Muito provavelmente você já tenha ouviu falar que estamos na era do Big Data, acertei? Esse enorme volume de dados, informações e conteúdo se tornou uma das principais bases para o planejamento estratégico de praticamente todas as empresas.

Mais do que contabilizar resultados, a análise de dados é uma diretriz que aponta para novas tendências e contribui para o fortalecimento das melhores estratégias, entre outros aspectos relevantes.

O fato é que a transformação digital já se tornou uma realidade e, quanto antes os empreendedores e empresários entenderem isso, mais fortes estarão os seus negócios e mais sucesso eles terão.

Desta forma, entender e estruturar a importância da análise de dados dentro de uma empresa, torna a tomada de decisões mais assertiva, facilitando a capacidade de prever, mesmo que parcialmente, o comportamento do consumidor.

Confira os quatro principais tipos de análise de dados

Análise preditiva

Esta análise tem sua aplicação majoritária em bancos. O seu uso no processo de análise de crédito, é fundamental para as agências, pois é por meio dela que se torna possível saber o risco envolvido na ação. Como resultado, são definidas as taxas de juros.

Ela é também indicada para entender o impacto das decisões no presente, por meio de visualização de dados, mas sem julgamento de valor. Assim, contribui na tomada de decisões imediatas de forma mais segura.

Análise prescritiva

Também conhecida como análise de recomendação, é quando se une as análises descritiva e preditiva com o conhecimento de negócios.

Estas três frentes unidas são capazes de recomendar ações tomadas de maneira automática, otimizar os processos e escalar a tomada de pequenas decisões. Assim é possível economizar tempo e alcançar melhores resultados. 

A ideia aqui é fornecer recomendações inteligentes para ajudar a alterar o futuro.

Enquanto as análises preditivas preveem futuros possíveis, as análises prescritivas criam suas recomendações específicas para lidar com esse futuro.

As análises prescritivas na maioria das vezes dependem de um esforço em equipe para funcionarem. É preciso criar recomendações alinhadas com o contexto da empresa e com as condições de cada equipe que irá realizar essas ações.

Análise diagnóstica

A análise diagnóstica tem como finalidade compreender o impacto de cada ação dentro das estratégias da empresa.

Desta forma, é possível saber quem comprou, onde comprou, quando comprou, porque comprou ou, ainda, porque deixou de comprar.

Nesse último caso, com um bom planejamento, altera-se o que não estiver funcionando bem para o sucesso do negócio, deixando de lado o que não traz resultados e mantendo ou ampliando o que for positivo.

Um exemplo bem comum onde a análise diagnóstica está presente são nos relatórios mensais, que trazem comparações de resultados entre determinados períodos de tempo.

Como estruturar uma análise de dados eficiente?

Atualmente, praticamente todas as empesas contam com um banco de dados. No entanto, nem sempre a compreensão dos números é uma tarefa fácil. Neste caso, os dados coletados são organizados em conjuntos de dados, para,posteriormente serem analisados o que possibilita uma melhor visualização do big data, tornando-o mais compreensível.

Para quem hoje pretende estruturar a análise de dados de forma correta, deve basicamente:

1. Coletar os dados;
2. Agrupar os dados por tópicos;
3. Utilizar uma ferramenta para procurar por correlações nos dados;
4. Montar gráficos com informações encontradas pela correlação;
5. Interpretar os gráficos de acordo com o sistema analisado;
6. Montar um relatório de análise;

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