[GUIA] Entenda o que é análise de dados, quais os processos envolvidos e como implementar na sua empresa

Hoje, empresas produzem, coletam e armazenam dados em praticamente todas as suas atividades: vendas, atendimento, marketing, operações e principalmente produtos. Com tantas informações disponíveis, o grande desafio é saber como interpretá-las e transformá-las em conhecimento útil.

A análise de dados surge justamente nesse contexto: como um conjunto de métodos e processos que ajudam a compreender padrões, identificar problemas e apoiar decisões com base em evidências.

Neste conteúdo, vamos apresentar os principais conceitos da análise de dados, suas etapas fundamentais e formas de aplicar esse processo de maneira estruturada dentro das organizações.

O que é a análise de dados?

Análise de dados é um processo que envolve a coleta, organização, transformação e modelagem de dados com o objetivo de extrair informações úteis para apoiar a tomada de decisões.

Esse processo pode ser realizado de diversas formas, desde o uso de ferramentas mais acessíveis, como o Excel, até técnicas mais avançadas que incluem, por exemplo, modelos estatísticos e inteligência artificial.

Em geral, a análise de dados é aplicada para resolver problemas específicos ou identificar padrões e tendências nos dados.

Por exemplo, uma instituição financeira pode analisar o histórico de transações dos clientes e perceber que, em determinados períodos do mês, há um aumento no número de solicitações de MED (Mecanismo Especial de Devolução) relacionadas a transações via Pix. A partir dessa informação, a empresa pode investigar as causas desse comportamento, reforçar mecanismos de prevenção a fraudes ou ajustar seus processos de atendimento.

Quais os processos envolvidos em uma análise de dados?

A análise de dados é composta por diversos processos que devem ser executados de forma estruturada e organizada. As principais etapas a serem cumpridas são:

Coleta de dados

A coleta de dados é a etapa inicial e fundamental que visa reunir informações relevantes para a análise. Os dados podem ser coletados de diversas fontes, tanto internas quanto externas, e é essencial que sejam de alta qualidade, relevantes e confiáveis.

As fontes internas são aquelas que vêm de dentro da própria organização e refletem as operações, interações e processos internos. Como por exemplo: dados de CRM, de suporte, relatórios de vendas, entre outras fontes. 

Já os dados externos são aqueles que vêm de fora da organização e podem fornecer informações adicionais que complementam os dados que a empresa já possui. Alguns exemplos são os dados demográficos, informações de emprego e mercado de trabalho, economia local, etc. 

Preparação de dados

Após a coleta, os dados precisam ser preparados para a análise. Esse processo envolve a limpeza, transformação e organização dos dados para que possam ser utilizados de forma eficiente.

Neste estágio, é fundamental garantir a:

• Consistência dos Dados: assegure que os dados sejam uniformes e coerentes.
• Organização das Informações: estruture os dados de maneira lógica para facilitar as etapas seguintes.
• Inexistência de informações duplicadas, faltantes ou desnecessárias: elimine duplicações, preencha lacunas e remova dados irrelevantes.
• Compatibilidade dos formatos: certifique-se de que os dados estejam em formatos compatíveis com as ferramentas de análise.

Uma preparação adequada dos dados é crucial para assegurar a precisão e eficácia das análises subsequentes.

Análise Exploratória de Dados (EDA)

A Análise Exploratória de Dados (EDA) é o processo de investigação e descoberta de padrões, relacionamentos e insights nos dados. 

Esta etapa é crucial, pois permite ao time de dados examinar detalhadamente todo o conjunto de informações coletadas, proporcionando uma compreensão profunda do que os dados representam e ajudando a formular as perguntas certas que podem ser respondidas através da análise.

Por meio da EDA, é possível identificar outliers, entender a distribuição dos dados, visualizar correlações e, principalmente, criar hipóteses sobre o comportamento dos dados, garantindo que a análise subsequente seja conduzida com uma compreensão clara e detalhada do conjunto de dados.

Modelagem de Dados

Com a EDA finalizada, a próxima etapa é a modelagem de dados. Nesta fase, o objetivo é desenvolver um modelo matemático ou estatístico que represente os dados de forma precisa e permita testar as hipóteses previamente identificadas durante a EDA.

A modelagem pode ser realizada utilizando uma variedade de métodos, incluindo algoritmos de aprendizado de máquina, técnicas de regressão, análise estatística avançada, entre outros. Esses métodos ajudam a extrair padrões e relações nos dados, fornecendo insights valiosos para o processo de tomada de decisão.

Validação de Modelos

Após a criação do modelo, é crucial validar sua eficácia para garantir que ele seja confiável e represente de forma precisa os dados coletados. 

Ela pode ser feita por meio de testes estatísticos, validação cruzada, comparação de modelos, entre outras formas.

Visualização de Dados

Por fim, mas tão importante quanto as etapas anteriores, está a visualização de dados. Nesse momento, os resultados da análise são apresentados de forma clara e objetiva. É importante que a visualização seja de fácil compreensão e que esteja alinhada aos objetivos definidos para a análise.

Gráficos, tabelas e dashboards são algumas das ferramentas utilizadas para a visualização de dados.

Principais tipos de análise de dados

Existem quatro tipos principais de análise de dados: análise prescritiva, análise descritiva, análise diagnóstica e análise preditiva. Cada uma delas é utilizada para responder diferentes tipos de perguntas e gerar insights específicos.

Análise prescritiva

A análise prescritiva é um tipo de análise que utiliza técnicas de modelagem de dados para identificar as melhores soluções para um problema específico. Isso envolve a utilização de algoritmos que simulam diferentes cenários e escolhem o melhor resultado. 

Esse tipo de análise é utilizado principalmente para a tomada de decisões em áreas como marketing, finanças, recursos humanos e logística. 

Análise descritiva

Já a análise descritiva é um tipo de análise que busca descrever o comportamento de um determinado conjunto de dados, principalmente através da utilização de técnicas estatísticas e de visualização de dados. 

Esse tipo de análise é utilizado principalmente para ajudar na compreensão do histórico de um conjunto de dados, e identificação de tendências e padrões de comportamento.

Análise diagnóstica

Esse tipo de análise tem como objetivo identificar as causas de um determinado fenômeno ou problema. Ela envolve a utilização de técnicas de correlação e regressão para entender a relação entre diferentes variáveis e identificar as que mais influenciam o resultado. 

Times de marketing, gestão de produto, vendas e atendimento ao cliente são alguns dos que mais utilizam esse tipo de análise.

Análise preditiva

A análise preditiva é um tipo de análise que consegue entregar previsões sobre comportamentos futuros com base em um conjunto de dados históricos. 

Esse método inclui a utilização de técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial para identificar padrões e tendências nos dados e, com base nesses padrões, fazer as previsões.

Quais os principais benefícios gerados pela análise de dados?

Empresas geram dados o tempo todo: transações, acessos ao aplicativo, interações com atendimento, pagamentos, cancelamentos e muitos outros eventos do dia a dia. Quando esses dados são analisados de forma estruturada, eles deixam de ser apenas registros operacionais e passam a revelar informações valiosas sobre o funcionamento do negócio.

A seguir, veremos alguns dos principais benefícios que a análise de dados pode trazer para as organizações.

Decisões mais assertivas

A análise de dados permite que decisões sejam tomadas com base em evidências, e não apenas em percepções ou suposições.

Por exemplo, ao analisar o histórico de transações, uma instituição financeira pode identificar que determinadas operações apresentam uma taxa de falha maior em horários de pico. 

Com essa informação, a equipe técnica pode investigar possíveis gargalos na infraestrutura ou ajustar o dimensionamento dos sistemas para garantir maior estabilidade nos períodos de maior uso.

Além disso, a análise de dados ajuda a identificar padrões que muitas vezes passam despercebidos no dia a dia operacional. Isso permite compreender melhor o contexto em que as decisões são tomadas e avaliar com mais clareza os riscos e oportunidades envolvidos.

Maior compreensão do negócio e dos clientes

A análise de dados também permite que as empresas entendam melhor o comportamento de seus clientes.

Em uma instituição financeira, por exemplo, a análise do histórico de transações pode revelar padrões como:

• horários em que os clientes mais utilizam o aplicativo
• tipos de transações mais frequentes
• aumento no volume de transferências ou pagamentos em determinados períodos do mês
   

Com essas informações, é possível ajustar produtos, melhorar a experiência no aplicativo ou até antecipar demandas de suporte.

Além disso, os dados podem revelar pontos de atrito na jornada do cliente, como etapas em que usuários frequentemente abandonam uma operação ou recorrem ao atendimento. Esses sinais ajudam a identificar oportunidades de melhoria em produtos e serviços.

Identificação de oportunidades de melhoria

Ao analisar dados operacionais, as empresas conseguem identificar gargalos, ineficiências ou problemas recorrentes em seus processos.

Por exemplo, a análise de chamados de atendimento pode mostrar que uma grande parte das solicitações está relacionada a dificuldades em realizar determinadas operações no aplicativo. Esse tipo de informação permite priorizar melhorias no produto e reduzir a necessidade de suporte no futuro.

Da mesma forma, dados de transações podem revelar comportamentos inesperados ou mudanças no uso de determinados serviços, indicando oportunidades para novos produtos ou ajustes nas soluções existentes.

Antecipação de tendências

Outro benefício importante da análise de dados é a capacidade de observar mudanças de comportamento ao longo do tempo.

Ao acompanhar a evolução do volume de transações, da utilização de determinados serviços ou da atividade dos clientes no aplicativo, as empresas conseguem identificar tendências emergentes e se preparar melhor para elas.

Outro benefício importante da análise de dados é a capacidade de observar mudanças de comportamento ao longo do tempo.

Ao acompanhar a evolução do volume de transações, da utilização de determinados serviços ou da atividade dos clientes no aplicativo, as empresas conseguem identificar tendências emergentes e se preparar melhor para elas.

Por exemplo, um crescimento consistente no uso de transferências instantâneas pode indicar a necessidade de ampliar infraestrutura, revisar limites operacionais ou aprimorar mecanismos de monitoramento de fraude.

Por exemplo, um crescimento consistente no uso de transferências instantâneas pode indicar a necessidade de ampliar infraestrutura, revisar limites operacionais ou aprimorar mecanismos de monitoramento de fraude.

Como implementar a análise de dados na minha empresa?

Para implementar a análise de dados na sua empresa, é necessário seguir algumas etapas, separamos aqui as principais:

Comece pela mudança de cultura

Uma cultura data-driven é fundamental para implementar processos de análise de dados que se sustentem ao longo do tempo na empresa. 

Uma organização que tem a cultura data-driven entende a utilização de dados e análises como uma ferramenta essencial para seu funcionamento, desde o entendimento sobre o desempenho da empresa até as decisões de gestão de pessoas.

Para implementar uma cultura data-driven é preciso adotar uma abordagem sistemática e cuidadosa. A implementação dessa cultura exige uma mudança de mentalidade e comportamento, bem como investimento em tecnologias e infraestrutura. 

Ainda, é importante que os líderes da empresa assumam um papel de promoção da cultura orientada a dados, estabelecendo metas e objetivos claros para a utilização das informações e incentivando o uso delas em todas as áreas da empresa, sem exceção.

Além disso, é importante investir em treinamento e desenvolvimento para os funcionários. A empresa precisa fornecer uma formação adequada para que eles possam trabalhar com dados e análises de forma realmente eficaz, e também para que possam interpretar os resultados corretamente. 

Defina objetivos para análise de dados

Antes de iniciar qualquer processo de análise de dados, é importante definir com clareza qual problema se deseja resolver ou qual pergunta se quer responder. Sem um objetivo bem definido, existe o risco de coletar e analisar grandes volumes de dados sem que isso gere informações realmente úteis para o negócio.

Em vez de começar analisando todos os dados disponíveis, o ideal é partir de questões específicas. Por exemplo, uma instituição financeira pode querer entender por que determinadas transações apresentam mais falhas, quais horários concentram maior volume de operações ou quais funcionalidades do aplicativo são mais utilizadas pelos clientes.

Essas perguntas ajudam a direcionar a coleta e a análise dos dados, tornando o processo mais eficiente e focado em gerar informações relevantes.

Além disso, os objetivos devem ser claros e mensuráveis. Isso permite avaliar se a análise de dados realmente contribuiu para resolver o problema ou gerar melhorias concretas, como a redução de falhas em operações, a diminuição de chamados de atendimento ou o aumento do uso de determinadas funcionalidades.

Tenha conhecimento das regras sobre a coleta e uso de dados

Para que uma empresa possa implementar processos de análises de dados de forma correta, é fundamental que seus gestores e colaboradores possuam conhecimento sobre as regras e regulamentações que envolvem a gestão de dados. 

Essa informação vai além das boas práticas, e é importante tanto para garantir que a empresa esteja em conformidade com a legislação vigente, quanto para garantir que os dados sejam coletados, armazenados e utilizados de forma ética e responsável.

No Brasil, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) entrou em vigor em setembro de 2020 e estabelece uma série de obrigações e responsabilidades para as empresas em relação aos dados pessoais que coletam e processam. 

A LGPD tem como objetivo proteger a privacidade e os dados pessoais dos cidadãos brasileiros. As empresas que não cumprirem as regras previstas podem receber multas e sanções, além de perder a confiança de boa parte dos consumidores.

Dessa forma, é importante que as empresas tenham conhecimento e sigam as regras e regulamentações estabelecidas na LGPD, bem como em outras normas e leis relacionadas à gestão de dados. 

Implemente um bom processo de governança

A governança de dados é um passo super importante para garantir que a análise de dados seja implementada adequadamente na empresa. Essa prática envolve a gestão adequada das informações desde a coleta até a análise e a tomada de decisões baseadas neles. 

A agenda ESG (Environmental, Social and Governance) está se tornando cada vez mais valorizada nas empresas. Essa abordagem considera não apenas a sustentabilidade ambiental, mas também as questões sociais e de governança, como a transparência, a ética e a conformidade legal. 

Isso significa que, no médio e longo prazo, as empresas serão cada vez mais pressionadas a agir de forma mais responsável e sustentável, tanto pelos órgãos reguladores e fiscalizadores, como pelos próprios consumidores e investidores.

Nesse contexto, a governança de dados é uma parte crucial da agenda ESG. Ela ajuda a garantir que a empresa esteja agindo de forma ética e transparente, protegendo a privacidade dos usuários e tomando decisões baseadas em dados precisos e confiáveis.

Para implementar uma governança de dados eficiente, é preciso definir papeis e responsabilidades claras para todos os times e níveis hierárquicos, não apenas para a equipe de dados, além de garantir que todas as informações que circulam na empresa sejam tratadas de forma segura e responsável. 

Entre as atividades de governança estão, por exemplo, a implementação de políticas de privacidade e segurança, e a designação de um oficial de proteção de dados para garantir a conformidade com as regulamentações.

Agregue boas ferramentas à sua rotina

A escolha das ferramentas certas é crucial para que uma empresa implemente processos de análise de dados de maneira eficaz. Realizar todo o processo manualmente não só é extremamente trabalhoso, como também, em muitos casos, inviável.

Atualmente, a análise de dados serve como o alicerce fundamental para a Inteligência Artificial. Enquanto a análise organiza e interpreta o histórico, a IA utiliza esses insumos para automatizar decisões e gerar predições em larga escala. No entanto, para que essa sinergia funcione, a escolha da tecnologia é determinante

Por exemplo, para uma análise de dados precisa no setor financeiro, pode-se contar com agentes de IA especializados.

O grande diferencial é utilizar um agente que já seja treinado profunda e nativamente nas regras, tabelas e estruturas do core bancário. Isso reduz drasticamente os erros de contexto e as "alucinações", fornecendo análises confiáveis e em conformidade regulatória.

Entre as soluções destacadas no mercado que unem análise avançada e IA está a plataforma Matera Insights. Essa ferramenta capacita os times de negócio a escalarem estratégias e resultados, utilizando a inteligência artificial para oferecer recomendações personalizadas e ações estratégicas.

Se deseja conhecer mais sobre nossa plataforma e entender como esse processo funciona na prática, agende uma conversa com um especialista. 

Conclusão

A análise de dados permite que empresas transformem registros do dia a dia em informações úteis.

Ao longo do conteúdo, vimos que esse processo envolve diferentes etapas, desde a organização e preparação dos dados até a identificação de padrões que podem apoiar decisões e melhorias operacionais.

Quando aplicada de forma estruturada, a análise de dados ajuda empresas a entender melhor o comportamento de seus clientes, identificar gargalos em processos e acompanhar mudanças ao longo do tempo. Com isso, decisões deixam de depender apenas de percepções ou experiências individuais e passam a ser fundamentadas em evidências observáveis.

Mais do que adotar ferramentas ou tecnologias específicas, o principal desafio está em desenvolver a capacidade de utilizar os dados disponíveis para gerar conhecimento e orientar ações no dia a dia da organização.