Guia completo: o que é análise de dados?

Ter uma estratégia sólida de análise de dados pode ter efeitos transformadores em sua empresa, dando à sua organização uma melhor visibilidade do que está indo bem e do que ainda precisa ser melhorado. Ela conecta o saber e o fazer, permitindo às equipes otimizar a eficiência e a satisfação do cliente. 
 

1. Processo decisório mais fundamentado

Sem adivinhações ou suposições. Tome decisões “data-driven”, com base em provas e padrões identificados em conjuntos de dados históricos para obter resultados mais precisos e confiáveis.
 

2. Maior eficiência operacional

Ter o conhecimento já é meio caminho andado, como dizem, e a análise de dados fornece os insights práticos que podem apontar ineficiências operacionais, gargalos e oportunidades de melhoria em toda a organização. Isso dá às empresas as informações necessárias para simplificar processos, reduzir custos, melhorar a produtividade e eliminar ou aprimorar estratégias que não estejam mais funcionando.
 

3. Redução de riscos

Com a evolução constante e o aumento da frequência das fraudes, as empresas devem permanecer atentas a agentes mal-intencionados. A análise de dados permite identificar ameaças e anomalias, de modo proativo, tornando mais fácil para as organizações elaborarem estratégias direcionadas de redução de riscos com o uso de IA e aprendizado de máquina.
 

4. Conhecimento mais detalhado sobre o cliente

A análise de dados fornece às empresas os principais dados e insights necessários para personalizar a experiência dos clientes, melhorar seus produtos e serviços e aumentar a satisfação e a fidelidade dos clientes. Essa é uma imensa vantagem competitiva que ajuda a melhorar não apenas a retenção de clientes, mas também a conquistar novos clientes, garantindo o crescimento geral da empresa.

Embora ter um vasto volume de dados seja uma boa ideia, existem etapas que você deve seguir primeiro para transformá-los de dados em estado bruto para dados que possam fornecer insights significativos e utilizáveis. Um típico projeto de análise de dados requer trabalhar durante o ciclo de vida da análise de dados: definindo o objetivo, coletando os dados, limpando e preparando os dados e analisando-os. 
 

1. Definir o objetivo

O que exatamente sua equipe espera obter dos dados que está coletando? Que processo ou operação você está tentando otimizar? Que campanha você está apoiando? Investir tempo e recursos reunindo um grande volume de dados não será útil se você não tiver metas claras e definidas. Descreva em detalhes o que você deseja alcançar. Dessa forma, você pode determinar os dados de que você precisa e como eles devem ser agrupados e separados.
 

2. Coletar os dados

Agora que você já sabe exatamente o que procura, os analistas de dados da sua empresa podem coletar dados relevantes para apoiar os objetivos. Os dados podem ser de qualquer tipo, desde tráfego em seu site em um determinado período de tempo, pesquisas de clientes, estatísticas de engajamento de mídias sociais, dados transacionais, avaliação de risco e muito mais.
 

3. Limpar e preparar os dados

Limpe e examine os dados em busca de erros, inconsistências e valores atípicos que possam afetar a confiabilidade e a usabilidade do conjunto de dados. Em seguida, organize-os para facilitar a análise. As planilhas são ideais para conjuntos de dados menores. No entanto, elas ficam lentas e complicadas ao lidar com conjuntos de dados maiores. As ferramentas de inteligência de mercado (business intelligence, BI) são ideais para visualização de dados e dashboards, enquanto bancos de dados e data warehouses são necessários para conjuntos de dados muito grandes.
 

4. Analisar os dados

Agora, que você possui seu conjunto de dados limpo e preparado, chegou a hora de aprofundar as análises, usando técnicas lógicas e estatísticas para descobrir padrões, relações e tendências. Lembra dos tipos de análise de dados que discutimos antes? É nesta etapa que os analistas de dados adotam esses métodos para entender o quê e o porquê de seus dados e planejar as próximas etapas. 

As planilhas e as versões gratuitas das ferramentas de BI são recursos comuns para analisar pequenos conjuntos de dados e, normalmente, são usadas por equipes menores, que talvez nem tenham um analista de dados dedicado no quadro de pessoal. No nível corporativo, os serviços na nuvem e as estruturas de processamento de big data lidam com conjuntos de dados intermediários de grandes volumes, muitas vezes em conjunto com plataformas de BI com diversos recursos, para produzir visualizações e relatórios detalhados.

De modo geral, as técnicas de análise de dados se encaixam nas categorias de aprendizado supervisionado e não supervisionado. Técnicas supervisionadas utilizam dados rotulados para fazer previsões, enquanto técnicas sem supervisão se concentram em identificar padrões em dados não rotulados.
 

Análise de regressão

Essa é uma técnica de aprendizado supervisionado usada para prever um valor numérico contínuo com base em uma ou mais variáveis independentes. Em outras palavras, é um método estatístico adotado para entender a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes, combinando uma linha ou curva aos dados. Essa técnica ajuda a determinar as variáveis que terão impacto.

Uma das principais perguntas que a análise de regressão pode responder é "Quanto ou quantos?", o que ajuda as empresas a determinar quais fatores importam mais e menos.
 

Análise de classificação

A análise de classificação responde à pergunta: "A que classe ou categoria isto pertence?". Ela é uma ferramenta poderosa para entender as informações e tomar decisões fundamentadas.

Essa técnica de aprendizado supervisionado é usada para classificar e categorizar dados em grupos, treinando um modelo de classificação e, em seguida, fornecendo novos dados para prever a que categoria ele pertence. Em essência, a análise de classificação consiste em usar dados já rotulados no passado para ensinar um modelo a categorizar corretamente dados novos e não rotulados.
 

Análise de clustering

Diferente das duas técnicas anteriores, a análise de clustering é uma técnica de aprendizado sem supervisão usada para agrupar pontos de dados semelhantes em clusters. Não há rótulos ou categorias predefinidas. O algoritmo descobre os agrupamentos dentro dos dados. A análise de clustering responde à perguntas: "Como podemos agrupar esses dados?"

Como mencionamos no início deste guia, todos os setores podem se beneficiar da análise de dados, e empresas de todos os tamanhos estão obtendo vantagem competitiva ao utilizar seus próprios dados para otimizar, evoluir e crescer. Vamos analisar três setores: varejo, saúde e setor financeiro, para ver como eles, em geral, incorporam análise de dados aos seus fluxos de trabalho e processos.
 

Varejo
 

• Personalização de anúncios: os varejistas podem usar os dados coletados de cada cliente, como históricos de compras, dados demográficos e comportamentais, para personalizar os emails e as promoções de mídias sociais que enviam a esses clientes. Criar uma experiência de compra personalizada ajuda a desenvolver a fidelidade da marca e aumentar o percentual total de gasto do cliente.

• Gestão de estoque de varejo online: para garantir que os níveis do estoque possam atender à demanda dos clientes, os varejistas online analisam comportamentos de compra anteriores dos clientes, níveis de estoque e dados públicos e de terceiros. Manter as prateleiras digitais bem abastecidas aumenta a retenção de clientes e evita que eles busquem alternativas em outros lugares para obter o que precisam.

• Segurança integral: é indispensável que as lojas físicas eliminem riscos que possam prejudicar clientes ou funcionários. Analisar vários pontos de dados, como relatórios de incidentes e registros de treinamento de segurança, e utilizar os quatro tipos de análise de dados, pode ajudar as autoridades a desenvolver melhor treinamento de segurança para os funcionários a fim de reduzir a ocorrência de incidentes.
   

Saúde
 

• Previsão de doenças: a análise de dados preditiva usa dados de pacientes, como estilo de vida, informação genética e histórico médico, para identificar pacientes com alto risco de desenvolver determinadas doenças. Isso ajuda os médicos a desenvolver tratamentos personalizados e iniciar cuidados preventivos para evitar a doença.

• Alocação de recursos: os hospitais podem usar dados, como o atendimento periódico em prontos-socorros, para prever os níveis de admissão dos pacientes e otimizar a equipe e os recursos disponíveis para atender às necessidades dele, reduzindo o tempo de espera e aumentando a satisfação do paciente.

• Detecção de fraudes: a análise de dados pode ajudar hospitais, farmácias e seguradoras a prevenir fraudes, analisando padrões de faturamento, uso de receita médica e ocorrências de sinistros de seguro para identificar anomalias e transações não autorizadas.
   

Setor financeiro
 

• Gestão de riscos: os bancos podem analisar uma variedade de dados de clientes, incluindo hábitos de gastos, estabilidade da receita e histórico de pagamento, para determinar a credibilidade de um indivíduo.

• Previsão de perda de clientes: se alguns dados (como falta atividade bancária recente ou taxas elevadas) apontarem que talvez o cliente venha a fechar a conta, o banco pode oferecer, de forma proativa, serviços ou incentivos para mantê-lo, como uma melhor taxa de rendimento.

• Trading algorítmico e análise de mercado: as empresas de trading de alta frequência usam algoritmos complexos para analisar dados de mercado, identificar oportunidades e tendências de mercado e realizar negociações em segundos.

• Planilhas: Microsoft Excel e Google Sheets.
• Ferramentas de BI (Business intelligence): Tableau, Microsoft Power BI.
• Linguagens de programação: Python, R, SQL.

Praticamente em qualquer setor, a análise de dados é indispensável para se obter uma vantagem competitiva. O processo decisório baseado em dados gera eficiências significativas ao otimizar processos internos, atualizar a experiência do cliente, aumentar a fidelidade da marca e, no caso do setor de saúde, melhorar o bem-estar do paciente. 

O volume de dados continua a crescer a taxas surpreendentes, aumentando a complexidade dos desafios de análise de dados. Ao mesmo tempo, as ferramentas e as técnicas, incluindo aplicações avançadas de IA, oferecem novas maneiras de interagir com os dados para obter insights de alto valor. Espera-se que o crescente campo da análise de dados continue sendo parte integrante do sucesso na era digital.