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: 

1. Quão altos são os riscos de decisão? 
2. 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. 

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Com a quantidade de informações disponíveis, é essencial garantir a qualidade dos processos de organização, mapeamento e análise. Nesse contexto, a arquitetura de dados desempenha um papel importante ao estabelecer modelos e práticas para alcançar esse objetivo.

A seguir, entenda a arquitetura de dados e como ela pode ser aplicada nos negócios para obter melhores resultados. 

O que é arquitetura de dados? 

A arquitetura de dados faz referência a um conjunto de práticas e tecnologias que permitem o seu gerenciamento eficiente e seguro. Como os dados são organizados e estruturados em uma empresa, desde a coleta até o uso, impacta na eficiência das em diferentes áreas e processos de decisão. 

Nas ações de arquitetura de dados estão incluídas a criação de modelos que definem a estrutura e os relacionamentos dos dados, a integração de informações de diversas fontes e a governança para garantir a qualidade e segurança dos dados.

Otimizando a arquitetura para obter melhores resultados nos negócios 

A estruturação da arquitetura de dados é uma etapa essencial para ser criada, de fato, uma cultura data-driven nas empresas. Essa abordagem é essencial em todas as empresas e setores, visto que em qualquer cenário ou operação os dados podem auxiliar os processos empresariais. 

Para começar a discussão sobre como realizar essa otimização, podemos mapear três componentes essenciais para uma arquitetura de dados otimizada: modelagem, integração e governança. Entenda melhor cada um deles: 

Modelagem de dados

Modelagem de dados é o processo de criar um desenho visual que define como as informações são coletadas e gerenciadas em uma organização. O desenho em si ajuda a entender o fluxo da informação e relacionamentos dentro do sistema. 

São criados modelos conceituais, lógicos e físicos para definir esse processo. Esse desenho ajuda a entender o andamento dos dados de forma consistente e clara. Isso facilita também caso seja necessário recuperar alguma informação – visto que basta refazer o caminho mapeado.  

Existem muitas ferramentas criadas especificamente para essa ação, como ER/Studio, IBM InfoSphere e Microsoft Visio. 

Integração de Dados

A integração de dados é o processo de combinar dados de diferentes fontes em um único local. É algo importante principalmente para empresas que utilizam vários sistemas em diferentes funções empresariais. 

Uma técnica comum de combinação de dados é a ETL, sigla das palavras em inglês extract, transform e load – extrair, transformar e carregar. Esse processo funciona em três etapas: 

1. Coleta dos dados importantes do banco de dados original
2. Ajuste dos dados para facilitar a análise
3. Inserção dos dados no novo banco de dados

Há também a possibilidade de utilizar ferramentas middleware de integração para fazer esse processo. O Apache Nifi, Talend e Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) são exemplos de soluções que facilitam a integração de dados.

Governança de Dados

A governança de dados refere-se às políticas, processos e padrões que garantem a qualidade, integridade e segurança dos dados. Um programa bem estruturado é essencial para assegurar que os dados sejam confiáveis e estejam em conformidade com as regulações – como é o caso da LGPD no Brasil. 

Isso significa que é importante definir quem é responsável por gerenciar os dados, garantir que eles sejam de boa qualidade e protegidos. Existem ferramentas como Collibra, Informatica e IBM Data Governance que podem ajudar nesse processo e tornar a governança de dados mais eficaz. 

Comece mapeando as necessidades da sua arquitetura de dados

Uma arquitetura de dados eficaz permite que as empresas obtenham insights valiosos a partir dos seus dados, identificando tendências, otimizando operações e melhorando a experiência do cliente. Para começar, é importante entender quais são as necessidades naquele momento, isto é, qual a maturidade da sua gestão de dados. 

No blog da AWS, plataforma de computação na nuvem da Amazon, foi publicado em 2022 um artigo sobre a redução de 30% nos custos e aumento na segurança da plataforma global de inteligência tributária C-One. Um dos pontos levantados no planejamento para a melhoria da infraestrutura da empresa foi a modernização da arquitetura de dados. 

Uma forma de realizar essa modernização é contratando uma empresa parceira para auxiliar em cada etapa. 

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