A análise de dados está em pauta nas discussões das empresas: ferramentas a usar, a melhor forma de fazer, que áreas envolver, entre outros requisitos importantes para uma análise de dados bem sucedida. Todas as organizações precisam ser data driven.

Segundo a consultoria IDC, até 2025, os dados mundiais crescerão 61% e chegarão a 175 zettabytes, com a maior parte dos dados na nuvem e nos data centers. Neste universo, caberá a cada empresa identificar quais dados deve analisar, e como.

No entanto, além de pensar em quais ferramentas usar ou que áreas envolver no seu projeto, é importante saber o que sua empresa precisa perguntar! Os dados só trarão as respostas que você deseja se as perguntas certas forem feitas.

Análise de dados: como melhorar as respostas que você obtém?

Pare e pense: um gestor financeiro de uma indústria precisa saber por que determinada linha de produto sofreu queda no seu faturamento no último ano. Um outro, gestor de um e-commerce precisa entender os impactos para seu negócio caso um novo competidor apareça. Aqui, cada qual em seu segmento terá perguntas próprias, inerentes ao negócio. 

Se apenas trocarmos as situações do setor: colocarmos o desafio de entender o faturamento passado no e-commerce, e o desafio de analisar o surgimento de um concorrente na indústria, as perguntas serão as mesmas? 

E mais, será que nessas situações eles devem fazer o mesmo tipo de análise?

Que tipo de análise fazer?

Existem diferentes tipos de análise de dados que podem ser adotadas pelas empresas, de acordo com seus objetivos. Podemos considerar que as principais são:

1. Descritiva

Se baseia em dados resultantes de acontecimentos em tempo real. Muito usada nos casos em que é necessário um acompanhamento frequente, como por exemplo, acessos a um site e suas conversões.

2. Diagnóstica

É aquela que busca compreender fatos passados, para identificar a causa e efeito de determinadas situações. Pode ser útil para identificar, por exemplo, se determinado produto vende mais com o rótulo na cor A ou B.

3. Preditiva

A análise de dados preditiva é utilizada para identificar estratégias que preparem uma empresa para o futuro. Geralmente realizada sobre situações hipotéticas para realizar previsões e análises de riscos, por exemplo. Ela pode ser adotada para tentar prever o comportamento do consumidor, por exemplo.

4. Prescritiva

Neste tipo de análise, também se busca uma visão de futuro, mas ela  foca nas estratégias e decisões que devem ser tomadas a partir das predições. Dados estatísticos aqui são fundamentais, atrelados a realidade de cada organização.

Agora, voltando aos 2 exemplos:

• O gestor financeiro da indústria deveria utilizar qual tipo de análise? A análise de dados do tipo prescritiva poderá ajudá-lo a encontrar respostas sobre os fatos passados.
• Já para o gestor do e-commerce, a análise preditiva poderia ser utilizada para para simular os impactos dessa situação hipotética.

Como conjugar perguntas?

Conta-se em uma história sobre a 2a Guerra Mundial que os bombardeiros da marinha inglesa vinham sofrendo muitas baixas. Foi iniciada então uma análise para entender os motivos estruturais que estavam causando tais quedas, pensando-se em reforçar as partes do avião mais atingidas. Foram avaliados então os aviões que voltavam e identificado um padrão. Pronto: a pergunta “quais partes eram mais atingidas?” foi respondida e a ação de reforço nestas áreas da fuselagem realizada.

Mas as baixas continuavam acontecendo em grande número! Por quê?

Isso aconteceu pois a pergunta certa não era aquela! A pergunta a ser respondida deveria ser “qual parte da fuselagem, se atingida, causa a queda da aeronave?” Pois se, por padrão, os aviões muito atingidos em determinada área retornavam para a base, isso implica dizer que o que estava fora desses padrões era a resposta que precisava ser encontrada. E essas peças é que precisavam de reforço.

Essa história é um bom exemplo sobre como fazer a pergunta certa vai ajudar sua empresa a ser mais eficiente na análise de dados.

Na área de marketing, por exemplo, se a pergunta for apenas: “o volume de visitantes que um site recebe está crescendo?” e não houver uma avaliação sobre “qual o perfil desses visitantes?” ou “eles têm o perfil que a empresa necessita?”, a análise não será precisa como poderia.

Um gestor de RH que pergunta apenas se “sua taxa de turnover está estável?” mas não pergunta “qual o perfil dos colaboradores que mais tem impactado neste indicador?” pode deixar de prever impactos futuros na cadeia produtiva da empresa, por exemplo.

Por isso é fundamental pensar bem no tipo de análise de dados a ser feita e nas perguntas que precisamos fazer para obter respostas que de fato vão agregar valor à tomada de decisão. Ah, claro que a qualidade dos dados também vai enriquecer o que se sabe sobre um negócio.

Análise de dados: perguntas certas trazem as respostas que você precisa

A análise de dados auxilia na leitura de cenários onde uma empresa pode estar inserida e aumenta a eficiência dos líderes ao direcionar ações. Ela ajuda no entendimento do mercado e das tendências de cada setor, mesmo com mudanças constantes e rápidas. Aliás, essa é uma boa razão para trabalhar com análise de dados

No entanto, desenvolver essa capacidade analítica e de fato ser eficiente, passa fatalmente por conhecer os tipos de análise a se fazer. Além de pensar minuciosamente nas perguntas que precisam ser feitas para que os dados tragam as respostas que uma empresa busca.

Que tal conhecer  empresas e instituições que transformaram dados em informação e mudaram a gestão de seu negócio? Nesta página temos muitos exemplos que podem ajudar a inspirar você e toda a sua empresa. Veja!