O campo da ciência de dados já faz parte da realidade de muitos setores, mas ainda existem modelos de negócio que se mantêm resistentes, pois não entendem do que se trata o data analytics nem como se beneficiar.

De acordo com o relatório da Acumen & Research Company, espera-se que o mercado de análise de dados alcance a marca impressionante de US$ 329,8 bilhões até 2030. Um número que será atingido pela necessidade cada vez maior das empresas tomarem decisões baseadas em dados.

Neste artigo, vamos entender mais sobre essa prática, para que serve, quais suas vantagens e onde pode ser aplicada dentro da indústria. Acompanhe!

O que é data analytics, afinal?

Data analytics é um campo dentro da ciência de dados que se refere ao processo de examinar um grande volume de dados para identificar padrões e tendências.

Seu objetivo é assegurar que líderes e gestores alcancem uma maior inteligência de negócio, e que os mesmos consigam aumentar o valor gerado por seus dados e tomar decisões mais seguras e fundamentadas nesses números.

Hoje, boa parte das empresas já coletam algum tipo de informação, segundo pesquisas. A questão é que só coletar não é, nem nunca foi solução para o uso eficiente dos dados. É preciso compreendê-los e saber fazer bom uso deles.

Inclusive, em relatório, o Gartner mostra que 87% das empresas têm baixa maturidade em Business Intelligence e Analytics.

Para que serve o data analytics?

O data analytics serve para transformar dados brutos em informações acionáveis e relevantes.

Essas informações, por sua vez, podem ser aplicadas em diversas áreas empresariais, contribuindo para que as empresas tomem decisões mais seguras e informadas, otimizem processos e identifiquem novas oportunidades de negócios, muitas vezes, fora do ambiente corporativo.

Quais são os tipos de data analytics?

Existem diferentes tipos de análises que podem ser aplicadas em cima dos dados. Acompanhe!

Análise descritiva

Foca em resumir e interpretar dados históricos para identificar padrões e tendências. Aqui, utilizamos métodos estatísticos, como médias, medianas, gráficos de dispersão e histogramas.

Desse modo, se você trabalhasse em uma fábrica de peças automotivas e quisesse entender como foi a produção nos últimos seis meses, por exemplo, poderia usar a análise descritiva para identificar quais tipos de peças tiveram maior demanda e quais dias da semana a produção foi mais eficiente.

Análise diagnóstica

Aprofunda-se nas causas dos padrões e tendências. Aqui, usamos técnicas avançadas, como análise de correlação, regressão e análise de séries temporais para explorar os motivos e compreender o porquê algo aconteceu.

Se você percebesse um aumento na rejeição de produtos devido à qualidade, a análise diagnóstica poderia revelar que o problema começou após a mudança para um novo fornecedor de insumos, por exemplo. Isso permitiria que você ajustasse os processos de controle de qualidade ou reavaliasse a parceria com esse fornecedor.

Análise preditiva

Na análise preditiva, usamos modelos estatísticos e algoritmos de machine learning para prever resultados futuros com base em dados históricos e atuais.

Imagine, por exemplo, que você precisa prever a demanda dos produtos para o próximo ano. Como faria isso?

Ao utilizar a análise preditiva, você poderia analisar os dados de vendas anteriores, tendências de mercado e feedbacks dos consumidores para antecipar quais produtos seriam mais populares.

Análise prescritiva

Combina dados, algoritmos avançados e técnicas de otimização para recomendar ações específicas que podem ser tomadas para a empresa alcançar os melhores resultados possíveis.

Nesse caso, se você precisar decidir a melhor forma de distribuir o seu orçamento de marketing, por exemplo, a análise prescritiva poderia apontar qual é a melhor opção para alocar os recursos, considerando fatores como sazonalidade, comportamento do cliente e desempenho de campanhas passadas.

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Quais são as vantagens de implementar o data analytics nas organizações?

O grande benefício de implementar o data analytics é que as empresas conseguem adquirir mais inteligência de negócio graças à compreensão profunda sobre os dados e o seu bom uso.

As vantagens, no entanto, não se concentram apenas nisso. O conhecimento obtido a partir das informações pode fazer com que a empresa consiga, também, identificar e aproveitar novas oportunidades de negócio, além de antecipar riscos e descobrir tendências de mercado.

Quais as diferenças entre data analytics, data science e Big Data?

Por envolverem dados, os termos data analytics, data science e Big Data costumam ser confundidos por boa parte das pessoas.

Essa confusão pode fazer com que os líderes das empresas se percam na escolha das estratégias e também subestimem o potencial dos dados. Assim sendo, saber quais são as diferenças entre cada um desses conceitos é importante para conseguir aplicá-los de maneira correta no contexto empresarial.

O data analytics, como vimos, foca especificamente no processo de análise de dados para obter insights. O data science, por sua vez, é mais abrangente e combina habilidades além de analytics, incluindo também a construção de modelos preditivos e algoritmos de machine learning.

Já o Big Data é um termo que usamos para nos referir ao grande volume de dados que a empresa gera a cada segundo e têm à sua disposição.

Ou seja, todos os termos estão conectados de uma forma ou outra, cada um possuindo uma responsabilidade única no universo dos dados.

Quais são as principais etapas de data analytics?

O trabalho de data analytics é composto por quatro etapas: coleta, processamento, análise e interpretação. Abaixo, vamos entender melhor cada uma delas!

Coleta de dados

A coleta envolve a captura de dados de diferentes tipos de fontes e formatos. No caso da indústria, esses dados podem ser obtidos a partir de sensores (instalados na linha de produção), máquinas e equipamentos, além de sistemas de gestão empresarial (ERP).

Quanto ao tipo de dados, os formatos vão depender da natureza dos processos industriais. Mas eles podem ser estruturados, semi estruturados, não estruturados ou até multimídia.

Processamento de dados

A etapa de processamento trata da preparação dos dados para análise. Por isso, aqui fazemos a limpeza, transformação e organização dos dados.

Nesse sentido, a limpeza consiste em identificar dados duplicados, removê-los ou corrigi-los. Já a transformação consiste em convertê-los para que se ajustem aos requisitos de análise. Por fim, a organização, quando os dados são estruturados de maneira que seja fácil acessá-los e utilizá-los durante a análise.

Análise de dados

A etapa de análise é o núcleo de data analytics, onde a mágica sobre os dados começa a acontecer. Aqui são aplicadas técnicas estatísticas (análise descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas) e algoritmos para identificar padrões e tendências que ajudam a compreender o comportamento dos dados e extrair insights valiosos.

Interpretação de dados

Por último, temos a etapa de interpretação, que envolve se aprofundar nos dados e apresentar os resultados obtidos, de modo que sejam facilmente compreendidos pelos tomadores de decisão da empresa. Essas informações podem ser apresentadas em formato de gráficos, dashboards ou relatórios.

Quais são as habilidades necessárias para trabalhar com data analytics?

Desde que a era Big Data se iniciou e o campo de ciência de dados ganhou maior relevância, muitos profissionais começaram a migrar e estudar o mundo dos dados para aproveitar as oportunidades e a remuneração vindas dessas áreas.

Para ter uma ideia, no caso dos cargos de data analytics, a média salarial dessa profissão pode variar de R$ 5 mil a R$ 8 mil/mês, segundo o portal Glassdor. Uma quantia atrativa para quem quer se aventurar na área de dados.

Mas quais são as habilidades necessárias para uma pessoa alcançar um cargo de analista de dados, por exemplo? Vamos entender!

Conhecimentos estatísticos e matemáticos

Como envolve análise de gráficos e modelos estatísticos, é preciso que o profissional tenha conhecimento sólido em estatística e matemática para interpretar e validar os resultados analíticos.

Pensamento crítico

Os profissionais também precisam ter uma visão crítica sobre os dados, questionando-os e identificando padrões de correlação e causalidade.

Senso comercial e de mercado

Será preciso aplicar o conhecimento obtido a partir dos dados em estratégias de negócio. Por isso, o profissional também deve entender as dinâmicas do mercado, comportamento do consumidor e tendências da indústria para contextualizar os insights de modo que tragam valor para a empresa.

Domínio de machine learning e inteligência artificial

A análise de dados vai depender do desenvolvimento e implementação de modelos preditivos e prescritivos avançados. Assim sendo, será preciso que dominem tecnologias de machine learning e inteligência artificial, pois é a partir delas que o profissional conseguirá criar e otimizar modelos complexos para previsão e tomada de decisão.

Capacidade de propor soluções data driven

Uma vez que a maioria das empresas ainda têm baixa maturidade em Business Intelligence e Analytics, os profissionais de dados possuem a missão de reverter esse quadro, fazendo com que os líderes passem a enxergar o universo de dados com outros olhos e baseiem suas decisões em evidências quantitativas.

Assim, devem também ter capacidade e autoconfiança para propor soluções data driven, que utilizem insights baseados em dados para promover a inovação e melhorar a eficiência operacional.

Onde o data analytics pode ser aplicado nas empresas?

Depois que a empresa adquire mentalidade voltada para ciência de dados, ela estará a um passo de aplicar data analytics e se beneficiar das análises.

Mas onde necessariamente a empresa poderá aplicar essa prática dentro do seu próprio negócio? Tratando-se de uma indústria, essa aplicação pode acontecer nos departamentos que veremos a seguir.

Recursos Humanos

Pode ser utilizado para criação de um RH mais estratégico na indústria, que faz uso dos dados para otimizar processos de recrutamento, treinamento e desenvolvimento de colaboradores e retenção de talentos.

Análises preditivas podem, por exemplo, prever quais candidatos têm maior probabilidade de sucesso e quais funcionários estão em risco de deixar a empresa.

Vendas

Pode ajudar o setor comercial a identificar quais são os clientes mais valiosos e que contribuem mais com o faturamento da empresa, prever a demanda por produtos e otimizar estratégias de precificação.

Osinsights derivados de dados de vendas também podem orientar a empresa em campanhas de marketing e melhorar a abordagem dos vendedores na hora de se relacionar com os clientes.

Logística

Pode ser usado na logística para otimizar rotas de entrega, melhorar o gerenciamento de estoques e aumentar a eficiência das operações de cadeia de suprimentos. Análises avançadas podem prever interrupções e permitir uma resposta proativa para minimizar impactos.

Financeiro

O data analytics pode ser aplicado para detectar fraudes, antecipar riscos de inadimplências e otimizar o uso dos recursos financeiros.

As ferramentas analíticas, inclusive, podem ajudar a identificar padrões suspeitos em transações financeiras e melhorar a gestão de custos e despesas dentro da indústria.

A análise de dados é apenas uma das práticas que envolvem data science. Compreendê-la e aplicá-la é determinante para qualquer empresa que queira adquirir inteligência de negócio e direcionar melhor seus esforços, recursos ou investimentos.

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