A evolução tecnológica e o crescimento exponencial da quantidade de informações disponíveis têm transformado a análise de dados em um recurso estratégico essencial para as empresas.
Não se trata mais apenas de coletar dados, mas de utilizá-los de maneira eficaz para obter insights valiosos e tomar decisões mais assertivas e estratégicas.
Neste conteúdo, vamos explorar as definições mais importantes, as etapas cruciais da análise de dados e como implementar esses processos de forma eficiente na sua organização.
Vamos aprofundar nos conceitos e melhores práticas que podem transformar dados brutos em uma vantagem competitiva.
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 que sejam úteis para tomadas de decisão.
A análise de dados pode ser feita de diversas formas, desde o uso de ferramentas mais usuais, como o Excel, até técnicas mais avançadas, que incluem, por exemplo, o uso de inteligência artificial.
Em geral, esse tipo de processo é implementado para solucionar dores específicas ou para identificar padrões e tendências. Por exemplo, uma empresa pode utilizar a análise de dados para identificar os produtos mais vendidos em determinado período, ou para prever a demanda por um produto em um futuro próximo.
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 a partir da análise de dados?
Em um mundo cada vez mais orientado por dados, as empresas que dominam a análise se destacam.
Ao transformar dados brutos em insights acionáveis, empresas de todos os portes e segmentos estão colhendo frutos, como veremos a seguir.
Decisões mais assertivas
A análise de dados proporciona às empresas a capacidade de tomar decisões mais assertivas e embasadas em dados . Esse benefício é fundamental por várias razões, entre elas:
Redução de incertezas e "achismos": ao invés de depender de intuições ou suposições, a análise de dados fornece informações objetivas e mensuráveis, reduzindo a incerteza associada a decisões importantes.
Identificação de padrões e tendências: por meio da análise de dados, as empresas podem identificar padrões e tendências ocultas nos dados que podem não ser perceptíveis através de uma abordagem intuitiva. Isso permite uma compreensão mais profunda do contexto em que as decisões são tomadas.
Avaliação de riscos e oportunidades: os dados fornecem uma base sólida para avaliar os riscos associados a uma decisão, bem como identificar oportunidades previamente não exploradas. Isso permite que as empresas façam escolhas mais informadas e ponderadas.
Conhecimento do negócio e dos clientes
A análise de dados permite às empresas entenderem melhor as necessidades e desejos dos seus clientes. Ao analisar padrões de compra, feedbacks e interações, as empresas podem identificar preferências específicas e personalizar suas ofertas para atender às demandas de seu público.
Além disso, a análise de dados pode revelar insights valiosos que levam a oportunidades de inovação. Ao compreender as lacunas no mercado ou as áreas onde os clientes estão insatisfeitos, as empresas podem desenvolver novos produtos, serviços ou modelos de negócios que atendam às necessidades não atendidas do mercado.
Melhorias nas decisões de negócio
A análise de dados tem o poder de revelar oportunidades de negócios que anteriormente poderiam passar despercebidas.
Por meio da análise criteriosa dos dados disponíveis, é possível descobrir insights valiosos que podem orientar estrategicamente o crescimento e desenvolvimento da empresa.
Previsão de tendências
A análise de dados capacita as empresas a antecipar e prever tendências emergentes no mercado, bem como mudanças no cenário econômico e comportamento dos consumidores.
Essa capacidade preditiva é crucial para orientar decisões estratégicas, especialmente aquelas que têm um impacto significativo a longo prazo.
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
Definir objetivos claros é fundamental para implementar processos de análise de dados de forma eficaz dentro da empresa. Sem metas bem definidas, corre-se o risco de desperdiçar tempo e recursos com a coleta e análise de dados irrelevantes para a tomada de decisões do negócio.
Ao definir os objetivos da análise de dados, é crucial considerar os principais desafios e oportunidades enfrentados pelo negócio, bem como como a análise de dados pode contribuir para solucioná-los ou aproveitá-los.
Além disso, os objetivos devem ser claros e mensuráveis, permitindo avaliar se os resultados esperados foram alcançados por meio da análise de dados.
Diversas metas podem ser estabelecidas, como redução de custos, aumento de vendas, melhoria na satisfação do cliente, aumento de receita, entre outros indicadores.
Por fim, é essencial ressaltar que os objetivos de análise de dados devem estar alinhados com a estratégia geral da empresa. Quando a análise de dados é alinhada com a estratégia, torna-se uma ferramenta poderosa para impulsionar o crescimento e a sustentabilidade do negócio.
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.
Essas ferramentas facilitam todo o ciclo da análise de dados, permitindo que as equipes acessem informações importantes de forma simplificada e tomem decisões embasadas de maneira ágil.
Entre as soluções destacadas no mercado para análise de dados está a plataforma Matera Insights. Essa ferramenta capacita os times de Marketing e CRM a escalarem estratégias e resultados, com a expertise da Matera em inteligência artificial a plataforma oferece análise de dados avançada e recomendações personalizadas para 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 é uma ferramenta poderosa para empresas que desejam tomar decisões mais assertivas e se destacar no mercado.
Mas, para que ela seja realmente útil, é necessário seguir alguns procedimentos básicos que vão desde a mudança de cultura da empresa até a utilização de ferramentas eficientes.
Com a adoção de uma cultura orientada a dados e o uso correto das informações gerenciadas, as empresas podem se tornar mais eficientes e tomar decisões com um nível muito maior de segurança e, consequentemente, de assertividade.