Metodologia de análise de dados: um guia completo sobre o tema

Descubra o que é a metodologia de análise de dados, quais os tipos e como esse processo pode te ajudar a obter sucesso no negócio.
Henrique
10/11/2022 | 20 min
analise de dados

Por meio da metodologia de análise de dados, é possível tomar decisões com maior segurança e implementar estratégias mais eficazes em diferentes aspectos do negócio.

Então, se você quer tornar a sua empresa mais competitiva, adotar uma gestão orientada a dados é um dos passos mais importantes a serem tomados.

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Mas, mesmo com o alto interesse das organizações em desenvolver uma cultura mais data-driven, a maioria acaba esbarrando nos desafios para a implementação da mesma.

Isso porque, segundo um estudo americano da New Vantage Partners, de 2021, somente 24% das empresas já conseguem, de fato, ter uma operação baseada em dados.

Porém, a realidade é que diversas empresas ainda não conseguem extrair valor de seus investimentos em big data e inteligência artificial.

Sendo assim, para te ajudar a ser parte dos que conseguem ter uma cultura orientada a dados, ao longo deste conteúdo, você vai descobrir:

  • O que é análise de dados?
  • Quais os benefícios do processo de análise de dados?
  • Qual o objetivo da análise de dados?
  • Quais os tipos de análise de dados?
    1. Análise preditiva;
    2. Análise prescritiva;
    3. Análise diagnóstica.
    4. Análise descritiva;
  • Como implementar a análise de dados no meu negócio?
  • Qual o processo de análise de dados?
  • Ferramentas para análise de dados
  • Análise de dados com Python: o que é?
  • O que é tratamento de dados em metodologia?
  • Como é feita a metodologia de análise de dados quantitativos?
  • Como é feita a metodologia de análise de dados qualitativos?
  • Cursos de análise de dados

Leia também: A importância da análise de dados em vendas

Análise de dados: o que é?

A análise de dados, no contexto corporativo, é um processo em que se busca obter informações relevantes a partir de dados quantitativos e qualitativos sobre algum aspecto específico do negócio.

Além disso, com ela, é possível refutar ou confirmar hipóteses, identificar soluções para determinados problemas e ser mais assertivo nas ações.

No ambiente organizacional, é possível gerar uma série de informações não estruturadas, seja a partir de planilhas, e-mails, ferramentas de automação, entre outros. 

Ao analisar esses dados, a empresa poderá coletar insumos que ajudarão nas tomadas de decisão e na implementação de planos de ação para o alcance de resultados.

Com a ajuda da tecnologia e de ferramentas especializadas, os profissionais conseguem tornar a rotina de análises mais ágil e eficaz, identificando padrões de comportamento de ponta a ponta.

Entenda a importância deste tipo de análise em vendas assistindo a este webinar gratuito:

Quais os benefícios do processo de análise de dados?

Um dos principais benefícios da análise de dados é o fato de que empresas dos mais diversos setores podem utilizar esse recurso para coletar informações sobre determinada área.

Sendo assim, algumas vantagens são:

  • Mapear resultados e indicadores em tempo real;
  • Entender as necessidades de clientes e prospects;
  • Aprimorar a experiência dos clientes;
  • Coletar insumos para a criação de estratégias;
  • Analisar as tendências do mercado;
  • Reduzir riscos.

Qual o objetivo da análise de dados?

Você sabia que empresas orientadas por dados podem crescer mais de 30% ao ano? Não é por acaso que a cultura data-driven tem crescido cada vez mais nos negócios, tornando-se parte fundamental da rotina das equipes. 

Assim, o principal intuito da análise de dados é explorar todas as informações coletadas pela empresa, transformando esses números em insumos valiosos para o crescimento da companhia. 

Adotar essa prática significa garantir a eficiência operacional e estratégica, solucionando problemas de forma rápida e enfrentando os desafios do mercado. 

Ao realizar boas análises, você e sua equipe terão dados relevantes para entender o passado e pensar em ações para o futuro.

Quais os tipos de análise de dados?

Existem diferentes tipos de análise de dados que você pode implementar na sua empresa. As principais opções são:

1. Análise preditiva

Nesse tipo de análise, os dados são utilizados para fazer projeções de cenários e identificar tendências futuras a partir de determinados padrões.

Por conta do aumento do interesse em usar dados para gerar informações valiosas, cada vez mais empresas estão aderindo à análise preditiva. Além disso, a tecnologia, mais uma vez, surge como uma aliada para possibilitar estudos mais aprofundados.

No marketing, por exemplo, esse recurso ajuda na atração e retenção de clientes, ajudando na expansão do negócio.

Por outro lado, a área de operações também utiliza deste meio para o gerenciamento de recursos, definição de preços dos produtos e na previsão de estoques.

Além disso, a análise preditiva tem se mostrado útil para solucionar problemas complexos e encontrar oportunidades de crescimento.

Se a segurança cibernética é um tema que atrai cada vez mais empresas, é importante saber que a análise preditiva também atua resguardando possíveis ocorrências de fraudes e comportamentos criminosos.

2. Análise prescritiva

Na análise prescritiva, busca-se avaliar as consequências que certas decisões podem trazer. 

Esse tipo de análise geralmente é utilizado para definir qual o melhor caminho para alcançar alguma meta importante

Se a análise preditiva atua na previsão de comportamentos futuros, a análise prescritiva auxilia nas tomadas de decisão com o objetivo de melhorar o alcance de resultados e reduzir cenários negativos.

Assim, ela deve estar alinhada à gestão do negócio a fim de otimizar estratégias, fazendo com que as empresas escolham caminhos que as levarão para o topo. 

3. Análise descritiva

A intenção da análise descritiva é justamente descrever certos eventos ou objetos que estão sendo analisados.

Se o seu objetivo é descrever comportamentos e tendências a partir de cenários realistas, a análise descritiva é a mais indicada.

Utilizada como um passo anterior às análises mais robustas, a etapa de descrição é o pontapé inicial para um estudo mais profundo dos dados.

Isso porque ela se baseia em dados reais, reunindo informações importantes para definir os próximos passos do negócio.

4. Análise diagnóstica

Neste tipo de análise de dados, busca-se investigar relações de causa e efeito nos objetos analisados.

Ela é responsável, por exemplo, pela construção do perfil do comportamento do consumidor, viabilizando ações de marketing e vendas em todas as etapas do funil.

Assim, fica fácil prever as ações dos prospects e desenvolver conteúdos e materiais que se alinhem às suas necessidades.

A partir dessa análise, há também um melhor planejamento dos recursos disponíveis, tornando mais assertivas as ações voltadas para o engajamento e captação de novos clientes.

Novamente, a tecnologia será a responsável por otimizar essas análises, tornando possível o diagnóstico das necessidades dos clientes.

tipos de análises de dados

Como implementar a análise de dados no meu negócio?

Adotar a cultura de análise de dados depende de uma série de fatores que dependem do esforço de toda a equipe. Confira:

Deixe clara a importância da análise de dados

De nada adianta ter gestores que compreendem a importância da cultura dos dados se a equipe não compartilha da mesma percepção.

Sendo assim, é fundamental garantir que todos os colaboradores entendam a relevância da análise de dados, tanto para o crescimento profissional quanto para a evolução do negócio. 

Comece aos poucos

Caso a rotina de análise de dados ainda seja incipiente na sua empresa, o caminho mais indicado é começar aos poucos, sempre focando em não perder a constância e manter o engajamento da equipe.

Democratize a análise de dados

A mudança de mindset por ser desafiadora quando não há um consenso de que toda a equipe pode e deve estar envolvida no processo de análise de dados. 

Assim, o ideal é não limitar essa atividade para áreas que, originalmente, detém essa expertise, mas fazer com que todos consigam construir suas próprias análises, compartilhando diferentes interpretações e insights. 

Foque na infraestrutura

O último – e não menos importante passo diz respeito ao quanto sua empresa está disposta a investir na infraestrutura para fortalecer a cultura de dados.

Isso significa contar com recursos automatizados que viabilizem as análises, gerando insumos para as tomadas de decisão, criação de estratégias e desenvolvimento de planos de ação. 

Qual o processo de análise de dados?

O processo de análise de dados é composto por algumas etapas essenciais:

  1. Definição do objeto de análise;
  2. Escolha o tipo de dados que serão analisados;
  3. Defina como será a mensuração dos dados;
  4. Realize a coleta de dados;
  5. Análise dos dados;
  6. Faça a interpretação dos resultados.
processo de análise de dados

Confira abaixo mais detalhes sobre cada uma delas:

Etapa 1 – Definição do objeto de análise

Nesse primeiro momento, você precisa definir qual será seu objeto de análise. Estabeleça quais perguntas deverão ser respondidas.

Para que tenham o efeito desejado, os objetivos devem ser claros, mensuráveis e relevantes para o negócio. 

Assim, as decisões serão tomadas com maior embasamento, você evitará desperdícios e as ações serão mais eficazes.

Chegar a metas que seguem esse padrão depende de um passo muito importante: contar com sua equipe para mapear os desafios enfrentados e definir os objetivos em conjunto. 

Etapa 2 – Escolha os tipos de dados que serão analisados

Defina qual será a natureza dos dados que você pretende analisar para responder às perguntas da etapa anterior.

É fundamental entender de forma clara, os fatores que contribuem para o crescimento da sua empresa. 

Sendo assim, definir métricas claras e possíveis vai garantir análises mais aprofundadas, e que poderão trazer insumos valiosos para a sua empresa.

Etapa 3 – Defina como será a mensuração dos dados

Na terceira etapa, é necessário estabelecer como você vai medir os dados a serem analisados.

Depois de definir os objetivos e as métricas que precisam ser mensuradas é hora de estabelecer a forma de colocar as análises em prática.

Aqui, é importante contar com uma ferramenta que dê o suporte necessário em todas as etapas, garantindo a confiabilidade dos dados e ajudando a evitar erros comuns. 

Além disso, defina os responsáveis e as etapas que devem ser seguidas para que nenhum indicador fique de fora. 

Etapa 4 – Realize a coleta de dados

Esse é o momento de coletar os dados brutos que você deseja analisar.

A etapa da coleta de dados é a responsável por recolher todos os dados gerados nas fases de entrevistas.

Além de possibilitar o entendimento sobre os resultados da empresa, esse processo permite mapear futuras ações par  melhorar os resultados do negócio, já que aqui você terá uma visão geral da empresa. 

Lembre-se que a etapa de coleta é cíclica, pois deve ser feita de forma recorrente, fazendo parte da rotina da equipe. Afinal de contas, o comportamento do consumidor muda o tempo todo, o que torna necessária a atualização dos dados de forma constante. 

Etapa 5 – Analise os dados

Você deverá transformar os dados em informações relevantes. Recorra a gráficos e outros recursos visuais que facilitem essa análise.

Na etapa de análise de dados é o momento de, finalmente, colocar em prática tudo o que você viu até aqui. 

Se possível, conte com ferramentas para garantir análises robustas e ágeis, tornando o trabalho de toda a equipe mais produtivo

Etapa 6 – Faça a interpretação dos resultados

Nessa etapa, os questionamentos iniciais devem ser respondidos e as conclusões precisam ser tomadas.

Ferramentas para análise de dados

Como você viu, as ferramentas são recursos fundamentais na hora de fazer a análise de dados. A boa notícia é que existem diversas opções para não ter desculpa na hora de realizar esse processo tão importante.

Excel

Criado em 1987, o Excel faz parte da rotina de diversos profissionais. Para a análise de dados, esse recurso é valioso, pois permite o armazenamento de dados, a construção de planilhas robustas, gráficos e cálculos para garantir a confiabilidade das análises.

Microsoft Power Bi

Mas se o que você precisa é de dashboards e de relatórios dinâmicos, o Power Bi é a ferramenta mais indicada. A partir dela, é possível automatizar questões de rotina da empresa, como análises menos complexas e ajustes de dados.

Google Data Studio

Já o Google Data Studio é responsável por transformar dados em informações estratégicas, atuando na criação de painéis, relatórios e dashboards personalizados.

Google Analytics

Uma das ferramentas mais utilizadas pelos profissionais de Marketing, o Google Analytics é um recurso gratuito de análises web capaz de fornecer dados valiosos sobre campanhas e páginas do site.

Utilizando um código JavaScript, o recurso consegue coletar dados da web, registrando informações de acessos do usuário, como o número de sessões e a taxa de rejeição.

Veja no vídeo abaixo outras ferramentas que podem auxiliar na análise de dados:

Análise de dados com Python: o que é?

Elaborada para ser simples e acessível, Python é a linguagem de programação responsável pela aplicação em Machine Learning, Inteligência Artificial, e na análise de dados.

Além de permitir o trabalho com séries temporais, o mecanismo possibilita a manipulação de tabelas e dados, além da construção de diversos tipos de gráficos.

  • Confira alguns dos benefícios dessa linguagem:
  • É de fácil aprendizagem;
  • É multiplataforma;
  • É gratuita;
  • Oferece diversas possibilidades de desenvolvimento.

Leia também:

O que é tratamento de dados em metodologia?

O tratamento de dados se refere a atividades de coleta, análise, manipulação, armazenamento e compartilhamento de dados de uma pessoa, empresa, processo etc.

Já no que se refere aos dados de clientes, as empresas são obrigadas a seguir a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

A LGPD prevê que o tratamento de dados seja feito de forma lícita, segura e transparente com os clientes.

Assim, é necessário seguir alguns princípios básicos para estar em conformidade com a medida de proteção de dados.

Finalidade, adequação e necessidade

Em relação à limitação do uso de dados são utilizados três princípios:

  • Finalidade;
  • Adequação;
  • Necessidade.

A finalidade diz respeito ao objetivo do uso do dado coletado, deixando claro quais serão as finalidades para o uso das informações.

Já a adequação refere-se ao tratamento de dados e se esse processo segue os preceitos da etapa anterior. 

Por fim, a necessidade mostra se as análises feitas ajudam a alcançar a finalidade proposta.

Livre acesso, qualidade e transparência

Outro ponto importante é que os donos dos dados tenham acesso às informações, a isso chamamos livre acesso. 

Já a qualidade dos dados tem relação com a atualização, exatidão e clareza dos dados.

Por fim, a transparência permite ao titular ter acesso a informações sobre a realização do tratamento dos dados.

Segurança, prevenção e não discriminação

Assegurar a proteção das informações é uma etapa importante para a preservação das informações.

Assim, esses princípios evitam acessos não autorizados, a perda de dados, alterações e comunicações indevidas. 

Por fim, a discriminação impossibilita utilizar esses dados para qualquer uso discriminatório.

Responsabilidade e prestação de contas

O último dos princípios exige que os responsáveis pelo tratamento dos dados comprovem o uso de todas as práticas citadas anteriormente, do início ao fim das análises.

Saiba mais: Como a centralização de dados impacta no meu dia a dia como gestor

Como é feita a metodologia de análise de dados quantitativos?

Na metodologia de análise de dados quantitativos, o foco está em dados numéricos e estatísticos. O foco está em aspectos concretos sobre determinado problema ou objeto de análise.

Na análise quantitativa o primeiro passo é a definição do público-alvo. Assim, você deverá ter em mente qual o perfil dos entrevistados, validando as características necessárias para chegar até as pessoas certas.

Feito isso, é hora de estabelecer a amostra probabilística, que refere-se a seleção de pessoas que farão parte do público que irão representar a população em geral. 

Dessa forma, para garantir a assertividade dos dados, é fundamental ter mapeado o tamanho da amostra, considerando a margem de erro para que se tenha uma proximidade fiel ao restante da população.

Aqui, é importante utilizar equações específicas e contar com ferramentas especializadas para realizar a pesquisa.

Além de formulários e sites especializados na coleta de dados, a análise quantitativa pode ser feita com o apoio de ferramentas que contam com funcionalidades capazes de agilizar esse processo.

Como exemplo, temos o Google Forms, recurso gratuito para a criação de questionários. Mas se o seu objetivo é fazer análises voltadas para conteúdos, o Hotjar é a ferramenta ideal. 

Em linhas gerais, ela fornece informações sobre a interação dos usuários com o seu site, além de uma visão geral da performance dos conteúdos disponibilizados.

Se você já atua com estratégias de marketing é bem provável que já tenha utilizado o Google Analýtics – ferramenta que também proporciona uma visão geral sobre métricas e performance do site, como número de visitas, sessões, etc.

Exemplos de análise de dados quantitativos

Quando você faz uma pesquisa de satisfação e pede para os seus clientes darem uma nota para a experiência que eles tiveram com a sua empresa, você tem acesso a dados que vão quantificar o nível de satisfação.

Nas ações de Marketing a análise quantitativa é realizada de forma constante, seja para visualizar a quantidade de acessos no site, o volume de menções nas redes sociais, entre outros.

Em outras frentes, a análise quantitativa também é vista, como por exemplo nas análises relacionadas à mobilidade urbana: números de acidentes em determinado local, quilômetros de congestionamento, etc.

Nas pesquisas eleitorais, também é utilizada esse tipo de análise para pesquisas de intenções de votos.

Como é feita a metodologia de análise de dados qualitativos?

Já em análises qualitativas, há uma maior preocupação com o aspecto subjetivo em torno de determinado problema.

Ela pode ser realizada a partir de diversos métodos de pesquisa, como entrevistas com usuários, pesquisas em grupo, observação de comportamentos e dados de pesquisas e estudos.

Se na análise quantitativa a mensuração ocorre por meio de números, a qualitativa corresponde a informações que não se pode quantificar.

Além disso, os dados qualitativos dizem respeito à experiência individual do usuário, como um feedback ou avaliação de um produto.

Se o seu objetivo é levantar hipóteses sobre determinado tema, a análise qualitativa é a recomendada, já que ela vai identificar necessidades, comportamentos e coletar informações relevantes sobre o seu mercado.

Por ser mais abrangente, ela possibilita o desenvolvimento de melhorias em uma solução, viabilizando o mapeamento de dados relevantes para ajudar a tomar decisões mais eficientes.

Exemplo de análise de dados qualitativos

Ainda seguindo o exemplo da pesquisa de satisfação que citamos no tópico anterior, uma análise qualitativa pode ter como base as justificativas de cada cliente para suas respectivas notas.

Para entender um cenário ou um problema, as entrevistas qualitativas são boas alternativas. 

Supondo que você queira saber a satisfação dos colaboradores da empresa, aspectos como condições de trabalho e cultura da organização podem ser levados em consideração.

Nas estratégias de marketing, os estudos de caso, focados na experiência dos clientes com a sua solução também fazem parte do grupo qualitativo.

Nesse caso, a ação concentra-se em mapear clientes que obtiveram bons resultados e entrar em contato para uma entrevista. Por se tratar de informações relacionadas ao cliente, é importante solicitar a autorização para o uso do conteúdo.

Assim, os dois lados ganham: a sua empresa, que poderá atrair novos clientes, e seus parceiros, que poderão usar a estratégia para gerar visibilidade para o negócio. 

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Cursos de análise de dados

Se manter atualizado e investir em capacitações precisa fazer parte da rotina de qualquer profissional que deseja alcançar patamares mais altos na carreira. 

Quando falamos de análise de dados, porém, esse objetivo é ainda mais importante, pois estamos falando de uma disciplina que ganha cada vez mais espaço nas organizações.

Pensando nisso, selecionamos alguns cursos para aprimorar ainda mais os seus conhecimentos na área de dados. 

Formação Data Science

O curso de data Science da Alura ensina sobre a coleta, preparação e exploração de dados, mostrando como visualizar dados e comunicar resultados através de gráficos.

Além disso, a capacitação apresenta a linguagem Python, ajudando a compreender a importância dos dados para otimizar processos em várias áreas.

Plataforma: Alura

Carga horária: 102 horas

Certificado: Oferece certificado de conclusão

Bootcamp online de Analista de Dados

O Bootcamp de Analista de dados ensina os principais conceitos de Big Data e análise de dados, mostra como construir dashboards, Data Storytelling e a interpretar os dados colhidos.

A ideia é que mesmo os profissionais que não são especialistas em TI consigam aplicar as técnicas aprendidas, implementando uma gestão orientada por dados no ambiente de trabalho

Plataforma: XP Educação

Certificado: Oferece certificado de conclusão.

Curso de Análise de Dados e Big Data – Excel

Este curso visa ensinar a aplicar estatística na prática, tomar melhores decisões e começar na área de análise de dados utilizando o Excel. 

Com aulas práticas e descontraídas, o curso promete apresentar as principais funções para análise de dados no Excel, usando conceitos de probabilidade e estatística. 

Além disso, mostra como aplicar conceitos básicos de estatística inferencial para analisar conjuntos de dados no Excel.

Plataforma: Udemy

Carga horária: 12,5 horas

Certificado: Oferece certificado de conclusão.

Arquitetura de Software, Ciência de Dados e Cybersecurity

O curso da PUCPR tem como objetivo ensinar a construir sistemas, escolher componentes, direcionar estratégias, fazer migrações e desenvolver ambientes seguros.

Usando uma metodologia exclusiva, o curso conta com diversos professores com vasta experiência no tema, e que já atuam no mercado da tecnologia. 

Plataforma: PUCR

Carga horária: 20 horas

Certificado: Oferece certificado de conclusão.

Leia mais: Big Data na Indústria: como implementar esse recurso?

E então, ficou claro como funciona a metodologia de análise de dados? Não subestime o poder dos dados na sua empresa e promova uma gestão mais qualificada.

Tanto um sistema CRM como uma ferramenta ERP podem ser de grande ajuda para este processo na sua empresa. E se você integra esses dois softwares, melhor ainda! Veja como fazer isso de forma prática e objetiva baixando nosso e-book gratuito: [EBOOK] Guia de Integração entre ERP e CRM

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