O data analytics, ou análise de dados, é um fator fundamental para impulsionar a inovação e transformar a tomada de decisões, tornando-a mais informada e inteligente. Em um mundo onde os dados são um ativo indispensável para os negócios, as empresas precisam estar preparadas e equipadas para enfrentar os desafios que o mercado oferece.
A análise de dados envolve os processos de examinar e interpretar conjuntos cada vez maiores de dados para gerar insights acionáveis, identificar padrões e tendências. Assim, essa ferramenta permite que as organizações estejam munidas dos subsídios necessários para tomar decisões mais precisas, impulsionar a produtividade e desempenho, além de impactar no sucesso dos negócios.
Entretanto, para que isso ocorra, é necessário compreender estratégicas e ter acesso às ferramentas corretas para tornar o planejamento e execução da estratégia de dados bem-sucedida.
Fundamentos do data analytics
Conhecer os fundamentos do data analytics é essencial para saber quais estratégias e ferramentas devem ser utilizadas para otimizar a análise de dados em uma empresa. Os quatro fundamentos existentes oferecem insights e vantagens específicas:
Análise descritiva
Análise descritiva procura entender e extrair insights de dados históricos. Para isso, coleta, processa e apresenta seus resultados em forma de gráficos, tabelas e outros tipos de visualização que facilitam para as lideranças terem uma visão geral da situação atual e das tendências sobre um determinado assunto.
Análise de diagnóstico
No data analytics, a análise de diagnóstico vai um pouco além da descritiva, procurando entender como eventos específicos ocorreram e geraram determinados padrões. Isso envolve identificar anomalias e práticas de análises de causa raiz para identificar os fatores que geraram esses padrões e tendências.
Análise preditiva
A análise preditiva também utiliza dados históricos para prever resultados e tendências. Mas além desses dados, trabalha com modelos estatísticos para tornar a tomada de decisões proativa e permitir que a empresa implemente ações para mitigar riscos e identificar oportunidades de negócios.
Análise prescritiva
A análise prescritiva utiliza os insights gerados pelas análises descritivas, diagnósticas e preditivas para fornecer recomendações acionáveis. É uma abordagem que torna as decisões de negócios mais inteligentes, recomendando a melhor estratégia para alcançar um determinado objetivo.
Estratégias de data analytics para otimizar a tomada de decisões
Empresas modernas buscam incessantemente formas de tornar seus processos mais eficientes e melhorar a tomada de decisões. O data analytics é um ativo importante para extrair insights úteis de dados brutos e fornecer os recursos necessários para suportar escolhas e ações voltadas para os negócios.
Para que isso aconteça, conhecer e implementar algumas estratégias é fundamental:
Alinhe as metas de negócios à estratégia de dados
A análise de dados obrigatoriamente precisa estar alinhada às metas e objetivos de negócios de qualquer empresa. É esse alinhamento que garante que os esforços com o data analytics contribuam para o crescimento da empresa.
Promova uma cultura orientada por dados
Uma cultura orientada por dados visa promover a colaboração, a inovação, a comunicação e o aprendizado contínuo em relação ao data analytics. Incentivar os funcionários a utilizar a análise de dados no ambiente de trabalho torna a resolução de problemas e as decisões mais ágeis e precisas. Portanto, garanta acesso aos recursos e treinamentos necessários para que todos saibam utilizar as ferramentas e técnicas de análise de dados para agregar valor ao trabalho.
Conte com uma equipe centralizada de análise de dados
Uma equipe centralizada de análise de dados otimiza os esforços de análise e auxilia no compartilhamento de informações relevantes para todos os setores da empresa. Essa equipe deve ser forma por cientistas e analistas de dados, além de outros especialistas que possam contribuir para a descoberta de insights que transformem a tomada de decisões da organização.
Escolhendo as ferramentas e estratégias
Com diversas técnicas e ferramentas disponíveis para as empresas, escolher a que melhor atenda às necessidades e objetivos dos negócios pode ser um desafio. Mas esse processo é vital para o sucesso da estratégia de dados de uma empresa.
Por isso, é fundamental escolher ferramentas e estratégias que se adaptem à evolução do cenário de dados, por exemplo, escalando rapidamente para lidar com diferentes fontes de dados.
Outro fator importante para a escolha da ferramenta correta é que ela seja fácil de usar e acessível a todos os usuários dentro da empresa. Além disso, para que a análise de dados atenda aos objetivos da organização, a ferramenta deve oferecer recursos avançados de análise. Inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina permitem previsões mais profundas e com maior qualidade, contribuindo para que decisões estratégicas informadas sejam tomadas.
Entretanto, para alavancar o poder que o data analytics oferece para as empresas, também é preciso adotar algumas técnicas e metodologias avançadas para ter acesso a insights valiosos para os negócios.
A análise de texto e sentimento, por exemplo, é muito útil para analisar informações em dados não estruturados, como avaliações de clientes, auxiliando na captura de opiniões em relação a produtos e serviços oferecidos pelas empresas. Mas há outras metodologias, como a análise de dados grafos, análise geoespacial, segmentação e muito mais, que podem ser utilizadas de acordo com os objetivos da organização.
Conquiste vantagens competitivas com o data analytics
O data analytics tem um papel central no processo de tomada de decisões de uma empresa, garantindo decisões inteligentes e estratégicas. Entender como os fundamentos de análise de dados, estratégias, ferramentas e modelos de análise impactam nos negócios, alinha a análise aos objetivos e metas de negócios da empresa.
No entanto, com tantas formas de coletar, categorizar e interpretar essas informações, as organizações precisam contar com engenheiros e analistas de dados com experiência e habilidades específicas para ajudar no aumento da eficácia dos resultados. Além disso, é necessário ter acesso a dados de qualidade para que o data analytics forneça os resultados desejados e realmente contribua para o crescimento dos negócios.
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