No mundo contemporâneo, onde os dados se tornaram o combustível para o crescimento e a inovação para diversas empresas, a prática da análise de dados é mais do que uma tendência, se revela como uma necessidade para organizações de todos os setores. Mas, qual o conceito de Data Analytics e como essa vertente pode ser aplicada para o desenvolvimento de uma corporação? Entenda mais sobre como a análise de dados tem mudado o cenário de tomada de decisões no Brasil e no mundo.
O que é Data Analytics?
Conceituando de maneira simplificada, Data Analytics trata-se do processo de examinar, limpar, transformar e modelar dados para descobrir informações úteis, informar conclusões e apoiar a tomada de decisões. Em sua essência, a análise de dados extrai conhecimentos significativos de dados já disponíveis em plataformas específicas.
A análise de dados pode ser feita por meio de uma variedade de técnicas e ferramentas, desde análises estatísticas básicas até algoritmos de aprendizado de máquina avançados.
Tipos de Data Analytics
Descritiva, diagnóstica, preditiva e prescrita. Existem diferentes tipos de análise de dados, conheça os objetivos de cada frente:
Análise de dados descritiva
Essa forma de análise visa descrever o que aconteceu em um determinado período de tempo, ou seja, ela faz uma descrição das informações. Geralmente, a análise de dados descritiva é feita por meio de técnicas como sumarização e visualização de dados.
Análise de dados diagnóstica
A forma diagnóstica de Data Analytics foca em entender por que algo aconteceu, identificando padrões e relações causais nos dados.
Análise de dados preditiva
Esse tipo de Data Analytics utiliza modelos estatísticos e algoritmos de machine learning para prever eventos futuros com base em dados históricos, ou seja, a partir de informações pré-existentes, a análise preditiva provisiona uma consequência.
Análise de dados prescritiva
Já a análise de dados de forma prescritiva vai além das previsões. Esse formato de investigação recomenda, a partir de dados históricos, as melhores ações para otimizar resultados futuros com base nas análises feitas.
Benefícios da Data Analytics
De maneira geral existem, pelo menos, três grandes benefícios na introdução de Data Analytics em empresas. O primeiro é a análise precisa de diferentes cenários, e a segunda, em decorrência desta, é são as tomadas de decisões mais assertivas e conscientes a partir de um histórico analisado; e em terceiro, a otimização de tempo e processos dentro da organização. Entenda:
Análises mais precisas e eficientes. Ao utilizar técnicas avançadas de análise de dados, as empresas podem obter insights mais precisos e valiosos, a partir dos seus históricos de informações que podem contemplar sazonalidade, preferência dos consumidores, comparação com concorrentes e muito mais.
Tomada de decisões embasadas em dados concretos. A Data Analytics evita intuições ou suposições. Assim, todas as decisões, desde lançamento de produtos à manutenção de campanhas de marketing, são fundamentadas em evidências sólidas.
Otimização dos processos internos. A partir da identificação de padrões e gargalos nos processos, as empresas podem otimizar suas operações e aumentar a eficiência, reduzindo o risco de erro e possibilitando correção de rota mais rápida.
Como aplicar Data Analytics na operação?
Empresas líderes em todos os setores estão aproveitando o poder do Data Analytics para impulsionar o crescimento e a eficiência. Um exemplo notável é a Amazon, que utiliza análises de dados para personalizar recomendações de produtos e otimizar sua cadeia de suprimentos. Mas, por onde começar?
Aquisição das habilidades necessárias
É fundamental ter um entendimento sólido de estatística, programação e bases de dados. Além disso, habilidades de pensamento crítico e resolução de problemas são essenciais. Se na empresa ainda não existe esse perfil, é preciso contratar um profissional especializado.
Ferramentas e tecnologias utilizadas na área
Ferramentas como Python, R e SQL são comuns no arsenal de um profissional de Data Analytics. Além disso, é importante estar familiarizado com plataformas de visualização de dados, como Tableau e Power BI.
Consultorias Especializadas
Existem diversos benefícios em contratar serviços de consultoria em Data Analytics. Empresas especializadas oferecem desde diagnósticos detalhados até a implementação de soluções personalizadas, ajudando a organização a entender melhor seus dados e tomar decisões mais informadas.
A Poli Júnior, empresa júnior da Escola Politécnica da USP, é um exemplo de consultoria que oferece serviços completos em Data Analytics. Possuímos especialistas que ajudam diversas organizações a otimizar processos, descobrir insights valiosos por meio da análise de dados e fortalecer culturas data driven dentro das empresas.
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Espalhar cultura em toda empresa
Uma cultura baseada em dados, a partir da Data Analytics, não nasce sozinha. Ela precisa ser incentivada em todos os setores da organização, da liderança à operação, de forma que todos s e habituem a considerar os dados antes das decisões.
Em um mundo cada vez mais orientado a dados, a capacidade de extrair insights significativos e acionáveis é uma vantagem competitiva muito importante para qualquer organização. Para empresas que buscam prosperar em um ambiente empresarial complexo e em constante mudança, investir em Data Analytics não é apenas uma escolha sábia, mas uma necessidade inevitável
