Já parou para pensar na importância que os dados têm no mundo tecnológico no qual vivemos? A Data Analytics, ou análise de dados, é, atualmente, uma matéria-prima tão valiosa quanto o ouro no período das Grandes Navegações ou a descoberta do fogo na pré-história.
Mas o que é Data Analytics e como implementar esse recurso tão importante na sua empresa, para gerar resultados de negócio? Para explicar todos os detalhes e curiosidades sobre esse método a você, preparamos este material exclusivo, recheado de informações que serão extremamente úteis no seu dia a dia.
Boa leitura!
O que é Data Analytics?
Por dia, estima-se que sejam gerados cerca de 2 quintilhões de bytes de dados no mundo. Esse número é tão expressivo que se torna impossível imaginar sua proporção real.
Dentro dessa quantidade gigantesca, porém, estão diversos números e informações sobre tendências e comportamentos do consumidor que podem ser úteis para a sua empresa aumentar as vendas e fidelizar o público.
É aí que entra a Data Analytics. Ela consiste em processar e analisar esses dados de modo que possam ser utilizados de maneira estratégica, em prol do negócio.
Não é exagero dizer que uma análise de dados bem feita possui para a sua empresa um valor semelhante ao do petróleo para as indústrias. A questão é puramente lógica, quer ver?
- Para vender, você precisa ter um bom produto e conhecer o seu consumidor;
- Para conhecer o seu consumidor, você precisa do máximo de detalhes sobre a vida pessoal e os comportamentos/impulsos dessa pessoa;
- Com a Data Analytics, você consegue ter acesso a essas informações e desenvolver a estratégia da sua empresa totalmente focada em oferecer ao seu público-alvo aquilo que ele precisa, mesmo que ainda não saiba.
Há quem defina a análise de dados como um conceito moderno para explicar o trabalho de estatística, presente há muito mais tempo em nossa sociedade. O que muda, contudo, é que a quantidade de dados disponíveis para praticar Data Analytics nunca esteve tão alta quanto hoje.
Para que serve o Data Analytics?
Em resumo, o processo de Data Analytics consiste em trabalhar com informações concretas sobre algo, de modo exploratório, transformativo e analítico.
É sobre absorver dados que sejam, de fato, relevantes para o seu negócio, identificando tendências e padrões de mercado e gerando insights de maneira embasada, para dar suporte à sua tomada de decisão.
A análise de dados está diretamente relacionada com Data Science (Ciência de Dados). Imagine o seguinte: com 2 quintilhões de dados à disposição todos os dias, fica humanamente impossível analisar tudo isso de maneira analógica, certo?
São utilizados, portanto, softwares e outros recursos tecnológicos que ajudam a filtrar todos esses dados e separar somente aquilo que pode ter alguma utilidade.
Outro termo bastante relacionado a Data Analytics é o Big Data, que se refere a um grande volume de dados que não conseguem ser analisados por softwares comuns – falaremos melhor sobre isso adiante.
Uma pergunta que você pode estar fazendo a si mesmo é: então, quer dizer que toda análise de dados é uma Data Analytics? Explicamos a seguir.
Quais são os tipos de Data Analytics?
Sim, toda análise de dados pode ser considerada dentro da definição de Data Analytics. Acontece, porém, que existem quatro principais maneiras de filtrar e conferir essas informações: preditiva, prescritiva, descritiva e diagnóstica.
Confira abaixo o que cada uma significa.
1- Preditiva
A análise preditiva é usada – como seu nome sugere – para prevenir algo. No sentido de uma Data Analytics, seu objetivo é entender e antecipar quais serão os efeitos de uma tomada de decisão.
Nesse modelo, são desenvolvidas análises estatísticas baseadas em regressão, cujo objetivo é estabelecer o impacto social, ambiental, econômico, etc, sobre as decisões. Ou seja, uma relação de causa e efeito.
Por exemplo: imagine que há uma campanha de lançamento de um novo produto que precisa ser planejada, mas como saber quanto investir em mídia paga para divulgação, garantindo que o Retorno Sobre Investimento (ROI) seja favorável?
Com uma análise preditiva é possível compreender a atual situação do mercado e prever uma média dos resultados.
2- Prescritiva
A análise prescritiva segue a mesma linha de raciocínio do modelo preditivo, mas com a diferença de que é mais voltada a ações individuais de um gestor.
Quando você está doente e consulta um médico, ele prescreve o medicamento que tem as maiores chances de ser a solução para o seu trabalho, não é?
No modo prescritivo de Data Analytics, o que ocorre é um levantamento das probabilidades dos resultados de uma determinada decisão.
Por exemplo: qual porcentagem suas vendas poderiam aumentar caso fosse criado um calendário de postagens sobre a empresa e os produtos nas redes sociais? Com uma análise prescritiva é possível estimar esse número.
3- Descritiva
Diferente dos modelos anteriores, que trabalham em cima de estatísticas e possibilidades, a análise de dados descritiva busca entender o que está acontecendo hoje, no tempo presente.
É comum que empresas apresentem queda no ritmo de trabalho, no faturamento, entre outras questões, sem um motivo aparentemente lógico. Os chamados gargalos de produção. Em uma Data Analytics descritiva, a função é descobrir as respostas para as suas perguntas.
Por exemplo: o seu setor de atuação no mercado está aquecido, mas sua empresa registrou uma queda de 15% no faturamento trimestral. O que está acontecendo para isso? Uma análise descritiva vai te ajudar a entender.
4- Diagnóstica
Assim como a análise descritiva, o principal foco da diagnóstica também é entender o contexto atual de alguma situação. A diferença entre ambas, porém, é que enquanto a descritiva se preocupa em responder o que está acontecendo, a diagnóstica explica os motivos para algo ter acontecido.
Por exemplo: por que seu faturamento mensal está diminuindo no último trimestre? Uma análise diagnóstica trilha os caminhos percorridos por essa falha e indica o que deve ser feito para que ela não volte a ser um problema.
Como implementar o Data Analytics em uma empresa?
Para implementar a prática de Data Analytics em uma empresa é preciso investir em estrutura, equipe e tecnologia da melhor qualidade dentro da realidade financeira do empreendimento.
Considerando que a prática está dentro da chamada Data Science (explicaremos as diferenças entre ambas adiante), os passos para implementação são:
- Ter os objetivos da empresa bem definidos;
- Investir na estrutura necessária para executar o trabalho com eficiência;
- Contratar pessoal especializado em análise de dados;
- Investir em ferramentas de Business Intelligence, Big Data, Inteligência Artificial, entre outros;
- Incentive a troca de experiências entre a equipe;
- Trabalhe a cultura da análise de dados em toda a empresa;
- Invista na produção de conteúdos focados em dados.
A implementação da Data Analytics gera uma série de benefícios para a empresa, tais como:
- Melhora a tomada de decisão do gestor;
- Proporciona elaborar estratégias de marketing mais eficazes;
- Desenvolve os processos de maneira mais eficiente;
- Gera ótimos insights que ajudam a aumentar a taxa de conversão dos clientes;
- Auxilia no crescimento do faturamento.
Big Data, Data Science e Data Analytics: qual a diferença?
Três dos termos mais presentes neste conteúdo foram Data Analytics, Big Data e Data Science, mas então: qual a diferença entre eles? Para simplificar, explicamos os detalhes sobre cada um, usando como objeto de exemplo os dois quintilhões de bytes de dados gerados diariamente no mundo.
Big Data
Big Data é um grande volume de dados brutos que precisa ser lapidado até se tornar informação útil. Esses dados são gerados em alta velocidade e em grande variedade, ficando impossível fazer o seu processamento por softwares e ferramentas de processamento tradicionais. Dois quintilhões de bytes de dados são um exemplo de Big Data.
Data Science
Data Science é a ciência que vai estudar esse volume de dados, como os 2 quintilhões de bytes. O principal foco é extrair desse número gigantesco de informações apenas aquelas que podem ter alguma relevância para a empresa, ou seja, dados de valor. O objetivo é prever o futuro com base em padrões passados, desenvolvendo, entre outras coisas, o Machine Learning.
Data Analytics
Data Analytics é a última etapa desse processo. Filtrados os dados desse grupo imenso de conteúdo, é necessário transformá-los em algo que vá, de fato, ser usado pela empresa e gerar algum valor. Para se destacar nesse setor, é preciso ter domínio sobre o mercado do qual quer saber mais informações.
Quer aprender a importância da análise de dados em vendas?
Deseja aprofundar seus conhecimentos adquiridos neste conteúdo e entender melhor a importância da análise de dados em vendas? A Ploomes preparou um Webinar sobre o assunto, com a presença dos especialistas Lucas Lima, da Ploomes, e Augusto Fleck, da BIMachine.
Basta ter seu bloco ou arquivo de anotações em mãos e dar play no conteúdo abaixo!
