dificuldade e os recursos necessários aumentam. Ao mesmo tempo, o nível de percepção e valor agregado também aumenta.
Abaixo, explicamos como funcionam cada um desses tipos, além de mostrar como escolher o mais adequado para cada momento da sua organização. Acompanhe!
Tipos de análise de dados — #1 Análise descritiva
A análise descritiva analisa o que aconteceu no passado. Como o nome sugere, o objetivo da análise descritiva é simplesmente descrever o que aconteceu; ela não tenta explicar por que isso pode ter acontecido ou estabelecer relações de causa e efeito. O objetivo é apenas fornecer uma resposta instantânea.
O Google Analytics é um bom exemplo de análise descritiva em ação; ele fornece uma visão geral simples do que está acontecendo com seu site, mostrando quantas pessoas o visitaram em um determinado período, por exemplo, ou de onde vieram seus visitantes.
Existem duas técnicas principais usadas na análise descritiva: agregação de dados e mineração de dados. A agregação de dados é o processo de coletar dados e apresentá-los em um formato resumido.
Vamos imaginar que uma empresa de comércio eletrônico colete todos os tipos de dados relacionados a seus clientes e pessoas que visitam seu site. Os dados agregados, ou dados resumidos, forneceriam uma visão geral desse conjunto de dados mais amplo, como a idade média do cliente, por exemplo, ou o número médio de compras feitas.
A mineração de dados é a parte de análise. É quando o analista explora os dados para descobrir quaisquer padrões ou tendências. O resultado da análise descritiva é uma representação visual dos dados – como um gráfico de barras, por exemplo, ou um gráfico de pizza.
Portanto: a análise descritiva condensa grandes volumes de dados em uma visão geral clara e simples do que aconteceu. Geralmente, esse é o ponto de partida para uma análise mais aprofundada, como veremos a seguir.
Tipos de análise de dados — #2 Análise diagnóstica
A análise diagnóstica procura se aprofundar para entender por que algo aconteceu. O principal objetivo é identificar e responder às anomalias em seus dados. Por exemplo: se sua análise descritiva mostrar que houve uma queda de 20% nas vendas no mês de março, você vai querer descobrir o porquê. O próximo passo lógico é realizar uma análise diagnóstica.
Para chegar à causa raiz, o analista começará identificando quaisquer fontes de dados adicionais que possam oferecer mais informações sobre por que ocorreu a queda nas vendas. Eles podem, por exemplo, se aprofundar para descobrir que, apesar de um volume saudável de visitantes do site e um bom número de ações de “adicionar ao carrinho”, muito poucos clientes realmente fizeram uma compra.
A análise diagnóstica não é apenas para corrigir problemas; você também pode usá-la para ver o que está gerando resultados positivos. Ao executar a análise diagnóstica, há várias técnicas diferentes que você pode empregar, como teoria de probabilidade, análise de regressão, filtragem e análise de série temporal.
Tipos de análise de dados — #3 Análise preditiva
A análise preditiva procura prever o que provavelmente acontecerá no futuro. Com base em padrões e tendências anteriores, os analistas de dados podem criar modelos preditivos que estimam a probabilidade de um evento ou resultado futuro. Isso é especialmente útil, pois permite que as empresas planejem com antecedência.
Os modelos preditivos usam a relação entre um conjunto de variáveis para fazer previsões; por exemplo, você pode usar a correlação entre a sazonalidade e os números de vendas para prever quando as vendas provavelmente cairão. Se o seu modelo preditivo disser que as vendas provavelmente cairão no verão, você poderá usar essas informações para criar uma campanha promocional relacionada ao verão ou para diminuir os gastos em outros lugares para compensar a queda sazonal.
Além da previsão, a análise preditiva também é usada para classificação. Um algoritmo de classificação comumente usado é a regressão logística, que é usada para prever um resultado binário com base em um conjunto de variáveis independentes.
O aprendizado de máquina é um ramo da análise preditiva. Assim como os humanos usam a análise preditiva para criar modelos e prever resultados futuros, os modelos de aprendizado de máquina são projetados para reconhecer padrões nos dados e evoluir automaticamente para fazer previsões precisas.
Tipos de análise de dados — #4 Análise prescritiva
A análise prescritiva analisa o que aconteceu, por que aconteceu e o que pode acontecer para determinar o que deve ser feito em seguida. Em outras palavras, a análise prescritiva mostra como você pode aproveitar melhor os resultados futuros que foram previstos. Que medidas você pode tomar para evitar um problema futuro? O que você pode fazer para capitalizar uma tendência emergente?
A análise prescritiva é, sem dúvida, o tipo mais complexo de análise, envolvendo algoritmos, aprendizado de máquina, métodos estatísticos e procedimentos de modelagem computacional. Essencialmente, um modelo prescritivo considera todos os possíveis padrões de decisão ou caminhos que uma empresa pode tomar e seus resultados prováveis.
Isso permite que você veja como cada combinação de condições e decisões pode afetar o futuro e permite medir o impacto que uma determinada decisão pode ter. Com base em todos os cenários possíveis e resultados potenciais, a empresa pode decidir qual é a melhor “rota” ou ação a ser tomada.
Quais tipos de análise de dados sua empresa precisa?
Para definir a combinação certa de tipos de análise de dados para sua organização, recomendamos responder às seguintes perguntas:
- Qual é o estado atual da análise de dados da empresa?
- Quão profundo eu preciso mergulhar nos dados? As respostas para meus problemas são óbvias?
- O quão longe meus insights de dados atuais estão dos insights de que preciso?
As respostas a essas perguntas ajudarão você a definir uma estratégia de análise de dados. Idealmente, a estratégia deve permitir a implementação incremental dos tipos de análise, dos mais simples aos mais avançados. A próxima etapa seria projetar a solução de análise de dados com a pilha de tecnologia ideal e um roteiro detalhado para implementá-la e lançá-la com sucesso.
A gente sabe que este pode ser um processo difícil. No entanto, os especialistas da Kriptos podem ajudá-lo a torná-lo mais fácil. Entre em contato conosco e saiba como!
