Data Analytics: entenda o que é e como utilizá-lo nas organizações

Data analytics está para as empresas hoje como o petróleo esteve para a indústria quando foram descobertas as suas múltiplas possibilidades de uso, lá pelo século XIX.

Não é exagero, portanto, o que disse Ajay Banga , CEO da Mastercard, ao comparar dados com esse cobiçado hidrocarboneto.

Por outro lado, nem todas as organizações nos séculos XIX e XX estavam prontas para usar o petróleo como insumo.

Da mesma forma, nem todas as empresas hoje estão realmente capacitadas ou entendem o que significa o uso de informações para pautar decisões.

Então, se você se identifica com o grupo que ainda precisa entender melhor o que significa a análise de dados, fica a dica para avançar na leitura.

 
Aqui, você terá um panorama completo sobre o que esse ramo da ciência de dados pode trazer para o seu negócio, agora e no futuro.

O QUE É DATA ANALYTICS?

Há quem entenda data analytics mais como uma buzzword, ou seja, um termo da moda, do que um ramo do conhecimento a ser estudado.

De fato, se levarmos ao pé da letra o que os cientistas que trabalham com data analytics fazem, não tem tanta diferença em relação ao que estatísticos realizam desde sempre.

Onde estaria o salto, então?

Considerando a natureza da análise de dados, talvez não haveria por que considerá-la como uma novidade.

O salto, nesse caso, não está no que se faz, mas na intensidade e no volume de informação hoje processada.

Se, antes, as análises estatísticas partiam de bases de dados muito limitadas, atualmente, chegamos a um nível em que praticamente todo tipo de informação pode ser usada, não importa a mídia ou a origem.

É como se, antigamente, a análise de dados acontecesse em 2D e, de repente, passássemos para o 4D.

Não é por acaso que há, inclusive, os que o chamam de big data analytics (BDA) já que é esse volume colossal de informação hoje processado que faz do data analytics um avanço.

AFINAL, COMO O DATA ANALYTICS FUNCIONA?

Outro aspecto importante do DA (ou BDA, se preferir), é que se trata de um conceito que ganhou força a partir de 2008.

Foi nesse ano que a desenvolvedora Apache lançou o Hadoop, uma plataforma baseada em Java, utilizada para processar imensos volumes de dados.

Portanto, o data analytics só existe não porque temos muita informação disponível, mas por causa da evolução na capacidade de minerar, organizar e estruturar esses dados.

Eis, então, o princípio básico da análise de dados hoje.

Por meio de poderosos softwares e hardwares, é possível coletar informação de fontes variadas na velocidade e no volume que as demandas dos negócios atuais pedem.

DATA ANALYTICS X BIG DATA X DATA SCIENCE: QUAL É A DIFERENÇA?

No universo corporativo, o data analytics vem a representar a essência do data science, a ciência de dados.

Entre esses dois conceitos, está o de big data, que se refere à coleta e organização de uma imensa quantidade de dados de fontes diversas, estruturados ou não.

Apenas no meio virtual, hoje, se estima que existam mais de 3 bilhões de pessoas conectadas à internet em todo o mundo.

Isso quer dizer que, por minuto, cerca de 4,5 milhões de vídeos são assistidos no YouTube e 3,8 milhões de buscas são feitas no Google. 

O resultado dessas e de outras atividades online é que vai gerar o big data, que, por sua vez, será estudado pelo data science, o qual toma forma por meio do data analytics.

DATA ANALYTICS X DATA OPS: EXISTE ALGUMA REAÇÃO?

Embora sejam conceitos diferentes, Data Ops e Data Analytics estão intimamente relacionados, pois a eficiência e eficácia dos processos de Data Ops são fundamentais para a obtenção de insights precisos e confiáveis na análise de dados. Além disso, os processos de Data Ops podem ajudar a garantir a qualidade dos dados e a integridade dos resultados da análise, melhorando a confiabilidade dos insights e tomadas de decisão baseadas em dados.

Por exemplo, o uso de práticas de automação e monitoramento de dados pode ajudar a garantir que os dados sejam coletados, armazenados e processados de forma consistente e confiável, minimizando erros e inconsistências que possam afetar a precisão dos resultados da análise. Além disso, a colaboração entre as equipes de TI e negócios pode ajudar a garantir que as soluções de análise de dados sejam implementadas de maneira eficiente e eficaz, atendendo às necessidades e objetivos da organização.

Portanto, embora tenham abordagens distintas, Data Ops e Data Analytics estão interligados e podem trabalhar juntos para garantir a eficiência e eficácia na gestão e análise de dados em uma organização.

+Leia mais em: DataOps: o que é, como funciona e como implementar. 

OS 4 TIPOS DE DATA ANALYTICS

Dados não são uniformes e, sendo assim, sua análise também deve variar.

Considerando a diversidade de objetivos, qualidade dos dados, volume, entre outros fatores, haverá avaliações para fins variados.

Até agora, são conhecidos quatro tipos. Mas essa lista poderia ser ainda mais extensa, se considerarmos as muitas possibilidades envolvidas em data analytics.

Veja, então, de que maneira a análise de dados se desdobra hoje.



1. ANÁLISE PREDITIVA

Quando o objetivo é antecipar os efeitos de uma decisão, é preciso se valer da análise de dados preditiva.

Nesse tipo de diagnóstico, são elaborados modelos estatísticos com base em regressão, pelos quais se estabelecem relações de causa e efeito.

Dessa forma, uma empresa pode antecipar os resultados das suas ações pela aplicação de fórmulas estatísticas.

2. ANÁLISE PRESCRITIVA

Já na análise prescritiva, o que se busca é levantar probabilidades diante de uma determinada decisão.

Por exemplo, seria o caso de um gestor ao se perguntar quanto retorno ele teria em vendas se investisse 10% mais na formação dos seus colaboradores.

3. ANÁLISE DESCRITIVA

Em contrapartida, a análise descritiva se debruça para entender o que está acontecendo agora.

Não são poucos os casos de empresas que perdem dinheiro e recursos pelos temíveis gargalos de produção, muitos dos quais permanecem invisíveis por anos.

Nesse sentido, as análises desse tipo ajudam a responder a perguntas como “o que está acontecendo?”.

4. ANÁLISE DIAGNÓSTICA

Mais ou menos na linha da análise descritiva, a diagnóstica também serve para entender o contexto atual.

A diferença, aqui, é que nela o objetivo é explicar por que algo aconteceu e as razões para tanto.

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

COMO O DATA ANALYTICS É USADO NAS EMPRESAS?

Dados bem analisados podem efetivamente mudar a realidade de um negócio para melhor.

Em setores como o educacional, o recurso é usado para prever os alunos que estão prestes a desistir do curso ou aqueles que deverão ficar em dificuldades.

No setor bancário ou no financeiro, a análise de dados tem sido empregada com sucesso para prever fraudes e para controlar e gerir a inadimplência.

Já em segmentos como o logístico, é com base em big data e data analytics que gestores apoiam suas decisões quando precisam mudar algo nas operações ou rotinas de entrega.

E na sua empresa, como aproveitar os dados para qualificar seus resultados?

Se ainda não sabe por onde começar, vale consultar as soluções analíticas da FiveActs.

CONCLUSÃO

É claro que a lista de possibilidades de uso do data analytics não se esgota em apenas um tópico.

Considerando tamanho leque de alternativas, é preciso ter em conta que, sem as ferramentas e os recursos certos, não há como gerar valor a partir dos dados.

Pois é esse desafio que a FiveActs ajuda sua empresa a superar.

Com o apoio de poderosos softwares, fornecemos soluções em data analytics e inteligência de negócios para os nossos clientes.

Experimente a versão gratuita do Tableau Desktop e entenda o verdadeiro potencial dos dados gerados pela sua empresa.

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