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!

Dessa forma é possível ter insights futuros com um grau bastante significativo de precisão. Utilizar dados passados e atuais para prever tendências e comportamentos pode ser a peça chave para que a sua organização consiga se destacar em um mercado tão competitivo.

Veja, neste artigo, a importância de utilizar a análise preditiva e como ela pode auxiliar seu negócio a crescer ainda mais. Avance na leitura e descubra!

O que é análise preditiva e qual a sua importância

A análise preditiva, como o próprio nome já diz, é uma técnica analítica avançada que utiliza dados algoritmos e machine learning para prever tendências e realizar projeções de mercado. Com o avanço da tecnologia, a análise de grandes volumes de dados se tornou possível – big data – e com isso, encontrar padrões e avaliar as futuras possibilidades a partir do histórico da empresa.

Com o mercado cada vez mais competitivo, essa capacidade de antecipar o futuro se torna cada vez mais importante. Dessa forma, você poderá estar um passo à frente da sua concorrência. Utilizar a análise preditiva é como ter uma visão estratégica do futuro, mapeando as oportunidades e ameaças que o mercado reserva.

Por isso, as empresas estão adotando os modelos preditivos para:

• Prever as próximas movimentações do segmento;
• Identificar oportunidades à frente;
• Prevenir falhas de segurança;
• Otimizar estratégias de marketing;
• Mapear o comportamento e hábitos de consumidores e colaboradores;
• Melhorar as operações e aumentar a eficiência;
• Reduzir riscos.

Como utilizar a análise preditiva em seu negócio

Antes de conhecer as ferramentas que podem te auxiliar a implementar este modelo na sua empresa, é importante que você conheça o seu funcionamento. Para isso, trouxemos os 6 passos da análise preditiva conforme a seguir:

1. Defina seus objetivos

Para criar um modelo preditivo, é necessário partir de um projeto com objetivos de negócio bem definidos.

Para começar, você deve se perguntar qual o propósito da sua análise. Veja alguns exemplos:

• Entender o comportamento dos consumidores;
• Prever as tendências de vendas;
• Identificar os produtos mais promissores;
• Reduzir o churn rate ou o turnover;
• Reduzir custos de produção e operacionais;
• Atingir um novo público-alvo.

2. Colete os dados

Depois de definidos seus objetivos e metas, deve-se partir para a etapa de coleta dos dados. Essa fase exige muito cuidado, pois é a qualidade dos dados que vai definir a confiabilidade da sua análise preditiva.

Por isso, você precisa selecionar as melhores fontes para coletar os dados e definir exatamente quais são as informações necessárias. Além disso, é importante utilizar uma ferramenta de coleta adequada e determinar o nível de precisão, custo e estabilidade dos dados.

3. Estruture as informações

A partir do tratamento das informações por meio dos softwares, você já estará no caminho para fazer previsões. No entanto, a análise de dados costuma ser trabalhosa.

Na maioria dos casos, será necessário eliminar questões redundantes, correlações entre variáveis dependentes, entre outros procedimentos.

4. Analise seus dados

Com os dados devidamente estruturados, você já pode dar início ao processo de análise.

Nesse momento, é importante ter conhecimentos estatísticos para avaliar os gráficos resultantes e compreender sua linha de tendência.

5. Desenvolva um modelo

Depois de conduzir sua análise e realizar os testes necessários, você está pronto para criar um modelo preditivo com esses dados.

Esse modelo é resultado de um padrão de técnicas matemáticas e estatísticas que processa os dados coletados a partir das relações criadas. Assim, você terá um acesso rápido e fácil das respostas que está buscando.

Dessa forma, sua análise preditiva começará a retornar insights valiosos sobre as futuras probabilidades.

6. Aperfeiçoe seu processo

Uma análise preditiva, como toda ferramenta de gestão, precisa ser constantemente aperfeiçoada. Os dados que servem hoje, amanhã já podem estar obsoletos. Logo, é necessário renovar frequentemente os seus modelos por meio de avaliações periódicas.

Essa é a etapa final de um ciclo que deve ser permanentemente renovado.

Ferramentas que auxiliam na análise preditiva

Agora que você já conhece a importância da análise preditiva para a sua empresa e como utilizá-la, vamos conhecer algumas ferramentas que irão auxiliar a realizar as análises com maior precisão, incluindo as análises preditivas, prescritivas e diagnósticas.

Alteryx

O Alteryx é um software que atua desde o preparo dos dados, catalogação e até na criação de perfis e enriquecimento de dados. Por ser um sistema completo, você pode realizar análises preditivas de alta performance.

Além disso, a ferramenta permite que os relatórios e gráficos resultantes sejam compartilhados com todos na equipe.

Qlik Sense

Já o Qlik Sense é uma solução que, por integrar com a linguagem R, permite uma visualização de resultados complexos de modo mais claro. Favorece o dinamismo das tomadas de decisões dentro das empresas e permite uma análise de previsão de forecast para os próximos 3, 6 ou até 12 meses.

Além disso, é possível ter acesso a estudos estatísticos mais completos, mas apresentados de uma forma mais intuitiva e simplificada. Esse tipo de disponibilização dos dados dispensa a necessidade da memorização de algoritmos intrincados.

Tableau

O Tableau é uma das plataformas líderes de mercado, com recursos avançados de análise preditiva.

Um dos destaques da ferramenta são as suas funções de modelagem preditiva em visualizações de séries temporais, possibilitando previsões de datas futuras usando funções de modelagem preditiva.

Com a transformação digital e a rápida evolução da inteligência artificial e machine learning, a tendência é que os algoritmos se tornem cada vez mais inteligentes e acertem ainda mais nas previsões.

Mas, como vimos, a inteligência humana é indispensável no processo, pois você precisa alimentar os sistemas com dados de qualidade para obter bons resultados. A A10 School possui os melhores cursos para te apoiar na transformação digital, entendimento e análise de dados, tornando suas avaliações e previsões mais precisas. Conheça nossos cursos!