Como utilizar os 4 principais tipos de análises de dados

Muitas vezes, achamos que estamos certos em relação a uma questão ou outra devido às nossas intuições. Mas o número de vendas está melhor do que em outros anos ou períodos? A produção aumentou?

Será que isso significa um crescimento também na satisfação do cliente? Talvez não. Temos muitos conceitos predefinidos e, por isso, acreditamos neles de olhos fechados. No entanto, não podemos definir estratégias ao sabor do vento, não é mesmo?

A importância de não desperdiçar recursos para manter a competitividade cresce a cada dia. Hoje, com o Big Data Analytics, existe uma infinidade de tipos de análises de dados disponíveis. Eles podem revelar o verdadeiro retrato de um cenário tanto atual ou uma previsão de futuro.

Essa ferramenta age como um médico dos negócios se você souber utilizá-la, identificando os sintomas, dando o diagnóstico, prescrevendo um remédio e sugerindo hábitos de prevenção. Mas se engana quem acha que ela pode fazer tudo sozinha.

É necessária a gestão de uma equipe especializada multidisciplinar, que saiba para onde olhar, onde buscar a informação e como se conectar com o negócio. Como o próprio nome diz, Big Data é um mundo de coleta de dados que, se agrupados da maneira correta, trarão vantagens, como conhecer melhor o cliente e melhorar a operação.

Por isso, no post de hoje, falaremos sobre os 4 principais tipos de análises de dados usados para extrair o melhor resultado em empresas. Acompanhe!

Análise descritiva: um retrato do hoje

Trata-se do tipo mais comum: mais de 80% das análises realizadas são descritivas, pois o analista consegue enxergar as principais métricas e medidas em tempo real. Ela é conhecida como a mineração de dados de Big Data. Diferentemente das outras três, é uma forma de entender os dados sem se basear em passado ou futuro.

É possível, por exemplo, extrair um relatório de como se comportam os clientes da sua base em relação à faixa etária e de renda. E, ainda, quem são seus seguidores em redes sociais e suas características.

Esse método também é usado em estudos de riscos para seguros de carros. A seguradora analisa dados que já estão numa base — como o índice de violência do local em que o automóvel é estacionado, o quanto o solicitante já se envolveu em acidentes e o preço do veículo — para compor o valor a ser pago.

Essa grande quantidade de dados brutos, quando agrupada em um painel, se torna mais útil para o negócio. Isso vale principalmente para quando você precisa de uma informação direcionada para agir rápido em uma situação.

Análise diagnóstica: a razão do acontecimento

A análise diagnóstica mostra o motivo de uma situação ocorrer. Ela responde às perguntas “o que?”, “quando?”, “onde?” e “como?”, servindo para medir resultados de ações (como uma campanha de marketing ou de vendas).

Assim, é possível melhorar o desempenho das próximas iniciativas e diminuir os custos. Vale lembrar, porém, que essa modalidade não tem a característica de ser em tempo real: a análise é feita em cima de períodos determinados, para que os resultados possam ser comparados.

Portanto, é preciso não só a coleta de dados, mas uma inteligência em analisá-los. Para que o analista possa obter os melhores resultados, ele deve ter um pouco de conhecimento do negócio e de como ele funciona. Outra opção é formar equipes que tenham profissionais com esses dois perfis.

Análise preditiva: o que vai acontecer

Essa análise olha para o cenário futuro, fazendo a previsão do que pode acontecer. Ela facilita muito a tomada de decisão de executivos no desenvolvimento de planejamentos estratégicos para a empresa.

É possível traçar, por exemplo, futuros comportamentos dos clientes e tendências de consumo, além de analisar a probabilidade de um evento ocorrer no futuro, com base em padrões comportamentais do presente. Seu funcionamento conjuga a mineração de dados com a estatística e o machine learning (aprendizado da máquina).

Nesse caso, os dados podem estar dentro ou fora da empresa. Exemplos disso foram os modelos preditivos desenvolvidos pelo Governo Federal para a previsão de trânsito e manifestações nas ruas durante a Copa do Mundo. Essa modalidade também é útil para o estudo de mercados econômicos e suas flutuações.

Análise prescritiva: como você deve agir

Chegamos ao 4º tipo de análise de dados, que promete ser o futuro do Big Data nos negócios. Trata-se da parte que resta quando você deseja ter uma análise completa para a empresa.

Ela atua em conjunto com as análises descritiva e preditiva, criando soluções inteligentes para situações que podem vir a acontecer. Quando um humano já não é capaz de avaliar todas as informações, por existirem muitas variáveis, usa-se a análise prescritiva.

Nela, são empregados tanto dados internos quanto externos para se desenvolver uma estratégia relacionada às regras do negócio. Mas não se engane: assim como ocorre com os outros tipos, é preciso contar com um analista e uma equipe de gestão de negócios.

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Com essa análise, também é possível “ler” arquivos (como vídeos e fotos). Um exemplo é a automação do carro do Google, que não tem motorista. O sistema analisa todas as variáveis, como tráfego e obstáculos, para traçar a melhor rota e não se envolver em acidentes. Seguindo essa lógica, outro exemplo seria uma empresa utilizar tal recurso para melhorar sua logística de distribuição.

Em outras áreas, como na gestão e na precificação dos planos de saúde, a análise prescritiva também promete melhorar os lucros. Há, ainda, o auxílio ao segmento de óleo e gás, prevendo se vale a pena ou não explorar um poço de petróleo.

Como você viu, os 4 tipos de análises de dados têm, certamente, alguma utilidade em uma empresa. É importante sempre pensar em gerar mais inteligência nos negócios, para que eles ganhem competitividade. Então, fique atento ao que vem de novo por aí!

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