Entenda os principais tipos de análise de dados e como usá-las

Análise de dados é um processo adotado pela empresa com a intenção de extrair insights relevantes para a tomada de decisão e, assim, alcançar melhores resultados com as ações, que a partir disso passam a ser mais estratégicas. Dentre as etapas, estão a inspeção, a limpeza e a modelagem de dados.

Muitos, infelizmente, ainda desconhecem a importância dessas ferramentas ou como aplicá-las em seu dia a dia, deixando várias oportunidades serem desperdiçadas e investindo em ângulos equivocados. 

Conheça neste artigo os 4 principais tipos de análise de dados e como usá-los na sua empresa: 

A popularização da internet e dos avanços tecnológicos transformou a realidade de milhões de empresas. Além de obrigar sua migração para plataformas e realidades digitais, essa situação trouxe várias possibilidades, como a de coletar com mais facilidade informações interessantes a respeito de diversas áreas, desde os processos internos ao perfil e hábitos do público-alvo e clientes do negócio. 

Imagine descobrir uma informação que permita realizar uma tarefa com mais agilidade e economizando recursos ou então identificar que 20% das pessoas que acessam o e-commerce da empresa abandonam a compra antes de finalizá-la: conhecimentos como estes podem colaborar para otimizar processos, melhorar a experiência do cliente e ajudar na tomada de decisões mais assertivas.  

A cultura de dados é uma estratégia que vem destacando empresas no mercado, dando-lhes vantagens sobre suas concorrentes. A Netflix, por exemplo, usa as informações da preferência de consumo de seus assinantes para sugerir conteúdos mais próximos aos seus gostos e até mesmo pautar a produção de novos programas.

Mas não são somente as gigantes que se beneficiam dos dados. Um negócio menor, de outro segmento, além de montar estratégias para o cliente, pode fazer relatórios com a produtividade dos colaboradores para saber quais estão tendo um desempenho melhor e quais precisam de auxílio para explorarem seus talentos, por exemplo.  

Mas tem um ponto fundamental nessa história: um dado não significa nada se ele não for transformado em uma informação estratégica. Saber que vai chover amanhã é uma coisa, outra é saber se serão 6 milímetros ou 60, ou se será necessário trafegar por lugares descobertos — é importante ter esse conhecimento para decidir qual proteção usar (um guarda-chuva grande e calçados fechados ou nada disso) e qual caminho seguir para evitar problemas. 

Ou seja, não adianta ter uma enorme quantidade de dados disponíveis se não se sabe o que fazer com eles, muito menos como trabalhar com este material. Por isso é fundamental adotar ferramentas que possibilitem avaliar e compreender cada informação para que sejam, em algum nível, benéficas para a empresa, departamentos, colaboradores e estratégias.

A análise de dados é uma ferramenta que permite extrair informações importantes por meio de metodologias e técnicas da área de estatística. Esses conteúdos ajudam na tomada de decisões, dando maior base para que sejam mais assertivas, além de possibilitar a identificação de oportunidades e de pontos de aprimoramento. 

Mas essas informações não são trabalhadas da mesma forma, nem têm a mesma motivação por trás da avaliação. Na verdade, existem 4 principais tipos de análises de dados, cada uma com um foco e aplicação: 

É o tipo de análise sobre dados de fatos, resultados e de acontecimentos em tempo real. Ela usa métodos estatísticos para compreender as informações disponíveis no momento. 

Geralmente esse modelo é usado em situações que precisam de um certo acompanhamento frequente, ainda mais em tempo real. Alguns exemplos desse tipo de análise de dados são: relatórios; avaliação de resultados; média; vendas; conversões; KPI’s; entre outras. 

É o tipo de análise que busca compreender o passado, fazendo um diagnóstico para entender questões como a causa e efeito das situações. Fazer essa associação não é uma tarefa fácil, pois há sempre o risco de obter constatações equivocadas, ameaçando a avaliação e as estratégias e decisões que surgirão dela. 

Uma empresa pode usar esse tipo de análise para entender quais são os canais que o cliente utiliza para chegar até ela, por exemplo, realizar testes A/B, fazer um diagnóstico do desempenho dos colaboradores, entre outras ideias. 

Uma empresa não vive apenas de passado. É fundamental usar os dados e informações estratégicas para se preparar para o futuro: e é para isso que serve esse modelo. Por isso, ele é bastante popular nas organizações, contribuindo para evitar problemas mais tarde e visualizar oportunidades de negócios. 

Nesse sentido, a análise de dados preditiva é usada em ferramentas como modelagens, previsões e análises de riscos. Ela também pode ser adotada para tentar prever o comportamento do mercado no futuro, entre outros contextos. 

Geralmente essa análise é feita baseada em situações hipotéticas, que nem sempre vão se concretizar — mas que ainda sim são importantes de se preparar para reduzir os riscos e evitar problemas. Como seu negócio ficaria se um novo concorrente entrasse no mercado? Imaginar este tipo de cenário é uma das linhas de pensamento deste tipo. 

Esse modelo também trabalha com o futuro: mas, enquanto a preditiva atua com previsões, a prescritiva foca nas estratégias e decisões que serão tomadas a partir dessa situação. 

A análise de dados prescritiva usa metodologias como projeções para entender os próximos passos e realidades que a empresa irá enfrentar. Esse modelo pode ser adotado para apoiar a tomada de decisões — por isso, além de compreender métodos estatísticos, é fundamental conhecer em profundidade a realidade da organização para definir as ações mais certeiras. 

Assim, ao se adotar esses 4 tipos de análise de dados, é possível transformar dados brutos em informações valiosíssimas para desenvolver estratégias, otimizar processos, fortalecer as ações internas e externas e aumentar o desempenho do negócio. 

Ter informações estratégicas é fundamental para uma empresa obter competitividade no mercado. Porém, esse material não surge do nada e nem é compreendido por si só: é preciso investir em sistemas que coletem esses dados e, se possível, façam um refinamento prévio para otimizar o processo. 

Assim, algumas etapas manuais podem ser automatizadas, deslocando o esforço e expertise dos profissionais para ações mais estratégicas dessa operação. Além disso, as ferramentas ajudam a reduzir equívocos e agilizar a operação, beneficiando todos os envolvidos.  

Por isso, não só em relação à análise de dados, a tecnologia é uma grande parceira das empresas, conseguindo melhorar diversos processos, áreas, planos e esferas — inclusive no desempenho dos funcionários e lideranças. 

Descubra a relação estratégica e necessária entre a produtividade e tecnologia para beneficiar o seu negócio!