Os dados são considerados “o novo petróleo”, por isso, saber como coletar, processar e analisar dados deixou de ser um diferencial competitivo e tornou-se uma necessidade para as empresas que desejam crescer, otimizar seus processos internos e conhecer os seus consumidores, prevendo tendências para atender as suas necessidades.
É neste cenário que temos a estatística descritiva, a etapa inicial da análise de dados, necessária para decisões certeiras, acompanhamento de resultados e métricas. Mas, é preciso saber como coletar e interpretar os dados corretamente para que as informações estejam corretas e sejam úteis para montar as suas estratégias. Se deseja saber mais sobre o assunto, continue a leitura abaixo!
O que é estatística descritiva e qual seu objetivo?
A estatística descritiva é a etapa inicial da análise de dados e procura encontrar padrões e prever tendências. Esse processo é antigo, mas devido a tecnologia evoluiu muito e atualmente consegue entregar análises ágeis para que os usuários tomem melhores decisões por meio de ferramentas poderosas. Esse método auxilia na descrição e compreensão de um conjunto de dados, fornecendo breves resumos.
O principal objetivo é coletar, explorar e realizar análises de dados, sendo uma ferramenta utilizada tanto no meio acadêmico quanto no mundo corporativo para entender o comportamento do mercado e dos clientes de diferentes segmentos e setores.
Ao fazer uma análise descritiva, é comum utilizar ferramentas que permitem a visualização das informações, como gráficos, tabelas e medidas gráficas, como média, mediana e desvio padrão, facilitando a compreensão dos dados.
Como interpretar os resultados de todos esses dados?
Para ter dados relevantes e úteis é preciso saber como interpretá-los, além disso, é preciso garantir que os dados foram coletados e processados corretamente. Para isso, antes de fazer novas análises, verifique se os dados estão completos ou apresentam inconsistências e erros. Depois, utilize o resultado das análises estatísticas para fazer suas interpretações.
A importância das métricas
Quando falamos em análise de dados, as métricas ou KPIs são essenciais para entender o sucesso de uma estratégia. Mesmo que você tenha os dados em mãos, se não saber o que fazer em eles, não terá resultados melhores. Por exemplo, se você deseja saber a eficiência de um setor, você pode utilizar um indicador de qualidade.
Se deseja aumentar suas vendas, pode acompanhar os KPIs de conversão, como métricas de receita, retorno sobre o investimento (ROI) ou custo de aquisição de cliente (CAC). Quanto mais relevantes os dados e as métricas, mais eficazes serão as estratégias do seu negócio.
Softwares para analisar grandes quantidades de dados
Para facilitar as suas análises de dados e tomar melhores decisões, utilize ferramentas tecnológicas que utilizam a estatística descritiva. Assim você pode contar com um software que coleta e processa um grande volume de dados para oferecer informações relevantes.
Você pode utilizar Google Analytics, Big Data ou até criar o seu próprio dashboard para integrar com outras ferramentas e plataformas, fazer o cruzamento de dados e conseguir as informações que precisa para tomar suas decisões.
Como utilizar a análise estatística na tomada de decisões das empresas?
É possível utilizar as análises estatísticas para diversas funcionalidades, como estratégias e ações diferentes dentro de uma organização, seja para o marketing, produção, finanças e mais. Conheça os principais insights:
1. Faça as análises de dados
Um dos usos principais da estatística descritiva no ambiente corporativo é a análise de dados para traçar novas estratégias e acompanhar os resultados. Sendo uma ótima ferramenta para os profissionais especializados em metodologias ágeis, como o analista Green Belt, que consegue entender as informações rapidamente.
2. Realize pesquisas de mercado
Entre as várias utilidades da estatística descritiva, fazer análises e pesquisa de mercado são as mais importantes para impulsionar o seu negócio. Assim, é possível identificar oportunidades de crescimento, negociar com parceiros, entender as necessidades dos consumidores, entre outros fatores.
3. Previsão de tendências
Se a sua empresa conta com uma boa base de dados históricos, é possível prever algumas tendências para antecipar estratégias. Assim, você tem maiores chances de conquistar bons retornos sobre o investimento.
4. Controle de qualidade e produtividade
Um dos indicadores que você pode acompanhar é o controle de qualidade sobre produtos ou etapas de produção, além de otimizar as etapas das tarefas operacionais. Com essas métricas é possível avaliar o desempenho de colaboradores, equipe e também da empresa.
5. Análise de risco
Entre as principais funcionalidades da estatística descritiva, avaliar o risco de uma decisão de negócio é uma das mais importantes. Para isso, utilize dados históricos, financeiros, desempenho da empresa ao longo dos anos e outras informações relevantes para essa finalidade.
Vantagens de utilizar a análise estatística
Como vimos, é possível utilizar a análise estatística para funcionalidades diferentes, o que resulta em diversos benefícios para sua empresa. Conheça as vantagens abaixo:
- Melhora na produtividade: acompanhando as métricas de produção é possível reduzir gargalos, otimizar etapas, facilitar processos e aumentar a qualidade e quantidade da sua produção;
- Previsibilidade sobre o comportamento do consumidor: conseguir prever tendências e o comportamento de consumo dos clientes é uma oportunidade de sair na frente dos seus concorrentes;
- Redução de riscos: é importante mitigar os riscos para não resultar em prejuízos financeiros, do fluxo de trabalho, negociações mal sucedidas e mais;
- Melhores decisões: basear as suas decisões em dados é uma das formas de aumentar as chances de sucesso.
Agora que você já sabe mais sobre a estatística descritiva e como ela pode impulsionar sua gestão, veja como potencializar sua liderança com o melhor MBA para gerentes. Essa especialização é direcionada para negócios e gestão, focando em conhecimento teórico e prático para desenvolver suas habilidades. Até lá!
