Muito mais que verificar números, a análise de dados como base para decisões estratégicas é também um mindset. Isso significa que não estamos falando apenas de algumas planilhas e dashboards, mas de realmente promover uma cultura empresarial que seja data driven.
Sabemos que a análise de dados já se tornou vital no mundo moderno, desempenhando um papel central na tomada de decisões, análise de resultados e até em processos de contratação e gestão de colaboradores. Com um grande volume de informação sendo gerada, a análise de dados é pautada por uma metodologia mais consciente e direcionada que possibilita entender quais são as métricas que realmente importam.
Entenda neste artigo como essa análise de dados pode ser a base para decisões mais estratégicas considerando a sua aplicação nas empresas.
Entendendo o que é análise de dados, afinal
A análise de dados é um conjunto de métodos que ajudam as empresas a usar informações específicas de forma eficaz, transformando-as em insights valiosos que podem auxiliar em decisões estratégicas com maior probabilidade de sucesso.
Ao utilizar técnicas de análise de dados, os gestores podem compreender o comportamento do cliente, identificar tendências de mercado, melhorar processos internos e prever resultados futuros. Isso é fundamental para a criação de estratégias empresariais informadas e precisas.
Análise de dados nas empresas: como começar a aplicar?
Algo que pode ajudar a entender como aplicar a análise de dados na sua empresa é entender os diferentes tipos de metodologias que poderiam ser utilizadas.
Existem quatro tipos principais, cada um com suas próprias definições e aplicações: análise descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva. Cada uma delas pode ser mais indicada para um momento ou situação diferentes, ou podem ser combinadas para produzir um resultado mais qualificado.
Entenda melhor cada uma delas:
Análise de Dados Descritiva
É a análise que responde à pergunta “O que aconteceu?”.
Em geral, está focada em resumir um determinado histórico e buscar explicar uma situação que já aconteceu. Algumas das ferramentas tradicionais nessa análise são:
- relatórios;
- dashboards de resultados;
- debriefing de determinada situação;
- visualizações de dados para apresentar informações de maneira compreensível.
A análise descritiva é essencial para monitorar o desempenho de negócios e identificar padrões e tendências passadas.
Análise de Dados Diagnóstica
Responde à pergunta “Por que aconteceu?”.
Indo além da análise descritiva, a análise diagnóstica busca investigar quais foram as causas daquele acontecimento. Algumas das técnicas e processos que podem ser usados são:
- mineração de dados;
- análise de correlação;
- análise de causas-raiz para identificar fatores que influenciam os resultados.
A análise diagnóstica ajuda as empresas a compreenderem as razões por trás dos seus desempenhos e a identificar oportunidades de melhorias.
Análise de Dados Preditiva
“O que pode acontecer?” é a pergunta respondida nesse caso.
A análise preditiva utiliza técnicas estatísticas e também machine learning para mapear tendências futuras considerando dados históricos. Não se trata de prever o futuro, mas entender a partir do que já aconteceu qual a probabilidade de que determinado evento volte a acontecer em uma situação específica.
Por exemplo, empresas que trabalham com segurança de carga e logística podem entender quais são as rotas com maior roubo de carga e quais são as épocas do ano em que há maior risco. Um estudo recente mostrou, por exemplo, que 82% das ocorrências do país acontecem no Rio de Janeiro e São Paulo – o que significa que nesses estados estão concentradas as rotas de maior perigo.
Algumas ferramentas importantes aqui são:
- levantamento de dados históricos;
- análise de periodicidade e sazonalidade;
- mapas de incidência.
Modelos preditivos podem identificar tendências emergentes e comportamentos futuros, permitindo que as empresas se preparem proativamente para desafios e oportunidades.
Análise de Dados Prescritiva
Este tipo de análise responde à pergunta “O que deve ser feito?”.
A análise prescritiva sugere ações específicas com base no mapeamento feito pela análise preditiva. Ela utiliza algoritmos avançados e técnicas de otimização para recomendar decisões que possam melhorar os resultados empresariais. A análise prescritiva é especialmente útil para a elaboração de estratégias de marketing personalizadas, otimização de cadeias de suprimentos e planejamento de recursos.
No exemplo anterior sobre roubo de carga, a análise prescritiva poderia usar os dados para traçar rotas mais seguras buscando evitar a recorrência dos roubos de carga.
O papel crucial da análise de dados na tomada de decisão
Algo que confunde muitas empresas quando falamos sobre o uso de dados é a compreensão sobre quais são os indicadores que realmente devem ser acompanhados.
Em um artigo da Harvard Busines Review, pesquisadores da área de vendas explicam quando os dados analíticos devem ser usados para direcionar estratégias de venda e quando não devem.
Para tomar essa decisão sobre quais insights de dados seguir são propostas duas perguntas:
- Quão altos são os riscos de decisão?
- Quão confiável é o insight baseado em dados?
As decisões estratégicas, como a entrada em novos mercados, lançamentos de produtos e ajustes em estratégias de marketing, sempre podem ser aprimoradas por meio de análises detalhadas de dados.
Por exemplo, uma empresa que analisa dados de vendas e feedback de clientes pode identificar padrões de comportamento do consumidor e ajustar suas ofertas para melhor atender às necessidades do mercado.
Contudo, é fundamental ter consciência do risco da decisão, visto que os dados também não são uma resposta 100% exata, mas uma tendência – e a qualidade dessa tendência depende justamente da confiabilidade desses dados.
Por isso, os dados ocupam sim um papel crucial nas organizações, mas dependem de um conhecimento específico para serem aplicados de forma devida.
Na DS3X conectamos a sua empresa com a tecnologia necessária e alinhamos a confiabilidade dos seus dados. Entre em contato!
