Análise de dados é o processo de coletar, organizar, transformar e modelar dados brutos para extrair informações úteis. Isso é feito para identificar padrões e tendências e apoiar a tomada de decisões estratégicas. Especialmente por converter insumos informacionais em insights acionáveis para resolver problemas e alcançar objetivos.
Também é correto dizer que a análise de dados transforma dados em informações utilizáveis nos mais diversos propósitos. Sendo que um de seus objetivos mais comuns é a melhora da performance no mercado. Por exemplo, facilitando a localização de compradores dentro do perfil de cliente ideal, entre outras frentes.
É uma estratégia tão vital que, desde 2018, as empresas orientadas por dados tendem a crescer 30% ao ano. Isso conforme um estudo global realizado pela Forrester Research.
Atualmente, com a escalada da Inteligência Artificial (IA), cresce a demanda por dados bem analisados. Afinal, não é possível aproveitar a automação refinada se a qualidade das informações internas e externas estiver comprometida. Inclusive no que diz respeito ao uso de agentes de IA, como destaca a McKinsey.
Vamos mergulhar fundo neste tema?
Continue lendo com atenção os seguintes tópicos:
Análise de dados, ou data analytics, é uma área crítica nas organizações. Ela abrange o uso de estatística, mineração de insumos informacionais, métodos, técnicas e ferramentas para transformar dados em informações utilizáveis.
Em outras palavras, é uma disciplina ancorada em coleta, organização, processamento e análise de grandes volumes de dados. Especialmente visando extrair insights acionáveis para amparar decisões estratégicas.
No detalhe, a análise de dados envolve várias etapas. Ela vai desde a coleta de dados brutos até a identificação de padrões e tendências neles contidos. Passa pela visualização em gráficos e relatórios, e finaliza com processos decisórios baseados no que foi diagnosticado e/ou inferido.
Coletar as informações é apenas a primeira etapa do processo, sendo necessário usar boas táticas para aproveitar todo o potencial que elas têm.
Portanto, é interessante que você conheça um pouco mais sobre os tipos de análise de dados. Confira!
A análise preditiva utiliza fatos do passado para visualizar e prever eventos futuros. Exatamente por isso, é uma das técnicas mais demandadas no dia a dia das empresas. Ajudando-as a se protegerem dos riscos e a aproveitarem melhor as oportunidades.
Como colocá-la em prática? Basicamente, é necessário coletar dados das mais diversas fontes, para cruzamento de informações. Especialmente objetivando enriquecer a análise e trazer insights preditivos e inteligentes.
A análise prescritiva pode ser confundida com a preditiva. Contudo, apesar das semelhanças, seu objetivo é diferente. Ela não foca em prever o futuro, mas, sim, em determinar as consequências das decisões tomadas.
Sua ideia central, portanto, é identificar as melhores estratégias, de acordo com os padrões existentes. Assim, por meio de decisões mais assertivas, ela contribui para a melhoria do desempenho empresarial.
A análise descritiva faz uma mineração dos dados em tempo real. Visando, sobretudo, encontrar respostas rápidas e seguras para as diversas questões existentes no dia a dia de uma empresa.
Perceba que o estudo é feito para embasar decisões no presente, e não no futuro.
A análise diagnóstica tem como objetivo fazer uma verificação mais ampla e geral sobre determinada situação.
Assim, enquanto a descritiva cuida da análise de crédito, por exemplo, ela foca em:
Em outras palavras, esse procedimento usa os dados para ajudar no planejamento empresarial, já que os diagnósticos feitos mostram padrões e informações gerais.
Conforme ficou demonstrado, entender o que é análise de dados e utilizá-la são processos de extrema importância para as empresas.
Afinal, essa prática é a responsável pelo aproveitamento de todo o potencial das informações que uma companhia tem. Sobretudo, transformando-as em chances reais de crescimento.
Ainda assim, muitos gestores têm dúvidas sobre o uso do Big Data para negócios. Veja, abaixo, as etapas que devem ser seguidas durante suas análises!
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ETAPAS DA ANÁLISE DE DADOS |
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Análise exploratória |
✔ ️Manuseio de dados incompletos. ✔ ️Verificação de pontos fora da curva. ✔ ️Inserção de dados no sistema. |
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Modelagem |
✔ ️Criação de tarefas para diferentes tipos de análises a serem realizadas. ✔ ️Avaliação da possibilidade de contratar recursos de automação. Especialmente para facilitar a coleta e a interpretação das informações. |
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Construção de relatórios |
✔ ️Construção de reports claros e precisos. Para embasar decisões futuras, agilizando a tomada de decisões estratégicas. |
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A análise de dados funciona a partir da coleta de insumos informacionais. Em seguida, esses dados brutos são higienizados e enriquecidos para garantir completude e retirada de repetições (etapa exploratória).
Depois, parte-se para a modelagem. Nela, os dados são avaliados conforme os objetivos traçados. Eles, portanto, podem responder a questionamentos descritivos, diagnósticos, prescritivos ou preditivos.
Por fim, dados os passos anteriores, são estruturados relatórios analíticos. Neles, são apresentados os resultados obtidos no processo analítico. Em muitos casos, esses relatórios podem conter recomendações do que deve ser feito com as informações e os insights obtidos.
Como você viu, um negócio, por menor que seja, gera muitas informações. Logo, elas precisam ser analisadas por ferramentas específicas em uma prática automatizada chamada Big Data Analytics.
Explorar todas as informações é uma atividade complexa e que, obviamente, não pode ser feita de maneira manual. Do contrário, perde-se muito tempo e, consequentemente, dinheiro e energia que poderiam ser direcionados para a inovação.
É aí que entra a automação da análise de dados!
Essa técnica permite que empresários e gestores tenham acesso aos dados e consigam extrair informações relevantes. Sua função, portanto, é identificar riscos e oportunidades de negócio e facilitar as tomadas de decisão.
Tudo isso de forma mais rápida e eficiente, sem a necessidade de desgastantes trabalhos manuais.
Com a ascensão da Inteligência Artificial (IA), é praticamente impossível fazer análise de dados sem automação. Isso porque as ferramentas estão mais acessíveis, mas, sobretudo, porque a concorrência está mais ágil e eficiente.
Neste sentido, a análise de dados automatizada por IA visa:
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É papel da gestão tomar decisões e conduzir a equipe no caminho correto. Entretanto, essas tarefas são complexas e exigem muita estratégia e planejamento.
Nesse contexto, a análise de dados entra em cena para definir quais direções seguir de acordo com o que é mais vantajoso para a empresa. Mas isso não é tudo. Veja mais alguns pontos que provam a sua relevância!
Para conquistar bons resultados, é preciso conhecer bem o mercado em que se atua ou deseja atuar. Saber mais sobre a concorrência, fornecedores, colaboradores e clientes é algo que não pode ficar em segundo plano.
É exatamente por isso que a análise de dados é essencial. Após uma pesquisa de mercado, o gestor tem acesso a informações e consegue trabalhá-las para executar um planejamento estratégico mais eficiente.
O consumidor é a razão de existir de qualquer empresa, sendo imprescindível mantê-lo satisfeito. A melhor maneira de fazer isso é usando dados confiáveis e atualizados.
Durante a jornada do cliente, ele deixa muitas pistas sobre aquilo de que gosta e precisa. A análise de dados reúne essas informações e as transforma em oportunidades. Ou seja, você conhecerá melhor seus compradores e poderá fazer um atendimento personalizado.
Encontrar um diferencial de mercado é fundamental para a sobrevivência das empresas. No entanto, nem sempre isso é fácil de alcançar.
Acontece que a análise de dados favorece a inteligência de mercado, tornando o negócio muito mais competitivo ao reunir dados sobre o setor e o cliente. Com esses insumos você poderá identificar gargalos e oportunidades e se tornar uma referência em sua área de atuação.
O maior benefício da análise de dados é, sem dúvidas, a tomada de decisão estratégica mais precisa. Afinal, com boas informações em mãos, é possível avaliar a situação de forma mais aprofundada, prevendo as consequências e escolhendo a direção mais favorável.
Por conta da qualificação da tomada de decisão, a análise de dados também acaba ajudando a reduzir custos.
Em síntese, quanto mais planejada e analítica é a ação empresarial, menor será o desperdício de recursos. Ou seja, a organização consegue investir naquilo que realmente importa, reduzindo erros e despesas desnecessárias.
Quando o gestor toma as decisões corretas, consegue aproveitar melhor seu capital humano, usando todo o seu potencial a favor do desenvolvimento empresarial. Na prática, isso significa mais produtividade, engajamento e motivação.
Se você já entendeu o que é análise de dados e seus benefícios, talvez esteja se perguntando como fazê-la de forma eficiente. Veja 5 dicas a seguir!
Selecionamos dicas e boas práticas que elevam a análise de dados ao seu mais alto nível e contribuem para resultados muito mais satisfatórios. Vamos a elas!
Toda análise de dados é feita por um motivo. Assim, sua primeira providência é definir qual pergunta irá responder – ela deve ser clara, mensurável e relevante para a empresa.
Fazendo isso, você evita o desperdício de tempo e dinheiro e amplia a eficiência de suas decisões. Uma boa maneira de definir os objetivos é conversar com os colaboradores e observar os problemas e desafios enfrentados pela sua equipe.
Trabalhar com métricas é a maneira mais eficaz de determinar os eventos que contribuem positivamente e negativamente para o crescimento da empresa.
Como o processo de análise de dados pode assumir diversas abordagens e revelar inúmeras informações, a definição de bons indicadores melhora a qualidade de suas análises.
A contratação de uma boa ferramenta de análise de dados é uma virada de jogo para a redução dos esforços para coletar e interpretar esses insumos. Afinal, como vimos, fazer isso de forma manual é extremamente trabalhoso e passível de erros.
Sendo assim, pesquise e invista em soluções escaláveis e eficientes. Quanto maior a capacidade da ferramenta, menos problemas você enfrentará durante os estudos e melhores serão os resultados alcançados.
Nem toda informação é capaz de gerar oportunidades para sua empresa. Sendo assim, você precisa definir de onde virão os dados que serão usados durante o processo com segurança.
Lembre-se de que existem fontes externas, como bancos de dados públicos e APIs de redes sociais, e internas, como o histórico de vendas e os cadastros dos clientes.
Uma boa análise de dados depende de colaboração entre os envolvidos – caso contrário, você pode perder tempo com retrabalhos.
Isso significa que a integração entre equipes é um elemento indispensável para o sucesso de suas estratégias. A comunicação efetiva e unificada garante que todos trabalhem em prol do mesmo objetivo, aumentando consideravelmente as chances de êxito.
O conceito de smarketing surgiu justamente da importância de conectar a equipe de vendas a de marketing com o mesmo alinhamento estratégico.
Entender o que é análise de dados e trabalhar com ela é uma decisão inteligente. No entanto, isso pode ser complexo e demandar muita habilidade.
É aí que a ajuda de uma empresa especializada faz a diferença!
Quanto maior o volume de informações a se coletar, organizar, armazenar e analisar, mais dificuldades você pode ter. No entanto, contar com o apoio de profissionais capacitados e uma ferramenta de análise de dados reduz o trabalho e garante bons resultados.
Tendo em mãos a tecnologia necessária para trabalhar na captação e no enriquecimento dos dados, você pode se dedicar a tomar decisões – que serão mais rápidas, seguras e eficazes.
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Sobre a Cortex
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