Este artigo é sobre Tecnologia

Data analytics: Os 4 principais tipos de analises para negócios

Celso Kleber

CTO da Qintess

Publicado em
28 de Janeiro de 2022

Analise descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva são essenciais para o bom funcionamento do seu negócio. Confira dicas de como implementá-las

Esse conceito se tornou tão decisivo para os negócios que ganhou até mesmo um verbete no glossário do Gartner, empresa de pesquisas em tecnologia reconhecida no mundo inteiro.

Ainda vamos falar mais sobre essa definição do Gartner nesse texto. Mas antes, vale a pena entendermos juntos porque Data Analytics, essa buzzword que ganhou a cena, veio para ficar.

Um breve passeio pela história da ciência

Bem... Essa história começa há séculos, lá em 1606, quando Francis Bacon, o pensador que fundou as bases da ciência moderna, cunhou a famosa frase:

“O conhecimento é poder.”

Apesar de simples e direta, essa frase guarda uma verdade essencial que vale até hoje. Não só para a ciência, mas também para os negócios.

O pensamento empirista, criado por Francis Bacon, dizia que o objeto de estudo deve falar por si só. Ou seja...

Nada de achismos ou feeling por parte da pessoa que observa: são os dados que levam aos fatos.

Dando um salto para 2022, a lógica continua a mesma e ainda mais decisiva. A diferença é que agora geramos dados em toneladas. Até 2025, o IDC estima que chegaremos a 180 zettabytes de dados digitais produzidos em escala global.

Data Analytics e a urgência de um método

De nada vale gerarmos zettabytes de dados se não formos capazes de extrair valor deles.

Os dados são úteis apenas quando conseguimos observá-los e analisá-los. Esse é o método científico criado pelo bom e velho Francis Bacon!

O grande desafio hoje é transformar essa quantidade massiva de dados em um ativo rentável para os negócios.

Foi por isso que surgiu o conceito de Data Analytics.

Afinal, o que é Data Analytics?

Chegou a hora de voltarmos ao Gartner. Veja a definição que ele elabora para o conceito:

“Análise de dados é o gerenciamento de dados para todos os usos (operacionais e analíticos). Ela impulsiona os processos de negócio e melhora os resultados empresariais ao promover tomadas de decisões mais eficazes e aprimorar a experiência do cliente.”

Com essa definição, fica fácil entender que os dados são ativos essenciais para as empresas hoje. Afinal, a partir deles é possível entender os movimentos do mercado e dar os próximos passos de forma segura.

E é também com os dados que é possível entender o comportamento dos clientes. Através da análise, é possível extrair insights para melhorar produtos e serviços ou, até mesmo, criar novos com base nas tendências do mercado.

Data Analytics como um método

Foi da urgência de analisar uma quantidade massiva de dados com o objetivo de obter respostas para os negócios que o Data Analytics surgiu e se aperfeiçoou como um método científico.

Com esse método, é possível cumprir as seguintes tarefas

·               Mineração de dados (Data Mining): prospectar e coletar dados de forma ativa no ambiente digital;

·               Preparação de dados (Data Preparation): descartar o que é desnecessário e organizar o que importa de forma estruturada;

·              Visualização de dados (Data Visualization): observar um conjunto de dados em dashboards de análise intuitiva, com o objetivo de gerar insights de negócio.

É dessa forma que as equipes gestoras são capazes de usar os dados no dia a dia dos negócios, gerando benefícios competitivos para suas empresas, como:

1. Entender a fundo o estado atual da organização;

2. Identificar falhas ou pontos de melhorias na operação;

3. Tomar decisões certeiras com embasamento sólido e científico;

4. Prever cenários futuros e se antecipar em relação à concorrência;

5. Acompanhar de forma contínua os resultados de negócio.

Mas como e quando usar dados e análises? Quais objetivos de negócios eles orientam?

Para responder a essas perguntas, vamos mostrar a seguir os principais tipos de análises de dados e o conceito por trás de cada um deles.

Os 4 tipos de Data Analytics

Dentro do universo das análises de dados, é fundamental ter em mente que dados não são uniformes e, consequentemente, seus resultados podem variar, dependendo do tipo de análise utilizada.

Dessa forma, cada tipo de análise oferece respostas diferentes para perguntas diferentes. Veja a seguir:

1. Análise descritiva

A análise descritiva é a de menor dificuldade e, logo, a mais comum. Este tipo de análise responde à pergunta: “o que aconteceu?”.

Esse modelo de análise se baseia tanto em dados históricos quanto dados atuais, tendo como objetivo detectar padrões.

2. Análise diagnóstica

Seguindo a mesma linha da análise descritiva, a diagnóstica também serve para entender o contexto atual. Seu diferencial é procurar entender os motivos, ou seja, "por que aconteceu?".

A análise diagnóstica tem como objetivo encontrar tanto as causas como as correlações com variáveis-chave de um acontecimento. Sua pesquisa é baseada em dados históricos para encontrar a raíz de um evento ou comportamentos identificados na primeira etapa.

Sendo assim, esse método é indicado para empresas que já passaram por uma turbulência e que, no futuro, desejam ter meios para lidar com os mesmos problemas caso venham a se repetir.

3. Análise preditiva

A análise preditiva tem como intuito responder à pergunta “o que acontecerá?”. Baseando-se na leitura de dados históricos, procura antecipar os efeitos de uma decisão.

No diagnóstico preditivo, são elaborados modelos estatísticos com base em regressão, a fim de estabelecer relações de causa e efeito. Com ela, uma empresa pode prever eventos ou comportamentos com técnicas de cálculo estatístico, assim como recursos de Machine Learning.

Envolve, principalmente, o estudo de padrões e tendências, de modo que permita que as empresas identifiquem mais facilmente oportunidades para o futuro.

4. Análise prescritiva

A análise prescritiva tem como propósito levantar possibilidades de acordo com determinado acontecimento, respondendo à pergunta “o que devo fazer?”.

Entre todos, o método prescritivo tem o maior nível de dificuldade, mas consequentemente possui o maior potencial de valor entre as alternativas citadas. Esse método depende de ferramentas de Inteligência Artificial e algoritmos de Machine Learning para determinar recomendações e probabilidades.

É considerada uma análise extremamente completa, que sugere ações a serem tomadas e também pontua as possíveis implicações de cada uma.

Como escolher o tipo de análise correto?

Observando o cenário como um todo, é perceptível que cada tipo de análise equivale a uma etapa de um ciclo, que acaba se complementando. A complexidade de cada método aplicado é diretamente proporcional ao seu valor.

Porém, é crucial se atentar ao contexto a ser analisado. Nem sempre utilizar o método de análise mais complexo será o ideal ou até mesmo fará sentido.

Análises descritivas e diagnósticas permitem estabelecer uma base no diagnóstico. Esses processos são as etapas mais básicas que abrem o caminho para insights mais complexos resultantes de análises preditivas e prescritivas.

Aplicações do Data Analytics

Dados bem analisados são capazes de mudar a realidade de um negócio para melhor, ou até mesmo revolucioná-lo.

Atualmente, o Data Analytics pode (e deve) ser aplicado em todas as empresas, independente do segmento de atuação.

Em alguns setores, a implementação da metodologia foi capaz de transformar a rotina de trabalho, sendo responsável, inclusive, pela aprimoração de processos fundamentais.

Setor Financeiro

No setor financeiro, por exemplo, a análise de dados é utilizada para prever fraudes, controlar e gerir a inadimplência. Com o recurso, é possível ler informações econômicas, que possibilitam o cálculo de índices micro e macroeconômicos do mercado.

O recurso também auxilia empresas na avaliação de históricos de transações, tornando possível a automatização de alguns processos, como a concessão de crédito.

Recursos Humanos

No RH, o Data Analytics é usado para otimizar processos demorados, que dependem muito da capacidade de análise e requerem tempo dos colaboradores.

Hoje, soluções como o Applicant Tracking System (ATS), são capazes de automatizar todo o processo de atração, seleção e recrutamento de talentos.

Área da Saúde

A implementação da análise de dados no setor de saúde foi responsável pela modernização de inúmeros procedimentos. Em prontuários eletrônicos, por exemplo, a metodologia permite diagnósticos preditivos mais assertivos, atuando contra futuras doenças antes mesmo de aparecerem os primeiros sintomas.

Há quem diga que a tecnologia e a digitalização sejam antagônicas ao atendimento humanizado. No entanto, o acesso às análises e dados ajudam médicos e outros profissionais da saúde a tomarem melhores decisões e se dedicarem com mais atenção aos seus pacientes.

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