Análise de dados: o que é, vantagens, tipos e como fazer

Para aproveitar todo o potencial por trás das informações e dos dados que a sua empresa tem, é preciso realizar uma análise de dados com atenção e eficiência. Mas, afinal, por que os dados ganharam toda essa relevância no cenário atual? Podemos apontar vários motivos, entre eles: Auxilia a gestão de riscos; Ajuda na melhoria …

Equipe TOTVS | 27 abril, 2022

Para aproveitar todo o potencial por trás das informações e dos dados que a sua empresa tem, é preciso realizar uma análise de dados com atenção e eficiência.

Mas, afinal, por que os dados ganharam toda essa relevância no cenário atual? Podemos apontar vários motivos, entre eles:

  • Auxilia a gestão de riscos;
  • Ajuda na melhoria dos processos;
  • Amplia a experiência do consumidor;
  • É uma poderosa ferramenta de decisão;
  • Facilita o desenvolvimento de novos produtos;
  • Torna a gestão do negócio mais eficiente e focada no público-alvo.

Fato é que os dados se tornaram os ativos mais importantes das empresas — e essa é uma afirmação que você acompanha em vários de nossos conteúdos.

Por isso, é mais do que importante entender a importância da análise de dados e como implementá-la em sua empresa.

Preparado para aprender mais? Criamos um guia sobre o tema para você conferir, vamos lá?

O que é a análise de dados? Como ela funciona na prática?

A análise de dados é o processo de extrair insights corporativos valiosos, a partir de informações coletadas de diversas fontes da sua empresa. Desse modo, é possível auxiliar na tomada de decisão, melhorando os resultados.

Como o nome dá a entender, a análise de dados é a ação de mergulhar nas informações do seu negócio em busca de respostas para suas perguntas (ou ir ainda mais fundo, encontrando perguntas que nunca foram feitas).

É uma parte vital da transformação digital e dos negócios com capacidade de crescer em escala.

Afinal, é no dado de um negócio que mora o insight (ou parte dele) para que a empresa possa desvendar problemas em todos os seus setores, do relacionamento com o cliente até a eficiência operacional.

Absolutamente tudo em uma empresa pode ser otimizado se a análise de dados for aplicada.

Não é por menos que, de acordo com uma pesquisa da MicroStrategy, 94% das empresas consideram os dados um fator essencial para o seu crescimento.

A análise de dados funciona de diferentes maneiras por toda indústria, não existindo uma única definição para a forma que deve ser conduzida.

Podemos, porém, conceitualizar essa atividade como o processo de análise de dados brutos, de modo a extrair dali insights e respostas valiosas e acionáveis.

Qual é a finalidade da análise de dados?

O objetivo da análise de dados em um negócio é explorar todo o potencial do big data (composto de todas as informações que a empresa coleta), de modo a transformar uma porcentagem desse grande volume em inteligência de negócios.

É uma das práticas mais incentivadas no mundo dos negócios hoje em dia.

Inclusive, de acordo com relatório recente da Forrester, organizações data-driven (orientadas por dados) podem crescer mais de 30% ao ano.

Na prática, ao implementar a análise de dados em seus setores, você otimiza os fluxos de trabalho e potencializa a eficiência operacional, bem como estratégica.

Assim, por memio da análise e em conjunto com metodologias como o Business Intelligence, é possível resolver problemas e desafios específicos dentro da organização.

Tudo a partir do mapeamento de padrões escondidos em conjuntos de dados, capazes de dizer algo útil e relevante sobre uma área específica da empresa — como o comportamento de um grupo de clientes, por exemplo.

A análise de dados ajuda você a entender o passado e a prever tendências e comportamentos futuros.

Dessa maneira, em vez de basear suas decisões e estratégias em suposições, você faz escolhas informadas com base no que os dados estão lhe dizendo.

colaboradores de empresa realizam análise de dados

Quais são as vantagens da análise de dados para as empresas?

Existem vários exemplos dos benefícios que o data analytics traz aos negócios.

Para uma empresa financeira, por exemplo, pode ajudar a simplificar a análise de crédito de seus clientes, automatizando a liberação do mesmo de acordo com critérios e fatores de risco pré-estabelecidos.

Como falamos, é algo que pode beneficiar o negócio como um todo e não apenas um setor da empresa.

E quanto à sua aplicação, startups e micro empresas podem se aproveitar do data analytics tanto quanto grandes empresas e mega corporações.

Realmente, não há limites para o potencial da análise de dados — e até hoje as empresas arranharam apenas a superfície.

É por meio dessa prática que organizações podem, por exemplo:

  • Gerenciar e reduzir riscos;
  • Compreender o cenário atual do mercado;
  • Extrair insights valiosos para sua estratégia;
  • Entender as necessidades exatas do seu cliente;
  • Melhorar a experiência do cliente em todas as frentes;
  • Analisar seus resultados e acompanhar indicadores em tempo real.

Quais são os métodos de análise de dados?

Há uma infinidade de insights valiosos a serem colhidos nos dados corporativos, e um gestor inteligente deve aprender a transformá-los em grandes oportunidades. 

Para isso, é claro, você deve utilizar boas técnicas. Confira a seguir as técnicas de análises de dados mais comuns!

Pesquisa quantitativa

A análise de dados quantitativos tem como foco informações numéricas da empresa. No varejo, por exemplo, é possível analisar a quantidade de vendas realizadas, o fluxo de caixa e o seu nível de endividamento.

Perceba que esses tópicos são essenciais para a gestão financeira e estratégica de qualquer empresa, e que sem eles é praticamente impossível fazer um negócio prosperar e se manter competitivo.

Pesquisa qualitativa

A análise de dados qualitativos observa a informação por trás dos dados. 

Explicando melhor, quando se avalia o número de vendas, observa-se, também, o perfil do cliente, os produtos que mais vendem e a demanda em determinadas datas.

A ideia é qualificar a atuação empresarial, tornando-a mais focada para entregar ao mercado exatamente o que ele precisa — o que reflete positivamente em sua competitividade e rentabilidade.

Para quem desejar aprofundar o conceito, vale conhecer também a análise preditiva, que enxerga os dados dentro de uma espiral histórica e busca prever os resultados futuros.

Quais são os tipos de análise de dados mais comuns?

Agora que você entendeu tudo sobre o conceito de análise de dados, é hora de compreender as diferentes maneiras com que ela é desempenhada nas empresas. Vamos lá?

Análise descritiva de dados

Um tipo de data analytics que vale conhecer é a análise descritiva.

É a mais básica de todas, que se concentra nos dados da superfície (mais fáceis de serem encontrados), com foco no que aconteceu no passado.

O objetivo é descobrir padrões que ajudem a entender certos acontecimentos, descrevendo o “o quê” do fato em questão.

Análise preditiva

Como o nome indica, esse tipo de data analytics busca prever o que pode acontecer no futuro.

É uma ação mais complexa, que exige um mergulho aprofundado nos dados, de modo a buscar insights sobre o que a empresa deve fazer no futuro. Ou seja, deve propor ações!

Basicamente, a análise preditiva de dados busca determinar se, estatisticamente, há probabilidade de determinado evento acontecer.

Por exemplo, é possível utilizar a análise preditiva para tentar desvendar quais produtos de uma empresa mais terão saída no período do Natal.

Análise prescritiva

Já no caso da análise prescritiva, falamos de um método que visa identificar as decisões que devem ser tomadas por uma empresa.

Ou seja, foca-se em mostrar como a organização pode se beneficiar ao tomar uma decisão X ou Y, a partir de um fato previsto.

Esse tipo de data analytics exige ainda mais conhecimento técnico, mineração de dados, algoritmos, machine learning e ferramentas de BI avançado.

O objetivo é simular diferentes cenários e elaborar quais ações uma empresa deve tomar para alcançar os melhores resultados, no cenário mais favorável.

Análise diagnóstica

E para a análise diagnóstica, temos justamente o que o termo dá a entender: um método que busca explicar o “porquê” de algo.

Assim, utiliza-se de um método que visa primeiro mapear as anomalias nas informações — tudo que não pode ser explicado com os dados.

É uma aplicação que envolve um pouco mais de conhecimento em diferentes teorias de análise, como regressão estatística, teoria da probabilidade, entre outros.

Análise exploratória de dados

Uma variante da descritiva, a análise de dados exploratória busca se aprofundar ainda mais nos dados para descobrir a correlação entre diferentes fatos ou eventos.

O objetivo é descobrir novas relações, antes desconhecidas ou alvo de suspeitas, de modo a enriquecer ainda mais a estratégia do negócio.

Como fazer uma análise de dados efetiva?

É cada vez maior o investimento em soluções analíticas, e a sua empresa não pode ficar de fora dessa tendência se quiser sobreviver a esse novo mercado mais automatizado e estratégico.

Confira os passos abaixo para executar uma boa análise exploratória de dados.

Comece planejando

O planejamento é a base de qualquer estratégia empresarial e, naturalmente, faz parte do processo de análise de dados. Assim, a sua primeira providência é definir objetivos, orçamento, cronograma e profissionais responsáveis, por exemplo.

Essa etapa é fundamental para que as informações colhidas sejam úteis e, principalmente, para que o procedimento possa ser finalizado com sucesso. 

Lembre-se de que, sem planejamento, você pode se perder durante o processo.

Defina o foco de sua análise

É preciso definir qual será o foco de sua análise. Afinal, uma empresa lida com dados e informações de diversos setores e temas.

Se você pretende ter uma previsão de vendas, não adianta analisar dados de RH, não é mesmo?

Por isso, a definição do foco é primordial para o alcance de bons resultados.

Escolha as hipóteses e perguntas que serão trabalhadas

O próximo passo é a definição das hipóteses e perguntas que serão trabalhadas e devem ser respondidas com a análise de dados.

Um bom exemplo de análise de dados é volume de vendas, em que é possível analisar:

  • Determinado produto está tendo uma boa aceitação no mercado?
  • A renda obtida com as vendas é suficiente para cobrir os custos?
  • Qual é o estoque necessário para uma data sazonal?
  • Quais produtos precisam de um trabalho de marketing mais efetivo?
  • Colete os dados e faça uma boa análise.

Todos os dados que forem relevantes para responder às hipóteses e perguntas levantadas devem ser colhidos. Para isso, você deve buscar as fontes corretas e ter o apoio de um bom sistema de gestão.

O sucesso da coleta e análise de dados está associado ao uso de ferramentas modernas e completas, capazes de buscar as informações, gerar relatórios e facilitar a interpretação dos dados.

Um bom exemplo é a adoção de um sistema de gestão. Alguns modelos, como os da TOTVS, já se integram ao que há de novo em Inteligência Artificial e Business Intelligence.

Defina quais serão suas fontes de dados

Não importa qual o objetivo por trás da análise de dados, você vai precisar indicar de quais fontes eles serão retirados.

Afinal, há diferentes sistemas de gestão, bancos de dados ou mesmo data lakes e data warehouses disponíveis em seu negócio.

Normalmente, as empresas menores contam com os dois primeiros, enquanto organizações mais avançadas no assunto já utilizam todas as soluções que mencionamos.

Isso é essencial para que seu processo de análise possa ser conduzido de maneira focada na meta, sem dispersões.

Estabeleça as métricas que serão utilizadas

Afinal, como você vai saber que a aplicação de certo insight acionável em sua estratégia deu certo?

Bom, você pode utilizar indicadores de desempenho e métricas que podem ser rastreadas utilizando sistemas de inteligência de dados.

Assim, você se mantém informado sobre o resultado de todas as tomadas de decisão em sua empresa.

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Faça a integração dos times

Lembre-se de que nenhuma empresa vai para frente se há silos entre setores, times e projetos.

Sem integração, você corre o risco de não ter em mãos todos os dados vitais para o processo de análise ocorrer com a precisão necessária.

Utilizar metodologias que engajem os colaboradores, bem como sistemas que integrem seus processos, é mais do que essencial.

Tire as suas conclusões e predições

Por último, é hora de tirar as suas conclusões e predições. Isto é, com os dados em mãos, você já pode fazer uma análise inteligente e responder às perguntas levantadas na fase inicial do processo.

Nessa etapa, é interessante trabalhar os dados em diversos cenários e, se necessário, coletar novas informações.

O importante é chegar à melhor resposta para as suas dúvidas, ajudando-o a tomar a decisão mais vantajosa.

Vale a pena destacar que a conclusão nunca prova que uma hipótese é verdadeira. O resultado apenas dá uma orientação, facilitando a identificação da melhor estratégia de intervenção.

Afinal, há diversas variáveis que podem interferir no resultado.

As ferramentas que podem ajudá-lo na análise de dados

Já imaginou coletar dados e analisar gráficos e relatórios manualmente? Essa, certamente, não é a maneira mais eficiente para se realizar uma boa análise de dados.

Na era digital, é possível contar com o apoio de diversas ferramentas essenciais para o alcance de resultados mais expressivos.

Falamos de soluções como ERPs, CRMs e demais softwares para gerenciar setores específicos, como o departamento logístico, o chão de fábrica, a gestão de leitos hospitalares, entre vários outros.

Além disso, há empresas que desenvolvem soluções específicas para aplicar a análise de dados na sua operação, com suítes tecnológicas próprias para Business Intelligence.

Assim, você unifica toda sua base de dados (de seus sistemas principais e complementares) em uma só plataforma, centralizando os diferentes tipos de análise e contando com recursos inovadores.

Sem o apoio de tecnologia, você pode demorar bastante para tomar as suas decisões e corre o risco de cometer sérios erros.

Sendo assim, invista em um sistema de gestão de qualidade, que seja completo, e robusto para acompanhar o desenvolvimento de seu negócio.

Tomar as melhores decisões é uma das grandes responsabilidades dos gestores.

Mas isso não precisa representar dores de cabeça e noites em claro. Com os investimentos certos em data driven business, a sua análise de dados pode se tornar mais efetiva e a sua empresa pode crescer com estratégia.

É possível fazer uma análise de dados automatizada?

Assim como a análise de dados depende essencialmente da tecnologia, ela também ajuda a simplificar sua aplicação.

Ou seja, automatizando vários processos relativos aos seus diferentes tipos de analytics, como a coleta, armazenamento, mineração, processamento e mesmo extração de insights com base em IA e machine learning.

Assim, você utiliza todo potencial da tecnologia para evoluir a forma que sua empresa analisa e aproveita as informações de negócios, de seus clientes e do seu mercado.

BI da TOTVS

Quer aprofundar seu nível de análise de dados? Você precisa conhecer o BI da TOTVS!

A ferramenta oferece recursos completos e robustos para que você utilize os dados da sua empresa e do seu mercado, realizando (e automatizando) análises que agreguem valor de verdade.

Mas como o BI da TOTVS faz isso?

Trata-se de uma plataforma de Business Intelligence que centraliza os seus dados mais importantes, de diversas fontes, oferecendo funcionalidades de análise que vão além do lugar-comum.

Que tal sair na frente da concorrência e tornar sua operação data driven?

Confira tudo sobre o BI da TOTVS e como pode ajudar sua empresa!

Conclusão

Ao longo deste guia, te explicamos tudo sobre análise de dados, sua aplicação nas empresas e como pode melhorar sua operação!

Na sua organização, a análise de dados já é uma realidade? Sua aplicação segue os métodos que descrevemos no guia ou você apenas “arranha a superfície”?

Indicamos seguir as nossas dicas para elevar o patamar do seu negócio.

E lembre-se de contar com uma solução como o BI da TOTVS para simplificar, automatizar e melhorar seu data analytics!

Agora, que tal seguir de olho em nossos conteúdos? Separamos um artigo especial para você: BPM: A importância na gestão de processos de um negócio.

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