Análise de dados: o que é e como ela pode ajudar nas tomadas de decisões

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A análise de dados se tornou uma das principais e mais importantes ferramentas para quem quer tomar decisões mais assertivas e contribuir para o desenvolvimento estratégico da empresa. A boa notícia é que qualquer pessoa, disposta a se aprofundar nos dados, pode aprender a fazer análises de qualidade, e isso vai depender da prática e conhecimento adquirido. Estamos falando sobre criação de hipóteses,  testes, erros e acertos.

A análise de dados se baseia principalmente em padrões e irregularidades (desvio de padrão). Para que exista a coleta de dados, é necessário que haja interação, onde são revelados padrões de comportamentos “traduzidos” por eles. Então, o que os dados nos dizem, são, na verdade, interpretações do comportamento das pessoas.

As decisões embasadas em informações tangíveis podem ajudar você a se destacar no mercado, indo além da experiência dos gestores.

Neste post, vamos aprofundar um pouco mais sobre a análise de dados e entender como ela pode fazer a diferença para o sucesso do negócio, contribuindo para a tomada de decisões.

O que é a análise de dados?

A análise de dados é todo o processo de manipulação de informações que avalia determinados padrões para que os gestores tomem decisões mais precisas.

O processo de análise de dados e indicadores pode parecer confuso para muitos iniciantes. Ela envolve etapas de estudo que vão desde a obtenção dos dados brutos, organização e limpeza até a utilização de técnicas e ferramentas para extração de informações significativas.

Elas são captadas e armazenadas em bancos de dados internos ou externos, originados de várias fontes (redes sociais, pesquisas, sites e aplicativos) e departamentos (vendas, RH, operações, produções). E aqui vale ressaltar que já existem vários softwares de gestão empresarial para realização dessas coletas, minimizando significativamente o esforço humano.

Todas essas informações servem como dados de entrada para a análise, que variam de acordo com a necessidade de cada empresa. Com a evolução do armazenamento em nuvem, as informações guardadas em servidores e bancos de dados locais passaram a ser armazenadas de uma forma mais simples e econômica.

A seguir você vai entender melhor os tipos de análise de dados e compreender os passos para uma gestão mais eficiente.

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Quais são os tipos de análise de dados?

Existem diferentes tipos de análises de dados que podem ajudar você em diferentes situações do dia a dia. É importante destacar que essas análises funcionam sequencialmente e cada uma delas apresenta um nível diferente de complexidade. São esses níveis de complexidade que entregam o valor da informação para a empresa.

A análise descritiva revela o que ocorreu em um cenário específico e, como o próprio nome já diz, descreve as tendências nos dados existentes. Ela coleta os dados, os organiza, tabula e, por último, descreve o resultado. Assim, a partir da análise de determinado fenômeno, é possível concluir se existe algum padrão ou comportamento a ser mapeado.

A análise diagnóstica é o passo seguinte. Se na descritiva é possível entender o que ocorreu em determinado evento, a análise diagnóstica explica o porquê de algo ter ocorrido.

A análise preditiva vai dizer “o que pode vir a acontecer” na empresa, pois ela faz predições que se baseiam em históricos e padrões, revelando a probabilidade que um evento tem ou não de acontecer.

Por último, temos a análise prescritiva realizada após a preditiva. Ela mostra os meios de “fazer algo acontecer”, ou seja, são realizadas recomendações que indicam as ações para melhorar a gestão de negócios, ações de marketing e vendas e etc. Naturalmente, essas sugestões devem estar alinhadas ao planejamento estratégico da empresa.

O que é evolução analítica?

A evolução analítica mudou a forma com que as pessoas lidam com o processo, armazenam e investigam as informações. O erro de muitas empresas é querer implementar ferramentas de inteligência artificial (AI) acreditando que isso, por si só, pode substituir todo o trabalho humano.

O que queremos dizer aqui é que a empresa precisa ter objetivos definidos para que o uso da inteligência artificial faça sentido. Continue a leitura e confira as etapas da evolução analítica:

1. Relatório

Com certeza, você já teve algum relatório em mãos. Mas você já parou para pensar para o que ele serve, de fato? Vamos lá. Esse documento apresenta fatos e informações passados, ou seja, relatos do que aconteceu — geralmente através de números ou palavras — que precisam ser úteis e compreensíveis, capazes de dar clareza sobre o que aconteceu  permitindo realizar análises mais profundas. 

2. Análise

É na análise que aprofundamos e procuramos entender a causa do problema ou da situação do cenário através dos dados (previamente organizados) expostos no relatório. É a oportunidade para entender o cenário atual da organização ou de ações de marketing e vendas e fazer mudanças estratégicas, caso isso seja necessário. Essa etapa deve ser realizada por profissionais capazes de analisar tais informações e propor ou tomar decisões mais acertadas.

3. Monitoramento

O monitoramento é uma fase um pouco mais complexa e exige um conhecimento tecnológico mais aprofundado. É aqui que os dados extraídos revelam, de forma mais atualizada, o que está acontecendo. Um dos recursos que podem ser usados nessa fase são as KPIs.

4. Automação

Processos operacionais bem estruturados e organizados podem ser automatizados, gerando mais agilidade e eficiência. Nesta fase, o nível de complexidade é grande, pois o profissional responsável pela automação deve saber como as coisas acontecem na empresa.

5. Inteligência Artificial

Esse é o nível em que todas as empresas querem chegar, mas poucas alcançam. No início, a inteligência artificial é “treinada” por humanos, aprendendo tudo o que foi realizado nas etapas anteriores. A partir da entrada dessas informações, a IA pode começar a encontrar padrões e fazer predições. Baseando-se em cálculos estatísticos e vários outros métodos possíveis de se trabalhar com inteligência artificial, é possível saber o que pode acontecer nos próximos períodos.

Análise de dados e informações

Existem diferentes tipos de informações, certo? E cada gestor necessita e interpreta as informações de formas diferentes. O que queremos dizer é que, quando um gestor precisa saber quais os resultados gerados em determinada situação, dificilmente ele espera ver uma planilha recheada de números. Ao invés disso, ele pode precisar de um relatório que contribua para a tomada de decisão de forma mais estratégica.

A informação precisa ser útil e autoexplicativa para quem vai consultá-la. Desse modo, é compreensível que, para o analista, as informações táticas fiquem claras. Os gestores, por outro lado, se preocupam com os resultados financeiros finais.

Faça perguntas decisivas a você mesmo antes de entregar um relatório para alguém. Pense para quem você está desenvolvendo aquelas informações e, principalmente, “o que essa pessoa quer saber?” e evite falhas de comunicação com a sua equipe.

Assista ao vídeo e veja como escolher as melhores estratégias de marketing digital com dados.

Análise de dados e resultados

Mas afinal, quais são os resultados gerados pelos dados? Para simplificar, os dados podem gerar resultados sobre vendas, relacionamento com o consumidor, marketing e uma infinidade de possibilidades. O grande segredo é saber fazer a pergunta certa.

Com uma gestão que se baseia em dados, é possível entender todas as áreas do seu negócio e quais resultados gerados têm maior impacto na empresa. Resultados consistentes são baseados em dados constantemente analisados.

Essa análise contínua ajuda a verificar estratégias que não funcionam ou se determinada ação está sendo bem-sucedida. É a partir daí que uma organização consegue identificar novas oportunidades, verificar desempenhos, analisar custos e reagir ativamente ao mercado.

Análise de dados nas empresas

Todo mundo já sabe que as grandes empresas conhecem e estudam o comportamento dos consumidores.

O cruzamento de dados fornece informações suficientes para desenvolver estratégias de fidelização e satisfação capazes de alavancar o negócio de maneira exponencial.

Quer um exemplo? Com a captação e apuração de dados, o Grupo Pão de Açúcar gera relatórios capazes de embasar iniciativas grandiosas, como um programa de fidelidade com milhões de clientes.

De todas as formas e em todos os lugares, organizações de todos os segmentos ampliam a sua rede e valor econômico através de estratégias de marketing digital, avançando gradativamente no marketing por dados. As grandes varejistas que o digam.

A população brasileira está entre os países que mais ficam online em aparelhos de smartphones, se comunicando ou comprando (gerando dados e informações).

Daqui a algum tempo (muito breve), as empresas que não souberem nadar no marketing digital, certamente morrerão afogadas.

Conclusão

Você viu, de maneira bem simples, quais são as principais etapas da análise de dados. À primeira vista, pode parecer complexo e assustador, mas quase tudo a que não estamos acostumados é assim. Não tenha receio.

Conhecimento em dados requer teste e prática. Eles proporcionam infinitas possibilidades e podem ser usados por diferentes departamentos ou empresas, com soluções customizadas para cada uma delas. É claro que para alcançar os resultados almejados é essencial treinar equipes e utilizar as tecnologias disponíveis a seu favor.

Uma coisa é certa, a onda da análise de dados está crescendo e não é algo passageiro. Por isso, a nossa dica é que você estude e comece a trilhar esse caminho sem volta. Você poderá se tornar um profissional diferenciado no mercado.

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Até a próxima.

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