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Você já sabe o quanto os dados são valiosos para empresas e organizações dos mais variados tamanhos e ramos de atuação. Mas, você consegue entender porque o Data Analytics é tão importante?
Data analytics é o processo de examinar dados para chegar a conclusões e obter informações utilizando métodos e ferramentas estatísticas.
Todos os dias grande volume de dados são gerados e precisam ser processados e analisados para que informações valiosas possam ser extraídas.
Com o uso desses dados será possível entender os mercados, os clientes, antecipar tendências, definir estratégias e tomar decisões baseadas em evidências sólidas.
A questão principal é, como transformar os dados coletados em conhecimento acionável capaz de impulsionar o crescimento e garantir vantagens competitivas? É isso que o Data Analytics se propõe a fazer.
O que é Data Analytics?
Data Analytics, ou Análise de dados, abrange o processo de examinar e categorizar um conjunto de dados.
Advindos de maneira algorítmica ou mecânica, a análise possibilitará extrair informações, gerar ideias, identificar padrões, e tomar decisões estratégias com base nas informações coletadas.
Embora seja um termo que ganhou popularidade atualmente, o cerne está em um ramo já muito conhecido e estudado: a estatística.
No entanto, é a crescente importância, o volume e intensidade de processamento que torna a análise de dados tão essencial às companhias.
Atualmente os dados são coletados por diversos meios e mídias. A principal questão do data analytics está no uso de ferramentas inteligentes de busca, armazenamento e processamento de dados.
Os dados, sozinhos, são apenas uma coleção de valores ou sequência de símbolos. Será a sua interpretação que os transformará em informações úteis e importantes para o negócio.
O que difere Data Analytics de Data Science e Big Data?
Os três termos se referem ao trabalho com dados. Porém, tem foco e metodologias diferentes, e são complementares dentro das organizações.
De maneira bastante prática, a definição de cada um pode ser entendida como:
- Big Data: usa métodos e tecnologias para tratar grande volume de dados variados e gerados em alta velocidade;
- Data Science: extrai conhecimento e ideias de dados estruturados e não estruturados. Para isso, usa de métodos científicos, sistemas, processos e algoritmos;
- Data Analytics: processo de examinar dados para extrair insights úteis e apoiar a tomada de decisão.
Como você pode perceber, embora próximos, cada um trata os dados de maneira diferente. Enquanto o Big Data tem o foco em armazenar e processar grande volume de dados, os outros dois analisam e interpretam esses dados.
Entre data Science e data analytics a diferença é que o primeiro é mais abrangente e envolve uso de técnicas avançadas de modelagem e machine learning. Já o segundo, como já abordamos, trata de técnicas tradicionais de análise estatística e exploratória.
Pode-se dizer que o big data trata da infraestrutura necessária para trabalhar com os dados em larga escala. Ou seja, mesmo que em grande volume, sem serem interpretados, não são utilizáveis.
É necessária a atuação do data Science e data analytics para que haja extração de valor e obtenção de conhecimento e informações para o processo decisório.
Tipos de Análises de Dados
As análises variam de acordo com a origem, tamanho e outros fatores relacionados aos dados. No entanto, o que irá definir a abordagem serão as necessidades ou objetivos do negócio. Ou seja, o que eu quero saber com esses dados?
Mesmo que exista uma vastidão de possibilidades, comumente, 4 tipos de data analytics são mais usados:
- Análise Preditiva: é o ato de antecipar possíveis efeitos de determinada decisão. Usando modelos estatísticos, o diagnóstico estabelece relações de causa e efeito do que poderá acontecer, e qual a probabilidade. Essa análise pode responder questões como gastos de determinado insumo para os próximos meses caso a produção seja aumentada. Ou, o impacto no produto final se houver aumento em determinado recurso para produção;
- Análise prescritiva: é mais completa e complexa. Visa trazer uma resposta sobre o que deve ser feito em cada situação. Ou seja, quais alternativas podem maximizar ou minimizar um dos objetivos do negócio. Usa recursos matemáticos e estatísticos. Soluciona questões que envolvem a dúvida sobre a alternativa mais econômica, como minimizar gastos de determinado insumo, entre outros;
- Análise descritiva: se refere a entender o que está acontecendo no momento presente, para entender o desempenho atual da empresa. Explica, por meio de dados, o que está acontecendo. Apresenta dados em recursos gráficos e relatórios, como total de vendas, satisfação de clientes, produtividade, custos, vendas e receitas;
- Análise diagnóstica: detecta, no contexto atual, a explicação e razões para que algo tenha acontecido. É usada por empresas que já passaram por um período complexo e querem aprender com a experiência para que não se repita futuramente. Diferentemente da análise descritiva, aqui não se busca entender o que está acontecendo, mas, porquê determinado fato ocorreu.
Como funciona e como aplicar o Data Analytics
A aplicação desse tipo de análise de dados consiste em coletar dados relevantes e usar softwares capazes de identificar padrões. Por fim, as informações obtidas são usadas para tomar decisões capazes de otimizar processos e estratégias.
De fato, não é a quantidade de dados que fez surgir o data analytics. Mas, a evolução dos recursos capazes de processá-los, organizá-los e estruturá-los.
Atualmente, programas especializados são capazes de realizar o data analytics disponibilizando as informações em relatórios, painéis e gráficos, tornando o conhecimento útil e acessível.
E, esse é o caso da Central Analytics do Fusion Platform.
A Central Analytics do Fusion Platform
O Fusion Platform é uma plataforma de gestão de processos, documentos e indicadores. Por isso, os dados ficam centralizados em um único local, facilitando sua coleta, processamento e análise.
Na Central Analytics os dados são categorizados, analisados e apresentados de maneira que sua interpretação seja facilitada e rápida com o uso de painéis e gráficos que possuem dados atualizados e podem ser acompanhados em tempo real.
Por ser completa e personalizada, cada negócio pode definir quais informações deseja obter. Dessa forma, um painel pode conter dados sobre comportamento do cliente ou a produtividade dos processos.
O conhecimento obtido na Central Analytics contribui com a identificação de oportunidades de negócios e de melhorias.
Os dados podem ser extraídos de diversas origens, estando estruturados ou não, como em planilhas ou banco de dados. Por possibilitar integração, o Fusion Platform é capaz de coletar dados de outros softwares que anteriormente estavam desconexos.
Após processar e modelar os dados, a solução comunica, de maneira clara, as informações obtidas com relatórios, dashboards interativos, entre outros.
Como não trata apenas dos dados, e sim de uma ferramenta completa para a gestão de processos, documentos e indicadores, com a solução da Neomind é possível elaborar planos de ação para implementar alternativas que promovam a melhoria contínua e completa, de toda a organização.
Além da geração de insights valiosos, todas as ações podem ser revisadas e ajustadas continuamente. Assim, seu negócio fica livre para usar as informações obtidas de acordo com os objetivos e estratégias internas do projeto ou da organização.
Experimente o Fusion Platform e use o data analytics para potencializar os resultados e o sucesso do seu negócio.
