Data analytics é o processo de coleta, organização e interpretação de dados para gerar insights estratégicos. Ou seja, é a base para a tomada de decisões na sua empresa.
Se você ainda não utiliza essa prática no seu negócio, pode estar perdendo grandes oportunidades de melhorar o desempenho e a rentabilidade.
Empresas orientadas por dados reforçam isso: segundo pesquisa da Harvard Business Review e da Google Cloud, líderes em dados têm 81% mais eficiência operacional e até 77% mais receita que seus concorrentes.
Com a transformação digital e o avanço da inteligência artificial, o volume de dados cresce em ritmo exponencial – assim como as oportunidades de usá-los para ganhar agilidade, reduzir custos e inovar.
Mas, para conseguir esses benefícios, é importante saber como transformar dados brutos em vantagem real para o negócio.
É exatamente isso que vamos te explicar neste conteúdo.
Desenvolvemos um guia completo para te ajudar a aproveitar esse cenário de maneira estratégica: do conceito de data analytics até as possibilidades de aplicação em diferentes áreas. Vamos começar?
O que é data analytics? Como funciona?
Data analytics, ou simplesmente “análise de dados”, refere-se ao processo de examinar, organizar e interpretar conjuntos de dados para identificar padrões, tendências e insights relevantes para os negócios.
A evolução tecnológica trouxe novas dimensões para essa análise, incorporando o uso de dashboards interativos, integração com dispositivos IoT (Internet das Coisas) e, claro, soluções baseadas em inteligência artificial.
Isso significa que você pode monitorar processos em tempo real, identificar e corrigir gargalos operacionais com agilidade, antecipar demandas e até mesmo prever comportamentos de consumo.
Um supermercado, por exemplo, pode utilizar sensores IoT nas prateleiras e cruzar os dados coletados pelos dispositivos com algoritmos de previsão de demanda.
Com isso, os gestores conseguem otimizar o controle de estoque e garantir o reabastecimento no tempo certo.
A análise de dados é um dos processos mais importantes dentro do Business Intelligence (BI): ele funciona como um elo entre a coleta de dados e a tomada de decisões estratégicas.
Dessa forma, é possível transformar dados brutos em inteligência de negócio, melhorando seu desempenho organizacional.
Vantagens da implementação do 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.
Além disso, a análise de dados também é fundamental para 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 ao investir nesse processo normalmente é um só: impulsionar o desempenho dos negócios e melhorar seus resultados financeiros.
Isso se dá de diversas maneiras, como:
- Capacitação de modelos preditivos em tempo real: o uso de algoritmos possibilita criar modelos preditivos capazes de antecipar tanto demandas do mercado quanto riscos de negócio;
- Aceleração da inovação e da competitividade: o acesso a dados estratégicos em tempo real permite testar hipóteses e validar ideias com agilidade, o que otimiza a resposta a mudanças e tendências do mercado;
- Auxílio na etapa de tomada de decisão: com dados concretos, gestores ganham clareza e segurança para tomar decisões mais estratégicas e alinhadas às necessidades do negócio e ao cenário do mercado;
- Melhoria de processos internos: o uso de data analytics ajuda a identificar gargalos operacionais, automatizar tarefas e otimizar fluxos de trabalho. Como resultado, a empresa ganha em produtividade, qualidade e redução de custos;
- Melhoria na personalização de marketing e experiência do cliente: com a análise de dados, é possível fazer a segmentação do público de maneira precisa. Isso se reflete em uma jornada de compra mais personalizada e campanhas de marketing mais assertivas.
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 a seguir.
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. 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.
Por que data analytics é importante?
Em um mercado cada vez mais orientado por dados e com mudanças constantes, o data analytics é uma das bases mais importantes para monitorar tendências, compreender o público, otimizar processos internos e se adaptar às demandas de forma ágil.
Sergio Lozinsky, especialista em consultoria estratégica, destaca o papel dos dados nesse cenário em sua participação no “Antes Tech do que Nunca”, podcast da TOTVS.
“O assunto ultrapassou a área de TI. Passou a ser um elemento básico para que uma empresa possa evoluir favoravelmente em termos de análise de desempenho e estratégia” , argumentou.
Essa importância também se comprova em dados concretos.
O estudo da Harvard Business Review com o Google Cloud, mencionado logo no início deste conteúdo, mostra que empresas líderes em dados e inteligência artificial superam significativamente seus concorrentes em métricas essenciais, como:
- Eficiência operacional (81% vs. 58%);
- Receitas (77% vs. 61%);
- Fidelidade e retenção de clientes (77% vs. 45%);
- Satisfação dos funcionários (68% vs. 39%);
- Previsibilidade de custos de TI (59% vs. 44%).
Lozinsky também reforça que o maior desafio é entender quais dados o seu negócio realmente precisa e como eles devem interagir para render insights realmente relevantes.
“Vai sair na frente quem conseguir vencer bem esse desafio da organização, da governança e da segurança desses dados”, pontua o especialista.
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 mantém a qualidade dos dados, filtrando-os, limpando-os e possibilitando que eles assumam as formas que você necessita.
Isso pode acontecer, 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 simplificar o entendimento acerca dos padrões e comportamentos encontrados, de modo a traduzi-los em relatórios e gráficos de simples compreensão.
5. Visualização e Comunicação
O processo não termina na interpretação dos dados: é necessário apresentá–los aos interessados para garantir alinhamento total das estratégias de negócio.
Dashboards, relatórios interativos e gráficos claros são grandes aliados para apresentar informações complexas de forma acessível, permitindo engajamento da equipe na tomada de decisões.
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 automatizar 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.
BI da TOTVS
Que tal dar seus primeiros passos no data analytics e, em pouco tempo, dominar os dados do seu mercado para passar à frente da concorrência?
Então você precisa do BI da TOTVS, uma ferramenta que ajuda a sua empresa a analisar dados do mercado, dos seus clientes e do seu negócio.
Como o BI da TOTVS te ajuda? A plataforma conta com recursos qualificados, como dashboard inteligente e indicadores, que simplificam a compreensão sobre os dados da sua empresa.
Explore todo potencial do big data, qualifique seu planejamento estratégico, gere insights valiosos e integre toda sua suíte de soluções em uma fonte única de fatos, fortalecendo a confiança da sua tomada de decisões.
Conheça o BI da TOTVS!
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!
Quer continuar aprendendo a utilizar dados na inteligência de negócios de maneira eficiente e segura? Então aproveite para conferir também nosso conteúdo sobre data clean room.
Deixe aqui seu comentário