Qualidade e Processos

Análise de Dados: importância e técnicas

Investir em uma boa análise de dados se torna fundamental nas mais diversas áreas – especialmente nos dias atuais. O recurso se torna cada vez mais indispensável com a crescente quantidade de informações disponibilizadas para tomar decisões mais assertivas diante da alta competitividade do mercado.

Possibilitando a identificação de potenciais tendências futuras, a análise de dados também pode mitigar quaisquer riscos que possam vir a acontecer. Ou seja, verificar dados é fundamental nesse processo, o que garante que as decisões tomadas sejam confiáveis e precisas.

O que é análise de dados

A análise de dados é um processo no qual informações são transformadas em números em insights valiosos para contribuir para uma tomada de decisão assertiva e inteligente. Embora seja utilizada em diversas áreas, ela se destaca mais no mundo corporativo.

Em um mercado cada vez mais digitalizado, os dados têm se tornado cada vez mais importantes, visto que são gerados a todo momento. A análise de dados consiste na extração de uma série de ideias por meio de um conjunto de informações valiosas, o que permite:

  • Previsão de tendências: ao analisar dados, é possível prever possíveis mudanças de mercado;
  • Melhorar a experiência do cliente: ao verificar o comportamento do cliente, poderá personalizar serviços e produtos;
  • Identificar oportunidades de negócios: os dados também auxiliam os gestores de empresas e empresários a encontrar novas oportunidades de negócios.

Dominar habilidades para coletar e analisar dados é uma maneira inteligente para se destacar no mercado acelerado atual e saber como agir em situações adversas e enfrentar desafios. 

Tipos de Análise de Dados

Os principais tipos de análise de dados incluem a descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva. Cada uma delas desempenha um papel crucial na identificação de oportunidades e tendências de mercado.

Ao compreender esses tipos de dados, você poderá aproveitar ao máximo os dados gerados e impulsionar o sucesso do seu negócio e, como consequência, conquistar reconhecimento de marca.

Análise Descritiva

Consiste na coleta, sumarização e organização de dados brutos disponibilizados. A análise em questão visa oferecer uma visão ampla e resumida de dados, auxiliando na resposta para perguntas sobre a situação atual do negócio e o que aconteceu.

Análise Diagnóstica

A análise diagnóstica busca a compreensão dos motivos e causas de determinados padrões identificados ou eventos. Ela utiliza estatísticas mais avançadas como a análise de variância, teste de hipóteses e regressão linear.

Análise Preditiva

Compreende o uso de técnicas estatísticas e algoritmos que possibilitam a realização de estimativas ou previsões sobre futuros eventos de acordo com dados históricos. Essa ação permite que empresas otimizem processos e tomem decisões assertivas.

Análise Prescritiva

Esse tipo de análise é responsável pela orientação da tomada de decisão e utiliza uma variedade de modelos, como o matemático, simulação, técnicas de inteligência artificial para identificar melhores soluções e otimização.

Ferramentas populares de análise de dados

As ferramentas para analisar dados são recursos que possibilitam que empresas situadas em diferentes áreas coletem um grande volume de informações valiosas, que podem impactar significativamente o sucesso de um negócio.

No contexto corporativo, o uso dessas ferramentas é indispensável para que o gestor ou empresário possa obter informações confiáveis relacionadas ao crescimento do negócio e desenvolver estratégias.

Microsoft Excel

Essa ferramenta possibilita uma visão ampla de dados e fornece relatórios e painéis para concentrar variadas fontes e integrar a outros produtos da Microsoft. Além disso, a sua eficácia e agilidade permite a gestão de dados com uma maior facilidade ao fornecer informações úteis.

Python e R

Python e R são popularmente utilizados para analisar dados. O Python utiliza uma abordagem que torna a compreensão mais fácil por contar com um código mais limpo. O R, por sua vez, é bastante útil para análise exploratória.

Ferramentas de BI

Algumas das principais ferramentas de BI incluem o IBM Cognos Analytics, Qlik, BIRT, Google Data Studio, Adobe Analytics, SAS Business Intelligence, Oracle Analytic Cloud e diversas outras. 

Passos para realizar uma análise de dados

As principais etapas para realizar uma análise de dados consiste na coleta de dados, limpeza de dados e análise exploratória. Cada uma dessas etapas é crucial para a tomada de decisão e impulsionamento do negócio.

Ao seguir esses passos de maneira cuidadosa e estratégica, poderá garantir uma análise eficiente, abrangente, sólida e altamente confiável para tomar decisões assertivas e informadas.

Coleta de dados

Trata-se de coletar dados de diferentes fontes para desenvolver estratégias inteligentes. A ação permite que de fato entenda o comportamento do cliente, bem como de onde eles são, gênero e diversas outras informações pertinentes.

Limpeza de dados

A limpeza de dados visa a preparação de dados brutos que podem conter erros que, como consequência, podem afetar a precisão dos modelos ML e levar a informações inconsistentes, causando um impacto negativo no empreendimento.

Análise exploratória

É utilizada para investigar conjuntos de dados e resumi-los para maximizar a aquisição de informações ocultas presentes em sua estrutura para descobrir padrões e características úteis e importantes.

Importância da análise de dados nas empresas

No cenário competitivo atual, a análise de dados nas empresas se tornou a chave para o sucesso. Ao transformar dados em ideais, as organizações de diferentes portes podem tomar decisões mais inteligentes.

Dessa maneira, também será possível identificar novas oportunidades de negócio, otimizar processos e garantir melhores experiências aos clientes, além de permitir a previsão de tendências. 

Tomada de decisões informadas

Com os dados corretos, você e sua equipe poderão tomar decisões com base em informações sólidas e não em intuições. Isso minimiza riscos de erros e aumenta as chances de sucesso.

Identificação de oportunidades

Uma análise de dados abrangente possibilita a identificação de oportunidades, como tendências e padrões. Ao realizar uma análise sobre o comportamento dos clientes, as organizações podem desenvolver atendimentos e serviços personalizados.

Exemplos de aplicações de análise de dados

O processo de analisar dados tem se tornado o pilar de empreendimentos em variadas aplicações, como no marketing, finanças e operações. A ferramenta é indispensável para o impulsionamento da tomada de decisões eficazes.

Ao utilizar dados em diferentes conceitos, poderá identificar novas oportunidades de negócio e se destacar entre a concorrência em um mercado cada vez mais acelerado e competitivo.

Marketing

Na área do marketing, o processo pode auxiliar na otimização de campanhas para direcionar os recursos financeiros de modo mais eficaz e consistente. Além disso, a segmentação de clientes, possibilita uma campanha devidamente direcionada e personalizada.

Finanças

Esse processo consiste no processo de avaliação e compreensão da situação real do seu empreendimento. Assim, é possível obter insights e ter um controle maior sobre o cenário em que seu negócio se encontra.

Operações

No mundo corporativo, os dados são amplamente utilizados para otimizar operações e monitorar o desempenho de cada uma delas em tempo real para identificar possíveis erros e tomar medidas proativas para corrigi-los.

Para implementar os melhores recursos, garantir uma gestão de excelência para seu negócio e compreender de fato sobre o processo de avaliação de dados, deve se preparar com treinamentos e cursos. A Frons se destaca por oferecer cursos e moldar futuros líderes em diferentes segmentos de negócios.

Desafios e soluções na análise de dados

Existem alguns desafios na análise de dados, como a qualidade, segurança e privacidade. Isso sem contar que não é incomum que indivíduos sempre encontrem novas dificuldades ao analisar informações.

Dados inconsistentes e não confiáveis podem levar a ações equivocadas, que podem afetar a eficácia em diversas áreas do negócio e comprometer a lucratividade, alcance e reconhecimento de marca.

Qualidade dos dados

Um dos principais problemas que podem ocorrer, é a falta de qualidade dos dados, como a inconsistência ou falta de contexto. Para solucionar possíveis problemas, o ideal é realizar a limpeza de dados.

Segurança e privacidade

O risco de vazamento de dados sensíveis é uma possibilidade e esse fator pode resultar em diversos danos à empresa. Uma ação eficaz para intervir nesses casos, é a restrição de acesso aos dados.

A análise de dados é um fator crucial para empresas inseridas em diferentes segmentos de negócios. Algumas das principais ferramentas incluem o Microsoft Excel, Python e R, além das ferramentas de BI. Para melhorar a gestão do seu negócio, escolha os cursos da Frons e decole rumo ao sucesso!

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Carlos Sander

Autor de 2 livros publicados: "Lean Six Sigma: O guia básico da metodologia" e "101 Dúvidas sobre Lean Six Sigma". É formado em Engenharia Mecânica pela Universidade Estadual Paulista - UNESP. Estudou Business and Process Management pela University of Arkansas - EUA, direcionando sua especialização em Lean Seis Sigma e Gestão Empresarial. Professor de empresas como BRF, Plasútil, Usiminas, Petrocoque, Avon, Mondelli, UNESP, JohnDeere e de mais de 60.000 alunos na comunidade online. Com mais de 30 mil certificados emitidos, é CEO da Frons, uma plataforma focada em melhoria contínua e gestão de processos.

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