Data analytics: o que é, tipos e aplicações nas empresas

Equipe TOTVS | 28 dezembro, 2021

Data analytics é o processo de analisar as informações do seu negócio para encontrar insights valiosos para sua operação.

Na prática, quando falamos de data analytics, é comum que as pessoas pensem em fórmulas complicadas, arquivos de textos e planilhas difíceis de compreender.

Bom, não vamos negar: existe algo assim na análise de dados, mas hoje em dia esse é um processo muito mais simples do que foi antes.

É por isso que é tão essencial para as empresas atualmente, especialmente em uma era em que a transformação digital e o big data proporcionam tanto.

Neste artigo, vamos explicar o que é data analytics, partindo do conceito e da importância dos dados para uma organização, até em quais setores pode ser aplicado. Vamos lá?

O que é data analytics? Como funciona?

Data analytics ou simplesmente “análise de dados” refere-se ao processo de examinar conjuntos de dados em busca de conclusões sobre as informações ali contidas, como padrões, oportunidades e mesmo brechas estratégias que podem ser exploradas pela empresa.

Hoje, esse é um processo bastante popular, baseado no uso de ferramentas avançadas de captura, armazenamento e processamentos de dados.

O data analytics é um dos processos mais importantes dentro do Business Intelligence, conjunto de processos que visa se aproveitar dos dados de uma empresa para melhorar e otimizar sua tomada de decisão e seu desempenho organizacional.

Quais são as vantagens de implementar o data analytics nas organizações?

O data analytics traz diversos benefícios à empresa, ajudando-a a compreender seus clientes, avaliar suas campanhas publicitárias, personalizar o conteúdo e criar estratégias assertivas para sua publicação, desenvolver novos produtos ou melhorias em cima de lançamentos antigos, bem como entender seus concorrentes e os movimentos de mercado.

O intuito de uma organização investir em data analytics normalmente é um só: impulsionar o desempenho dos negócios e melhorar seus resultados financeiros.

Isso se dá de diversas maneiras, como:

  • Melhoria de processos;
  • Antecipação da concorrência;
  • Auxílio na etapa de tomada de decisão;
  • Maior entendimento sobre as tendências de mercado e o comportamento dos clientes.

Quais são os tipos de data analytics?

Dentro da disciplina de data analytics, é fundamental compreender os diferentes tipos de análise possível em uma organização. São técnicas utilizadas de forma isolada ou em conjunto. Confira quais são:

Análise descritiva

A análise descritiva é a de menor dificuldade e, logo, de menor valor. Basicamente, você busca entender “o que aconteceu”.

É baseada em um método de busca e organização de dados históricos com intuito de identificar padrões. Aqui, ferramentas visuais, como gráficos em pizza ou em barras, são bastante utilizadas.

Análise diagnóstica

A análise diagnóstica é o método que busca entender “por que aconteceu”. Ou seja, os motivos.

É baseado na pesquisa em dados passados (análise regressa) para encontrar a raíz de um evento ou comportamentos identificados na primeira etapa. O objetivo é encontrar tanto as causas como as correlações com variáveis-chave.

Análise preditiva

A análise preditiva, como o nome sugere, busca prever “o que vai acontecer”.

É realizada com técnica de cálculo estatístico, bem como recursos de Machine Learning, de modo a prever eventos ou comportamentos baseados em dados históricos.

Envolve principalmente o estudo de padrões e tendências, de modo que permita que as empresas identifiquem mais facilmente oportunidades para o futuro.

Análise prescritiva

A análise prescritiva é a de maior dificuldade entre todas, mas possui o maior potencial de valor entre as alternativas citadas. Com ela, busca-se entender “como podemos fazer acontecer”.

Esse método depende de ferramentas de Inteligência Artificial e algoritmos de Machine Learning para determinar recomendações e suas possibilidades.

É um tipo de análise extremamente completa, que sugere ações e também pontua as possíveis implicações de cada uma.

Sua utilização é a definição perfeita de data driven business.

Entenda a diferença entre data analytics, data science e big data

Muitas vezes relacionados, big data, data analytics e data science não são sinônimos. É importante entender até onde cada conceito vai e de que forma eles se relacionam. Vamos lá?

  • Big data: O enorme volume de dados presente no ambiente digital e que, a cada dia, cresce. É composto de dados estruturados (como planilhas) e, em sua maioria, dados não-estruturados (imagens, arquivos de voz, arquivos de texto etc). Cada empresa se aproveita do big data de sua forma, coletando, armazenando e processando os dados que lhe convém.
  • Data analytics: O processo de examinar determinados conjuntos de dados já filtrados e armazenamentos no banco de dados da empresa, em busca de insights valiosos que ajudem você a resolver uma questão específica.
  • Data science: Muito semelhante ao data analytics, mas muito mais amplo. Seu foco é combinar várias disciplinas (matemática, dark analytics, machine learning e IA, deep learning etc.), compondo uma abordagem científica à análise de dados e processamento do big data. É uma área extremamente complexa, que envolve mineração de dados, process mining, entre outros campos. 

As principais ferramentas de data analytics

O processo de data analytics envolve muito mais do que simplesmente alguém examinando planilhas ou arquivos de texto e criando gráficos.

A maior parte do trabalho ocorre antes disso, na preparação dos conjuntos de dados. São várias ferramentas utilizadas nessa jornada.

Separamos o processo em etapas para simplificar seu entendimento:

1. Coleta de dados

A coleta de dados constitui a base de todos os outros processos, portanto, obedecendo aos objetivos de negócios.

Os dados podem ser coletados de diversas formas, como por Web Scraping, consultas em bancos de dados ou com ferramentas próprias para mergulhar no big data.

Vale destacar a importância de a empresa entender os tipos de dados que possui (estruturados e não-estruturados) e possuir as ferramentas corretas para lidar com os mesmos.

2. Processamento de dados

Como mencionamos, a maioria dos dados são não-estruturados: ou seja, são de difícil identificação e complicam a análise.

O processamento de dados mantém a qualidade dos dados, filtrando-os, limpando-os e possibilitando que eles assumam as formas que você necessita (como por exemplo, por meio do data mining, identificando dados aleatórios em uma planilha complexa e juntando-os para formar uma sequência lógica, como uma data).

3. Análise de dados

A análise de dados em si é realizada com auxílio de softwares que permitem ao analista separar um conjunto de dados e dissecá-los, até que chegue em conclusões.

Envolve também a necessidade de criar modelos estatísticos, como análise de correlação e regressão, de modo a possibilitar que encontre padrões e anomalias.

4. Interpretação de dados

O último processo é normalmente o mais “humano” de todos, no qual se revisa os dados por meio de processos predefinidos para chegar a uma conclusão informada.

A interpretação ajuda os analistas a simplificarem o entendimento acerca dos padrões e comportamentos encontrados, de modo a traduzi-los em relatórios e gráficos de simples compreensão.

Conheça as aplicações do data analytics nas empresas

O data analytics pode ser aplicado em todas as empresas, independente do segmento. Dito isto, é possível pontuar alguns negócios que se destacam na sua implementação e já colhem resultados incríveis, confira!

Área de Recursos Humanos

No RH, o data analytics chega para poupar tempo e otimizar processos — que, em geral, dependem muito da capacidade de análise e tempo dos colaboradores.

Hoje, existem soluções como o Applicant Tracking System (ATS), que automatizam todo processo de atração, seleção e recrutamento de talentos.

Bancos e seguradoras

No setor de bancos e seguradoras, lidar com dados de pessoas — e, mais especialmente, dados sensíveis desses clientes — é um desafio diário.

Por meio do data analytics, é possível que bancos e seguradoras possam entender quais serviços são necessários na busca de atrair e reter clientes.

Setor financeiro

Já no setor econômico, falamos de organizações que lidam com o capital e os ativos econômicos das pessoas.

Com o data analytics, é possível ler informações econômicas, que possibilitem o cálculo de índices micro e macroeconômicos.

Além disso, ajuda empresas a avaliarem o histórico de transações para automatizarem alguns processos (como a concessão de crédito).

Área da saúde

E no complexo setor de saúde, o data analytics é um meio de modernizar vários procedimentos, bem como automatizar tarefas que agilizam no cuidado humano.

Sua aplicação em prontuários eletrônicos, por exemplo, permite que sejam realizados diagnósticos preditivos mais precisos, combatendo futuras doenças antes mesmo dos primeiros sintomas.

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Conclusão

Neste conteúdo, explicamos a você o que é o data analytics e como esse processo é valioso para enriquecer seu planejamento estratégico.

Mostramos os tipos de análise possíveis, bem como as etapas e diferentes ferramentas necessárias na aplicação da análise de dados.

Na prática, o data analytics é o que alimenta estratégias bem-sucedidas para o crescimento dos negócios. Por isso, tem enorme potencial!

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