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Tipos de análise de dados: Conheça os 4 principais!

fev. 19, 2021

Assim como problemas de saúde diferentes pedem tratamentos distintos, o mesmo acontece com os vários tipos de análise de dados.


Dependendo dos objetivos, das eventuais limitações e da disponibilidade de tempo e recursos, há análises mais ou menos indicadas.


Se você tem dúvidas sobre quais são elas e como contar com informações úteis para qualificar a tomada de decisão na empresa, siga a leitura.


Preparamos um conteúdo completo e que vale acompanhar até o final.


ANÁLISE DE DADOS: O QUE É?


Conhecimento não se desenvolve do nada.


Sendo assim, para transformar uma realidade ou agir sobre ela de forma consciente, é preciso entender um contexto a fundo.


Por isso, análise de dados serve como base para se tirar conclusões a respeito de fatos e, a partir daí, comprovar ou não suposições e hipóteses sobre eles.


Imagine, por exemplo, que você quer provar que o Facebook funciona melhor para as suas vendas do que o Instagram.


Para confirmar isso, você precisará extrair dados dessas duas redes, submetê-los a tratamentos, analisar os resultados e, só então, será capaz de saber se as suas suspeitas eram fundamentadas ou não.


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QUAIS SÃO AS METODOLOGIAS USADAS PARA ANÁLISE DE DADOS?


Como obter os dados que servirão para dar confirmar ou afastar uma teoria sobre um fato?


Nesse caso, o método mais comum é a aplicação de pesquisas, nas quais se busca coletar respostas a respeito de um fenômeno que se queira investigar.


Existem dois formatos normalmente usados, cada um com suas peculiaridades e aplicações.

Veja quais são a seguir.


PESQUISA QUALITATIVA


A pesquisa qualitativa é, via de regra, mais complexa, porque nela os dados analisados nem sempre podem ser traduzidos em números.


Normalmente, as perguntas nessa categoria de pesquisa permitem respostas completas, textuais e discursivas.


Por isso, ela requer diferentes tipos de análise de dados qualitativos para que seja possível interpretar os elementos que ela levanta.


PESQUISA QUANTITATIVA


Por sua vez, a metodologia de análise de dados quantitativos é um pouco menos desafiadora (mas não menos completa), porque trabalha com respostas objetivas.


Em geral, os questionários para esse tipo de pesquisa são montados com base na escala de Likert, o que facilita o estudo posterior por permitir que as respostas sejam traduzidas numericamente.


QUAIS SÃO OS 4 TIPOS DE ANÁLISE DE DADOS?


Existem, basicamente, quatro tipos de análise de dados.


Cada um se aplica a um certo objetivo e contexto, assim como usa métodos diferentes para tratar os dados levantados.


Conheça as diferenças abaixo.


1. ANÁLISE DESCRITIVA


O tipo de análise mais frequentemente usada, tanto no meio acadêmico quanto no empresarial, é a descritiva.


Com ela, o pesquisador fica em condições de dizer o que de fato acontece, tomando como referência dados reais.


Assim como as outras modalidades, ela está totalmente relacionada com procedimentos e técnicas de estatística descritiva, termo que é, inclusive, considerado seu sinônimo por alguns cientistas de dados.


2. ANÁLISE PRESCRITIVA


Em um cenário mais avançado, a análise prescritiva é indicada para desenhar simulações e prever comportamentos.


Para isso, é preciso antes passar pelos outros tipos de análise, já que o objetivo desta é pautar decisões em relação ao futuro.


3. ANÁLISE PREDITIVA


A estatística serve não só como instrumento quantificador, como também para montar modelos e fórmulas que possam antecipar resultados.


Esse é o ponto central da análise preditivana qual se busca criar um padrão que explique um dado fenômeno e ajude a prever efeitos.


Isso é feito, por exemplo, por métodos como a regressão, no qual um certo fato é condicionado a um outro, podendo ou não se confirmar essa relação.


4. ANÁLISE DIAGNÓSTICA


Um pouco menos difundida, mas nem por isso menos útil, temos a análise diagnóstica, usada principalmente para se detectar as causas de um certo fenômeno ou comportamento.


Trata-se de um tipo de análise no qual entram ferramentas mais específicas, com destaque para os testes A/B.


A desvantagem, nesse caso, é que os resultados podem ter sua credibilidade afetada por fatores que essa modalidade de teste não é capaz de medir, como o clima e os estados de humor, entre outros.


COMO FUNCIONA O PROCESSO DE ANÁLISE DE DADOS?



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Embora já seja possível realizar análises de dados de formas mais simples, todo processo deve ser orientado por etapas consideradas indispensáveis.


Veja quais passos são necessários.


IDENTIFICAÇÃO DE UM PROBLEMA/QUESTÃO


Toda análise de dados é centrada na resolução de uma questão, um desafio ou um problema.


Você pode, por exemplo, querer saber qual é a rede social que mais gera resultados para o seu negócio ou o que leva os seus clientes a fazer propaganda espontânea para sua marca.


Seja como for, não há análise que não seja precedida de uma ou mais perguntas, ponto indispensável para dar sentido aos passos seguintes.


ANÁLISE EXPLORATÓRIA


Uma vez que se tenha definido o problema, passa-se à coleta dos dados.


Esses elementos, em seguida, são submetidos à análise exploratória, na qual o objetivo é tratá-los para, então, formular hipóteses com base nos resultados.


É nesta fase que se utilizam softwares de tratamento de dados como o IBM SPSS e, nos processos mais avançados, o Tableau.


MODELAGEM DE DADOS


Depois de explorar as possibilidades que os dados trazem, é hora de trabalhar na sua modelagem.


Isso significa criar um modelo que possa explicar o fenômeno investigado, a partir do qual poderão ser tiradas novas conclusões ou antecipar tendências.


APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS


Com um modelo definido, é hora de apresentar os resultados da análise, discutindo as suas implicações, confirmando hipóteses ou refutando-as.


É nesta etapa, ainda, que são expostas eventuais limitações enfrentadas ao longo da investigação.


Se possível, podem também ser apontados prováveis caminhos para futuras pesquisas.


É POSSÍVEL AUTOMATIZAR A ANÁLISE DE DADOS?


Como vimos, a análise de dados depende totalmente do uso de softwares capazes de tratá-los e prepará-los para dar as respostas que se esperam.


No entanto, cabe ao pesquisador/consultor tomar as decisões e orientar os rumos de uma investigação.

Por isso, a análise de dados pode ser automatizada, mas apenas na parte do tratamento.


A montagem dos modelos e das hipóteses, assim como a escolha dos indicadores de performance (KPI) cabe ao profissional que conduz o estudo.


Se você tem dúvidas sobre ferramentas e procedimentos ou se não se sente totalmente seguro sobre os próximos passos, entre em contato com a FiveActs.


Temos serviços de consultoria, treinamento e implementação que atendem perfeitamente às suas necessidades.


CONCLUSÃO


Ao considerarmos os diversos tipos de análise de dados, precisamos ter em vista que o fator humano é e sempre será fundamental, ainda que a tecnologia seja necessária.


É nesse sentido que deixamos a nossa última dica.


Conte com a consultoria da FiveActs para aplicar em sua empresa os últimos conceitos de Fast BI e tenha respostas rápidas para os seus desafios mais complexos.


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Processamento de streaming O processamento de streaming é uma abordagem computacional que lida com a análise e processamento de dados que são gerados em tempo real, à medida que são recebidos. Em contraste com o processamento de lote, em que os dados são coletados e processados em blocos, o processamento de streaming permite lidar com a natureza contínua e em tempo real dos dados. No processamento de streaming, os dados são recebidos como fluxos contínuos que podem ser originados de várias fontes, como sensores, dispositivos IoT, mídias sociais, transações financeiras, registros de servidores, entre outros. Esses fluxos de dados são processados em pequenas parcelas ou eventos individuais, à medida que são recebidos, em vez de esperar por uma coleção completa de dados. Essa forma de processamento em tempo real permite que organizações monitorem, analisem e tomem decisões com base em informações atualizadas e em constante evolução. Com o processamento de streaming, é possível identificar eventos ou padrões instantaneamente, detectar anomalias, realizar análises complexas e acionar respostas automáticas em tempo real. O processamento de streaming é amplamente utilizado em várias indústrias, como finanças, mídia, saúde, logística e manufatura. Ele tem aplicações em detecção de fraudes, monitoramento de segurança, análise de sentimentos em tempo real, personalização de conteúdo, previsão de demanda, entre muitos outros casos de uso. Processamento de Streaming utilizando Databricks O Databricks destaca-se como uma plataforma robusta para o processamento de dados em tempo real, capacitando as organizações a extrair insights valiosos e tomar decisões ágeis ao aproveitar o potencial dos dados em movimento. Com o Databricks, é viável absorver grandes volumes de dados de diversas fontes em tempo real e processá-los prontamente para análises imediatas.
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Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) tem desempenhado um papel fundamental na transformação digital das organizações, impulsionando inovações que agregam valor e promovem a segurança. Neste cenário, a tecnologia traz a todo momento inovações que têm o potencial de transformar profundamente as operações e os resultados das empresas. Considerando as previsões do Gartner sobre as 10 principais tendências tecnológicas estratégicas para os próximos anos, fica evidente que o sucesso futuro dependerá da capacidade das organizações de se adaptarem e aproveitarem essas mudanças em seu benefício. O Gartner também traz 3 grandes considerações que devem ser feitas para alcançar o sucesso em meio a essas tendências. Confira: 1. Proteção do investimento À medida que as empresas adotam novas tecnologias, é fundamental garantir que elas sejam implementadas de forma a manter e maximizar seus benefícios a longo prazo. Isso inclui a gestão cuidadosa da confiança, risco e segurança da inteligência artificial, a adoção de práticas de gestão contínua de exposição a ameaças e a utilização de plataformas na nuvem específicas para o setor, entre outras medidas. Deste modo, é necessário ter cautela e incluir investimentos em medidas protetivas ao calcular o retorno sobre o investimento percebido. 2. Ascensão dos desenvolvedores Capacitar o pessoal e os desenvolvedores com a tecnologia certa é essencial para impulsionar a inovação e a produtividade. Isso inclui o desenvolvimento de plataformas internas de autoatendimento, a adoção de tecnologias de inteligência artificial para melhorar o desenvolvimento de aplicativos e o aproveitamento de plataformas do setor na nuvem. É fundamental trabalhar em estreita colaboração com as partes interessadas do negócio para determinar o escopo e a capacidade dessas soluções. 3. Fornecer valor contínuo Esse fator é essencial para manter a relevância e o sucesso no mercado. Isso requer um compromisso com um ciclo de refinamento e aceleração da otimização do valor, juntamente com a excelência operacional. Isso inclui o desenvolvimento de aplicativos inteligentes, a exploração das oportunidades apresentadas pelos clientes-máquina e o investimento em uma força de trabalho conectada aumentada. É crucial fazer ajustes contínuos para atender à demanda dos clientes internos e externos, garantindo, ao mesmo tempo, o acesso controlado para alterar rapidamente as ferramentas digitais. Em suma, as organizações que conseguirem construir e proteger sua infraestrutura tecnológica enquanto agregam valor a suas operações estarão bem posicionadas para prosperar na era digital em constante evolução. É hora de abraçar essas tendências e transformar os desafios em oportunidades. Confira agora as 10 tendências tecnológicas estratégicas, identificadas pelo Gartner, que moldarão o cenário empresarial nos próximos anos. Vamos explorar cada uma delas: 1. Gestão da confiança, risco e segurança da IA (AI TRiSM) A gestão da confiança, risco e segurança da IA é uma preocupação crescente para as organizações que buscam integrar a inteligência artificial em seus processos. Os controles AI TRiSM são fundamentais para garantir a governança adequada dos modelos de IA, assegurando sua confiabilidade, imparcialidade, segurança e transparência. Ao aplicar esses controles de forma ativa, as empresas podem melhorar a precisão das decisões baseadas em IA e eliminar informações falhas e ilegítimas. Isso não apenas fortalece a confiança nas soluções de IA, mas também promove uma cultura de governança e responsabilidade no uso dessas tecnologias. 2. Gestão contínua de exposição a ameaças (CTEM) A gestão contínua de exposição a ameaças é uma abordagem proativa e sistemática para lidar com os desafios cada vez mais complexos da segurança cibernética. Ao alinhar as prioridades de segurança com projetos comerciais específicos e vetores de ameaças críticos, as organizações podem reduzir significativamente o risco de violações de segurança. A integração do CTEM aos programas de conscientização e gestão de riscos é essencial para fornecer um foco relacionável liderado pelos negócios e uma priorização eficaz de mitigação de exposição. Além disso, a adoção de tecnologias de validação de segurança cibernética pode melhorar os fluxos de trabalho de priorização existentes e aumentar a prontidão da segurança cibernética. 3. Tecnologia sustentável A tecnologia sustentável desempenha um papel crucial na promoção da responsabilidade ambiental e social das organizações. Ao adotar soluções digitais que habilitam resultados ambientais, sociais e de governança (ESG), as empresas podem contribuir para o equilíbrio ecológico de longo prazo e para o bem-estar da sociedade. A vinculação da remuneração dos diretores de tecnologia ao impacto tecnológico sustentável até 2027 reflete o crescente reconhecimento da importância dessas iniciativas. Ao selecionar e implementar tecnologias que impulsionam a sustentabilidade em seus setores, as empresas podem não apenas reduzir seu impacto ambiental, mas também fortalecer sua reputação e criar valor a longo prazo para todas as partes interessadas. 4. Engenharia de plataforma A engenharia de plataforma é uma disciplina essencial para construir e operar plataformas internas de autoatendimento que suportam as necessidades dos usuários de forma eficiente e escalável. Ao estabelecer equipes de plataforma como provedores internos de serviços reutilizáveis, as organizações podem otimizar a experiência do desenvolvedor, acelerar a entrega de valor comercial e melhorar a retenção de talentos. A abordagem de tratar a plataforma como um produto, combinada com uma cultura de gestão de produtos colaborativa, permite que as empresas identifiquem e priorizem as capacidades técnicas mais úteis para seus usuários finais, garantindo assim a relevância e eficácia contínuas da plataforma. 5. Desenvolvimento aumentado com IA O desenvolvimento aumentado com IA está revolucionando a forma como os engenheiros de software criam, testam e entregam aplicativos. Ao integrar tecnologias de IA em seus fluxos de trabalho de desenvolvimento, as empresas podem aumentar a produtividade de seus engenheiros e acelerar a inovação. A previsão de que, até 2028, 75% dos engenheiros de software usarão assistentes de codificação de IA destaca o potencial transformador dessas ferramentas. Estabelecer uma equipe de engenheiros seniores para avaliar e implementar essas ferramentas é essencial para garantir uma transição suave e maximizar os benefícios para a organização. 6. Plataformas do setor na nuvem As plataformas do setor na nuvem oferecem uma abordagem personalizada para atender às necessidades específicas de cada setor. Ao combinar serviços de software como serviço (SaaS), plataforma como serviço (PaaS) e infraestrutura como serviço (IaaS) em uma oferta de produto completa, as empresas podem obter adaptabilidade e agilidade para responder à rápida disrupção em seus setores. A previsão é de que mais de 50% das empresas utilizarão plataformas do setor na nuvem até 2027 destaca a crescente aceitação e adoção dessas soluções. Ao complementar o portfólio existente de aplicativos com plataformas do setor na nuvem, as empresas podem acelerar suas iniciativas de negócios e obter uma vantagem competitiva significativa. 7. Aplicativos inteligentes Os aplicativos inteligentes estão se tornando cada vez mais prevalentes, impulsionados pelo poder da inteligência artificial e pela disponibilidade de dados conectados. Ao integrar IA e diversos dados em aplicativos para consumidores ou empresas, as empresas podem automatizar tarefas, personalizar experiências e obter insights valiosos em tempo real. A previsão de que 30% dos novos aplicativos utilizarão IA para impulsionar interfaces de usuários adaptativas destaca o potencial transformador dessas tecnologias. Estabelecer um centro de excelência para capturar, explicar e monitorar a inteligência como um recurso é fundamental para garantir o sucesso e a eficácia desses aplicativos. 8. IA generativa democratizada A democratização da inteligência artificial generativa está redefinindo a forma como as empresas competem e operam. Com mais de 80% das empresas previstas para usar interfaces de programação de aplicativos de IA generativa até 2026, essa tendência está se tornando uma realidade cada vez mais presente. Ao democratizar o acesso a essas ferramentas, as empresas podem automatizar tarefas, aumentar a produtividade e criar novas oportunidades de crescimento. No entanto, é crucial implementar uma abordagem de gestão de mudanças eficaz para garantir que os funcionários estejam preparados e capacitados para usar essas ferramentas com segurança e confiança. 9. Força de trabalho conectada aumentada A força de trabalho conectada aumentada visa otimizar o valor entregue pela equipe humana, aproveitando tecnologias inteligentes, análise da força de trabalho e desenvolvimento de habilidades. Com 25% dos diretores de tecnologia da informação previstos para utilizar iniciativas de força de trabalho conectada aumentada até 2027, essa abordagem está se tornando uma prioridade para muitas organizações. Ao priorizar o tempo de aquisição de competência e desenvolver experiências do funcionário aumentadas com tecnologia inteligente, as empresas podem acelerar o desenvolvimento de talentos e obter uma vantagem competitiva significativa. 10. Clientes-máquina O Gartner traz os clientes-máquina como atores econômicos não humanos que compram bens e serviços em troca de pagamento, para atender às necessidades de outras máquinas, sistemas ou até mesmo de seres humanos. Esse é um conceito emergente na economia impulsionada pela Internet das Coisas (IoT) e pela crescente inteligência das máquinas conectadas. Um exemplo deste cenário seria uma fábrica inteligente onde máquinas autônomas estão conectadas à internet e têm a capacidade de tomar decisões de compra com base em dados de estoque, demanda do mercado, e outras variáveis. Essas máquinas podem então comprar materiais, peças de reposição ou, até mesmo, serviços de manutenção de outras máquinas ou fornecedores externos sem intervenção humana direta. Nesse contexto, as máquinas que fazem as compras são os "clientes-máquina". Os clientes-máquina representam uma mudança fundamental na forma como as empresas interagem com os consumidores. Com a previsão de que 20% das lojas digitais legíveis por humanos (isto é, pensadas para tornar a experiência com o site mais fácil e intuitiva para as pessoas) serão obsoletas até 2028, as empresas precisam se preparar para essa nova realidade. Essa ideia está ganhando relevância à medida que avançamos para uma era onde a automação e a inteligência artificial desempenham papéis cada vez mais importantes na tomada de decisões econômicas e comerciais. Ao criar equipes de análise dedicadas aos clientes-máquina e desenvolver cenários que explorem as oportunidades de mercado, as empresas podem se posicionar para capitalizar essa tendência emergente. Arquitetar as fontes de dados e plataformas necessárias para atender a esses clientes é fundamental para garantir uma transição suave para esse novo paradigma de consumo. Em resumo, essas tendências tecnológicas estratégicas estão moldando o futuro dos negócios, promovendo inovação, segurança e sustentabilidade. À medida que as organizações buscam se adaptar a um cenário em constante evolução, é essencial estar atento a essas tendências e incorporá-las de forma eficaz em suas estratégias de negócios. Fonte: https://emt.gartnerweb.com/ngw/globalassets/intl-br/information-technology/documents/principais-tendencias-tecnologicas-2024-ebook.pdf?_gl=1*xjgpjk*_ga*MTYwMjE1ODEzOS4xNzEwNTE0ODc0*_ga_R1W5CE5FEV*MTcxMDg3OTkxOC4zLjEuMTcxMDg4MDE0My4zOC4wLjA .
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