Data Analytics: o que é e quais as aplicações nas empresas?

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A análise de dados, ou Data Analytics, é uma conduta de grande importância para o sucesso de empreendimentos e departamentos de TI. Conheça a definição, os benefícios e as aplicações dessa prática!

Data Analytics: o que é e quais as aplicações nas empresas?

Como são as tomadas de decisão na sua empresa? A equipe de gerenciamento organizacional segue práticas com base no achismo ou atua por meio de uma análise imparcial pautada em dados? Se a sua resposta for a primeira, você precisa conhecer o Data Analytics (DA) o quanto antes.

Devido à alta competitividade do mercado, muitos negócios não conseguem sobreviver ou se expandir sem uma gestão analítica de informações. O segmento comercial está tão disputado que atuar somente “no instinto” é cada vez mais arriscado.

Nesse sentido, é essencial para a continuidade do seu empreendimento compreender o que é Data Analytics, suas aplicações e benefícios. Acompanhe o post para conhecer detalhes sobre essa ferramenta estratégica tão importante!

O que é Data Analytics?

Também conhecida como análise de dados, essa ciência estuda grandes volumes de dados com o objetivo de convertê-los em informações relevantes para que sejam direcionados para diversas finalidades, como:

  • otimizar processos internos;
  • reduzir custos operacionais;
  • melhorar as tomadas de decisão;
  • solucionar problemas.

Para compreender melhor o termo, podemos considerar separadamente as duas palavras que o compõem: data e analytics.

A primeira, traduzida literalmente como "dados", diz respeito ao famoso Big Data — expressão referente a uma série de dados gerados e/ou coletados automaticamente por sistemas e pessoas. Esse banco de dados cresce de forma descomunal e, além do alto volume, concentra uma ampla variedade.

Graças à evolução tecnológica, é possível armazenar uma grande quantidade de dados. Mas, como eles são tão distintos, é necessário que passem por uma filtragem para que sejam úteis como informações.

É nesse sentido que entra a palavra analytics (ou "análise"), que diz respeito a tratar os dados brutos por meio de vários procedimentos e de forma contínua, para convertê-los em referências úteis.

Como funciona a análise de dados?

O profissional responsável por fazer o estudo e a interpretação dessas informações é o analista de dados (data analyst). Com o apoio de sistemas, como softwares de gestão e Big Data, e estratégias (metodologias analíticas), o analista examina os arquivos disponíveis, organiza tudo de maneira compreensível e busca soluções valiosas para os negócios.

O processo analítico funciona em etapas, a fim de garantir que a jornada de dados ocorra de forma linear. Tal atividade é fracionada da seguinte forma:

  1. entrada de dados;
  2. preparação de dados;
  3. exploração dos mesmos;
  4. enriquecimento de dados;
  5. geração de relatórios;
  6. otimização organizacional (tomada de decisão).

Quais são os tipos de análises de dados?

Dentro da metodologia Data Analytics, é importante conhecer as diversas modalidades de análises possíveis em uma empresa. São práticas realizadas de forma individual ou em conjunto. Saiba mais a seguir!

Análise descritiva

A análise descritiva é uma avaliação simples e superficial que considera o que ocorreu no passado. As principais ações dessa análise são:

  1. agregação de dados;
  2. mineração de dados.

Para realizar uma análise descritiva, então, o analista reúne e minera dados a fim de identificar padrões e apresentá-los de forma resumida. Desse modo, as informações obtidas podem ser apresentadas de forma compreensível ao público.

É importante destacar que tal processo não explica dados históricos ou faz relações de causa e efeito — como o nome indica, é feita apenas a descrição dos dados.

Análise de diagnóstico

Ao passo que a análise descritiva define “o que é” determinado dado, a análise de diagnóstico traz os porquês.

Durante a etapa de diagnóstico, o analista investiga irregularidades dentro do volume de dados. Por exemplo: um dado que indica baixa repentina nas vendas terá sua causa analisada.

Uma vez que esse profissional identificar a situação causal, investigará eventos que correspondem à redução nas vendas, para descobrir a raiz do problema.

Análise preditiva

Literalmente, a análise preditiva busca prever ocorrências futuras. É aqui que a equipe de analistas traz insights baseados em dados. Esse processo levanta probabilidades de algo acontecer por meio do estudo de dados históricos, eliminando achismos e potencializando decisões.

A análise preditiva pode ser aplicada para antecipar diversas situações, como quais mercadorias venderão mais ou em quanto a receita da empresa pode subir ou durante determinada parte do ano. Ou seja, essa prática é ótima para previsões de negócios.

Análise prescritiva

A análise prescritiva aconselha ações que serão tomadas, pois mostra como é possível se beneficiar por meio dos resultados previstos.

No estudo prescritivo, o time de analistas levanta diversas possibilidades a fim de avaliar as decisões que a empresa pode tomar. Esse processo é altamente benéfico na escolha de estratégias organizacionais para atender a demandas e solucionar problemas com eficiência.

Data Analytics é usado para quê?

Agora, é hora de compreender como essa grande contribuição da inteligência artificial funciona na prática — ou seja, como o DA é aplicado dentro das empresas.

Como os dados estão por toda parte, sua análise tem utilidade infinita. Resumidamente, a análise de dados agiliza decisões, diminui custos operacionais, favorece o desenvolvimento de produtos/serviços e potencializa processos.

Destrinchando esses benefícios, ela pode ser aplicada no sentido de:

  • prever comportamentos de compra;
  • beneficiar a gestão de talentos da companhia;
  • tornar a governança de dados mais enxuta e precisa;
  • compreender se as campanhas de marketing estão funcionando;
  • tornar as abordagens comerciais mais direcionadas e precisas;
  • intensificar a transformação digital da empresa;
  • detectar e eliminar gargalos operacionais;
  • melhorar a captação e retenção de clientes;
  • favorecer o engajamento do público nas mídias sociais;
  • gerenciar riscos por meio do business intelligence;
  • identificar oportunidades.

Companhias com equipes capazes de exercer o DA com excelência têm alto potencial competitivo no mercado. Entenda melhor, a seguir, como o Data Analytics pode ser útil para o funcionamento estratégico do seu negócio.

Detectar comportamentos

Os consumidores deixam rastros quando interagem com conteúdos, utilizam aplicativos, visitam páginas de produtos, fazem comentários e compartilham postagens, entre outras ações.

Tudo isso gera informações que podem ser coletadas, compiladas e analisadas. Por meio da rotina de estudo dessas referências, é possível identificar comportamentos cotidianos e comerciais do público.

É por causa disso que o Spotify pode sugerir, com certa precisão, uma seleção de cantores e bandas na página inicial que tem a ver com suas preferências. Do mesmo modo, é por meio da análise de dados que a Netflix tem uma boa noção de quais filmes e séries são mais prováveis de agradar você.

Com base nos dados de navegação do usuário, é possível projetar experiências personalizadas. Esse é o grande destaque do Data Analytics.

Identificar oportunidades de negócios

Imagine que você faça um acompanhamento contínuo a respeito do comportamento comercial do seu público-alvo e nota que existem aquisições frequentes de um produto ou serviço específico.

No seu catálogo, você tem alternativas de itens que podem complementar tais compras a fim de melhorar a experiência dos consumidores. Com base nisso, graças aos dados de consumo, você tem a chance de sugerir compras úteis.

As oportunidades de negócio aumentam quando marcas têm equipes orientadas por dados. É nesse sentido que se pode aumentar o número de conversões e favorecer o relacionamento com o cliente. Tais benefícios não aparecem somente nas vendas, mas também no marketing, no atendimento e na pós-venda.

Prever cenários

Uma infinidade de erros e problemas pode ser evitada por meio da previsão de cenários. O fato é que, por mais que não tenha como prever tudo, é possível chegar muito perto disso com o que existe de mais tecnológico atualmente.

O melhor de tudo é que não é preciso utilizar sistemas complexos para projetar possibilidades futuras. Às vezes, decisões precisas devem ser tomadas com base em noções do que a empresa idealiza para o futuro.

Pode parecer complicado, mas uma equipe com mentalidade orientada por dados garante essa perspectiva. Analistas que mantêm uma atuação de acompanhamento e avaliação detectam comportamentos e padrões em dados e os convertem em projeções realistas. Não é mágica — é ciência de dados!

Compreender resultados

Se você idealiza e lança campanhas de marketing, certamente espera resultados. Cada abordagem gera dados em relação ao engajamento do público e sobre o retorno comercial. Tais informações devem ser profundamente analisadas para comprovar a eficácia das estratégias, bem como realizar ajustes para melhorar os resultados das próximas campanhas.

Se não existe mentalidade estratégica em Data Analytics, todas as referências obtidas e filtradas trarão somente resultados estáticos, que não trazem nada de útil. Reunir números não é suficiente. O intuito é que os resultados sejam estudados e contemplados com uma visão analítica. É isso que permite compreender a efetividade das ações e, a partir disso, seguir otimizando ou corrigindo o que foi feito.

Traçar novos objetivos

O volume de dados que você tem hoje pode ser o ponto de partida para novas condutas estratégicas dentro da companhia. Afinal, não se começa uma nova jornada operacional ou comercial, com novas práticas em relação ao desempenho, sem analisar a condição atual da companhia, do mercado e do público consumidor. Primeiramente, é necessário ter uma base sólida para, então, correr atrás de novos objetivos.

A implementação da análise de dados favorece a identificação de ações que serão necessárias. Além disso, a definição de novos objetivos também detecta demandas de negócio com facilidade. Partindo do objetivo de crescimento e expansão, é necessário ir além do senso comum, e isso é perfeitamente possível por meio do DA.

Quais os benefícios da análise de dados para as empresas?

Entender as oportunidades estratégicas já é suficiente para ter uma noção do valor do Data Analytics. Mas, para convencer você ainda mais, vamos falar dos benefícios de forma mais aprofundada.

Potencialização da tomada de decisões

O maior diferencial do uso do Data Analytics em um negócio é a possibilidade de tornar a tomada de decisões mais precisa.

Nem sempre um processo decisório com base em relatórios trará resultados estrondosos. Mesmo assim, a probabilidade de sucesso de uma decisão baseada em dados é superior àquela baseada em “achismos” e “instinto”. Isso é crucial para que uma marca possa crescer e ganhar destaque a longo prazo.

Identificação de padrões

A análise de dados permite que a companhia identifique padrões que se manifestam em todos os seus processos. Desde a idealização e planejamento operacional até o suporte ao cliente, todas as etapas podem trazer padrões positivos ou negativos, que comprometem a performance da companhia.

Em geral, por fazermos parte de uma empresa há muito tempo, não conseguimos detectar padrões e vícios operacionais. Com o Data Analytics, fica mais fácil mudar essa percepção e identificar determinados ciclos no cotidiano do negócio. Dessa forma, é possível elevar e escalar padrões positivos e eliminar os negativos.

Monitoramento de gargalos de produtividade

A análise de dados garante aos gestores compreender o funcionamento da empresa de ponta a ponta, ou seja, desde a administração até a produção, passando por todos os outros departamentos para detectar gargalos operacionais.

Por meio do DA e de um mapeamento de fluxos, atualizado constantemente com as informações diárias do negócio, é possível saber onde a companhia apresenta dificuldades. Dessa forma, é possível agir de forma estratégica para eliminar tais gargalos e fazer os processos fluírem melhor.

Aumento de eficiência nas ações

Os dados também geram ideias valiosas que beneficiam a economia do negócio. Ou seja, ajudam a reduzir custos por meio de uma análise inteligente sobre gastos e investimentos.

Assim, a empresa pode priorizar ações que tragam retorno efetivo e melhoria o custo-benefício. Além disso, essa análise é favorável ao estudo de soluções para economizar sem perder a qualidade das mercadorias e dos serviços realizados.

Maior compreensão da jornada do cliente

A análise de dados vinculada ao marketing, atendimento ao consumidor e vendas tornam a jornada do cliente mais promissora e competitiva. Ao levantar e interpretar informações relevantes, a companhia pode definir melhores abordagens e campanhas para aumentar os seus resultados comerciais.

Quanto melhor for o conhecimento sobre o público-alvo por parte dos setores mencionados, mais eficaz será o processo e menores serão os custos. Por isso, é crucial usar dados a favor do negócio para conhecer mais as pessoas que interagem com seus produtos.

Melhoria na segmentação do público-alvo

Com base nos dados avaliados, a segmentação do público é identificada com facilidade. Ao compreender quais são os diferenciais de cada nicho de consumo, sua marca tem a chance de se antecipar em relação à concorrência.

Dessa forma, você pode surpreender seus consumidores com ofertas personalizadas que elevam as chances de conversão e fidelização. Isso sem falar no aumento do número de indicações, ou seja, na promoção espontânea da sua marca por parte de clientes satisfeitos — condição muito visada pelas empresas.

Reforça a cibersegurança

Os ataques à rede empresarial são constantes, exigindo que as corporações busquem por manobras eficientes de cibersegurança.

A análise de dados contribui para identificar possíveis ameaças ao facilitar a detecção de comportamentos suspeitos durante o acesso dos usuários ao sistema ou à rede corporativa.

Como visto, o Data Analytics é uma estratégia de gerenciamento que traz enormes benefícios para negócios que o aplicam com eficiência. Para isso, é necessário ter uma equipe de analistas talentosa para estudar operações internas e externas, com o auxílio de recursos tecnológicos de ponta. Assim, seu negócio estará no caminho do sucesso.

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