Big Data, Business Intelligence (BI) e Data Analytics têm conceitos diferentes, mas dependem de um elemento em particular muito importante: dados.

Na era da transformação digital, os dados se tornaram praticamente o novo petróleo — uma mina de ouro para quem souber “escavar” essas informações e extrair insights relevantes e úteis.

A análise de dados é uma das práticas que utilizamos nesse processo de extração e, atualmente, desempenha um dos papéis mais essenciais nas indústrias que buscam se tornar orientadas a dados. Vamos entender tudo sobre o tema? Continue a leitura!

O que é análise de dados?

Também conhecida como analytics, trata-se de um processo que consiste na coleta, organização, tratamento e extração de informações e insights a partir de um grande volume de dados.

Imagine que a sua empresa tenha uma base de dados imensa. Se você não souber gerenciar e analisar essas informações, dificilmente conseguirá definir estratégias eficazes.

Por outro lado, se souber interpretar e cruzar os dados, você obterá um conhecimento valioso, que poderá ajudar a:

• identificar tendências de mercado;
• ajustar estratégias;
• otimizar processos internos;
• antecipar possíveis desafios.

Para que serve a análise de dados?

Hoje em dia, ao exercer suas atividades, uma indústria gera e disponibiliza uma imensa quantidade de dados. Portanto, é muito importante encontrar uma maneira de não se perder em meio a tantas referências e saber como usá-las sob o ponto de vista estratégico.

A análise de dados serve, primeiramente, para gerar insights úteis para os gestores e orientar decisões de negócio, ou seja, tornar a empresa mais inteligente.

No entanto, ela também é aplicada para melhorar a eficiência operacional, prever comportamentos de consumo e antecipar situações de risco que podem prejudicar a empresa de alguma forma.

Como funciona a análise de dados? 

A análise de dados funciona por meio da aplicação de técnicas estatísticas e métodos avançados de analytics, que transformam dados brutos em percepções valiosas.

Essas técnicas são suportadas por ferramentas de dados e de Machine Learning, que ajudam a empresa a organizar, interpretar e visualizar as informações, acelerando todo o processo.

Quais são os tipos de análise de dados?

Existem quatro tipos de análise de dados, cada um com uma função específica dentro de uma estratégia de negócios.

Análise descritiva

A análise descritiva é o ponto de partida da análise de dados. Ela foca em resumir o que já aconteceu para ajudar as empresas a entenderem o seu desempenho passado e identificar padrões que possam ser importantes para decisões futuras.

Quando utilizar? Se uma empresa quer saber qual foi a receita gerada nos últimos seis meses, quantas visitas a seu site obteve ou o número de produtos vendidos por categoria, por exemplo, é esse tipo de análise que deve ser aplicada.

Análise preditiva

A análise preditiva vai um passo adiante e tenta prever eventos futuros com base em padrões encontrados nos dados históricos. Para tanto, utiliza modelos estatísticos e algoritmos de Machine Learning para fazer previsões e sugerir o que pode acontecer futuramente.

Indústrias podem usar análise preditiva para ajustar seus estoques antes de picos de demanda ou então para criar campanhas de marketing mais eficazes, já que podem prever que tipo de cliente é mais propenso a comprar um determinado produto.

Análise prescritiva

A análise prescritiva foca em recomendar ações concretas. Além de prever o que pode acontecer, ela sugere o melhor curso de ação com base nas possíveis consequências das decisões tomadas. É a mais avançada das análises e ajuda as empresas a decidirem o que devem fazer em cenários futuros.

Usamos esse tipo de análise quando precisamos tomar decisões estratégicas de alta complexidade e queremos reduzir os riscos ao mínimo.

Análise diagnóstica

A análise diagnóstica se aprofunda nas causas dos eventos passados. Seu foco principal é explicar por que algo aconteceu, identificando fatores específicos que contribuíram para o resultado em questão.

Quando utilizar? Se uma empresa percebe um aumento na taxa de devoluções de produtos, por exemplo, a análise diagnóstica pode investigar se o problema está no processo de fabricação, no transporte ou até mesmo em falhas no atendimento ao cliente.

Qual é a importância da análise de dados?

Usar dados para fundamentar as estratégias de negócio tem se tornado uma ação cada vez mais comum no ambiente empresarial moderno.

E não só porque cada vez mais empresas querem se tornar mais inteligentes para tomar boas decisões, mas também porque esperam antecipar movimentos do mercado/cliente que podem servir de insumo para adaptarem suas operações e acompanharem esse movimento.

Além disso, atualmente, mesmo as indústrias de menor porte trabalham com um imenso fluxo de informação. Com esse volume de dados, costuma ser um pouco custoso observar a fundo todos os dados do negócio. Assim, os gestores tendem a levar muito mais tempo para obter as respostas e soluções que procuram para tomar decisões mais acertadas.

Para minimizar isso, existem ferramentas capazes de facilitar a análise de dados. De modo transparente e direto, elas mostram informações qualificadas, confiáveis e relevantes em tempo real, por meio de relatórios gerenciais, gráficos e outros recursos.

Além de acrescentar rapidez aos processos, esses instrumentos promovem o compartilhamento de referências com todos os envolvidos, deixando o processo mais seguro e organizado.

Quais são as vantagens da análise de dados?

Há vários benefícios de se utilizar a análise de dados. Confira!

Melhora as estratégias de crescimento

Ao contrário de planejamentos fundamentados em achismos e intuições, a análise de dados promove maior segurança estratégica.

Uma solução específica para essa análise permite que os gestores tomem decisões mais acertadas, otimizando as campanhas e aumentando as vendas — o que provoca, naturalmente, um crescimento consistente da indústria a longo prazo.

Favorece a competitividade no mercado

Ao analisar dados, as empresas conseguem identificar lacunas e oportunidades. Consequentemente, podem ajustar suas estratégias de negócio para se posicionarem de forma mais competitiva. Isso permite uma melhor alocação de recursos e um foco mais preciso em oportunidades de alto valor.

Aumenta o engajamento das equipes

O uso de dados para definir metas reduz a subjetividade nas decisões, promovendo uma cultura mais transparente e orientada por resultados. Isso aumenta o engajamento da equipe, pois os colaboradores entendem claramente como seu trabalho contribui para os objetivos da empresa.

Auxilia na redução de custos

Os gestores que trabalham às cegas, ou seja, no escuro, sem saber direito o que fazer ou qual rumo seguir, com certeza, estão fadados ao fracasso. Isso porque aqueles que não analisam seus dados trilham exatamente esse caminho.

Por outro lado, a partir do momento em que a gestão acompanha os números gerados pelas equipes em tempo real, ela consegue identificar os pontos de melhoria. Além disso, previne diversos tipos de falhas e perdas.

Ademais, custos altos provocados por erros que podem ser evitados colocam o trabalho de todos em cheque. Isso também pode indicar que há algo de errado acontecendo naquele setor ou departamento.

Reduz riscos

Ao utilizar dados reais em vez de suposições, as empresas conseguem identificar padrões e tendências que alertam para possíveis problemas. Por exemplo, ao analisar o desempenho de equipamentos, uma empresa de manufatura pode antecipar falhas e prevenir paradas inesperadas.

Melhora a experiência do cliente

Com base no histórico de compras e interações, as empresas podem segmentar o público e oferecer recomendações mais relevantes, criando uma experiência única e personalizada.

Além disso, a análise preditiva ajuda a antecipar as necessidades dos clientes, oferecendo soluções no momento certo.

Como fazer uma análise de dados eficiente?

Agora que já vimos tudo que é preciso para saber sobre o básico da análise de dados, vamos avaliar os procedimentos necessários para fazer essa análise na prática.

Defina o seu objetivo

Para que sua análise de dados tenha um propósito, é importante que você saiba primeiramente o que quer descobrir em cima das informações e como isso beneficiará o seu negócio.

Portanto, questione-se:

• Quais problemas quero resolver?
• Quais decisões posso melhorar a partir dos dados?
• Como esses insights podem transformar suas decisões estratégicas?

Escolha as métricas certas

Na análise de dados, as métricas desempenham o papel de ferramentas de avaliação. Elas permitem identificar padrões, monitorar tendências e fazer comparações ao longo do tempo.

Assim, faça um levantamento de quais métricas serão mais relevantes para seu objetivo e qual o período em que serão acompanhadas e analisadas.

Selecione a ferramenta ideal

A ferramenta que você usa para análise pode acelerar suas descobertas ou limitar sua capacidade de explorar dados. Desse modo, preocupe-se em selecionar uma plataforma que se integre bem com seus sistemas e atenda às necessidades da sua empresa.

Escolha as fontes de dados

De onde vem as informações que você está utilizando e/ou utilizará nas análises? É importante trabalhar com fontes atualizadas e relevantes para alcançar análises realmente precisas e confiáveis. Caso os dados sejam incompletos ou desatualizados, as conclusões podem ser distorcidas.

Instrua a equipe

Além de ferramentas e métricas, é importante também que todos na sua empresa saibam como interpretar e aplicar os dados. Assim sendo, não se esqueça de incentivar uma cultura orientada a dados para fortalecer o processo decisório e treinar a equipe para entender e fazer o bom uso dos dados. 

Como a tecnologia ERP pode ser essencial no processo de análise?

Tecnologias como ERP conseguem abrir um novo mundo de possibilidades diante dos olhos de um gestor, pois essas ferramentas permitem que o profissional acompanhe dados em tempo real e gere insights de maneira mais intuitiva.

Além disso, por meio desses sistemas de gestão mais robustos, a empresa consegue automatizar processos de coleta e armazenamento de dados, por exemplo, alimentando ferramentas de BI, integrando diferentes departamentos e assegurando maior mobilidade das informações. Para saber mais informações sobre o ERP e como ele auxilia na análise de dados, converse com um de nossos consultores!