Data Analytics: por que é preciso na sua empresa?

Utilizando o conceito de Data Analytics, as organizações estão em busca do aprimoramento de seus produtos, serviços ou negócios, atingindo lucros e retorno sobre investimento (ROI) notáveis.

Atualmente, existem muitas tecnologias de integração departamental, como os sistemas de Inteligência Empresarial (BI), Gestão de Relacionamento com o Cliente (CRM), Sistema Integrado de Gestão Empresarial (ERP) e muitos outros dados, já na nuvem.

Apesar disso, muitas empresas ainda possuem muita informação importante espalhada por seus departamentos ou estacionada com os clientes, sejam eles internos ou externos. Com a transformação digital e a consequente mudança comportamental dos clientes, é possível e necessário aproveitar ao máximo essas informações.

Veja agora o que é Data Analytics, quais são seus benefícios, as ferramentas mais utilizadas, como aplicá-las e as tendências de TI para o mercado:

O que é Data Analytics?

Não se pode falar sobre análise de dados sem antes explicar o que é Big Data. Embora seja possível aplicar Data Analytics em qualquer base de informações, os dois conceitos estão atrelados.

Como surgiu?

A ideia de Big Data foi criada pela NASA nos anos 90 e pretendia realizar o cruzamento de todo tipo de informação gerada nas bases existentes do órgão. O objetivo era criar uma inteligência capaz de extrair e interpretar essas informações, mas a implementação total foi impossível devido às limitações tecnológicas da época. Posteriormente, essa inteligência foi chamada de Data Analytics.

Esse foi o começo da realização de cálculos complexos em estatística, probabilidade, engenharia e outras análises matemáticas que, até então, eram realizados apenas manualmente ou com a ajuda de parte desses números, por processadores bem lentos.

Desde então, o Data Analytics nunca parou de evoluir. Tudo mudou completamente, principalmente nos últimos anos, com a transformação digital e a computação em nuvem, que inovou ao finalmente conseguir armazenar um volume imenso de informação gerada pela internet e os demais meios.

Para que serve?

O objetivo da análise de dados é melhorar os processos, antecipar a concorrência e auxiliar na tomada de decisão, através do aprendizado e de insights sobre o comportamento dos consumidores e as tendências de mercado.

Pode parecer algo simples, mas é extremamente trabalhoso, já que requer uma alta complexidade de softwares e modelagem de dados, além de profissionais de alta performance.

Os softwares que comportam Data Analytics atualmente são capazes de processar, em tempo reduzido, toda a coleta, armazenamento e extração de um alto volume de dados. Esses dados podem ser de origem interna ou externa, estar estruturados ou não. Na extração, é possível realizar o cruzamento de todas as informações, organizando-as de acordo com a necessidade do negócio.

A análise de dados pode ser aplicada em diversas atividades, como, por exemplo, na exibição de dashboards e demais controles gerenciais, para os tomadores de decisão ou cientistas que queiram refutar ou validar suas teorias, cálculos e hipóteses.

O que pode ser coletado?

Os sistemas de alto desempenho conseguem importar as informações de todos os meios e níveis, permitindo uma análise detalhada do perfil do cliente. Essas informações são importantes para qualquer ramo de negócios. Veja alguns exemplos do que pode ser coletado:

  • dados extraídos de BI e CRM;
  • data marts;
  • data warehouse;
  • meta dados;
  • conteúdos de mídias sociais;
  • arquivos de log de servidores web;
  • e-mails de consumidores à empresa;
  • pesquisas de satisfação;
  • estatísticas coletadas pela Internet das Coisas (IoT) e os Vestíveis (Wearables);
  • estatísticas de celulares capturadas por sensores de IoT;
  • bases de dados de cartão;
  • indicadores micro e macroeconômicos;
  • algoritmos de fidelização do cliente;
  • reviews de produtos das empresas.

Quais são os tipos de Data Analytics?

Com o Data Analytics do Big Data é possível desenvolver a extração por meio de diferentes métodos de análise de dados. Veja, resumidamente, como é cada uma delas:

Análise descritiva

Também conhecida como mineração de dados, é mais utilizada pela TI, onde o cientista de dados consegue extrair insights em tempo real.

Análise diagnóstica

É pontual, medindo os resultados das ações e respondendo às famosas perguntas: “o que?”, “quando?”, “onde?” e “como?”.

Análise preditiva

Captura os dados de ambientes internos e externos à corporação, conseguindo, assim, extrair as tendências de consumo e a probabilidade de determinados eventos ocorrerem no futuro.

Análise prescritiva

É o conjunto das análises descritiva e preditiva, sendo, por isso, a análise mais completa. Com a evolução contínua dessa metodologia, está caminhando para ser a mais utilizada.

Como é a análise comportamental no Data Analytics?

A análise comportamental consiste em analisar o comportamento dos consumidores, a compreensão do que fazem e como eles atuam. Isso ajuda a empresa a detectar o que os seus clientes querem e como elas podem reagir no futuro.

Já se utiliza isso, mas a análise comportamental deve ser mais do que apenas rastrear pessoas. A novidade é que estão sendo aperfeiçoados os estudos de voz, reconhecimento facial e análise textual.

Analisar as interações e a dinâmica entre processos, máquinas e equipamentos, mesmo as tendências macroeconômicas, produz novas concepções de riscos e oportunidades operacionais.

Isso ajuda a usar a fisiologia tradicional para ajudar no marketing para os indivíduos. Acredita-se que seja uma ferramenta eficaz para entender o comportamento humano em ambientes controlados. Análises comportamentais e mensagens personalizadas efetivas permitem que as marcas tornem usuários comuns em altamente engajados.

A análise comportamental tem aplicações além da comercialização e da inteligência do cliente. Por exemplo podem ser usados sensores para rastrear os padrões de tráfego (cidades inteligentes) ou se a medicação foi comprometida durante as remessas.

Como funciona a hiperpersonalização?

Atualmente, as pessoas são experientes em tecnologia e usam uma variedade de dispositivos e plataformas para atender às suas necessidades. Pensando nisso, as empresas estão avaliando e evoluindo seus modos de interação para construir um relacionamento mais sofisticado, intuitivo e personalizado com seus clientes.

Elas estão abandonando as mensagens de marketing de amplo alcance e criando múltiplas campanhas, para grupos diferentes de pessoas. A hiper personalização consistem em criar mensagens extremamente direcionadas, que ressoam e se conectam com um subconjunto específico da audiência geral.

Esse conceito gira em torno do que o cliente quer e não do que a empresa precisa vender para ele. Nesse sentido, softwares de inteligência pessoal, como o Google Assistant, Amazon Alexa, Microsoft Cortana e a Siri, da Apple, são exemplos.

Quais são as ferramentas de Data Analytics?

Há uma variedade de ferramentas de análise de dados. Cada uma oferece vantagens diferentes e deve ser definida de acordo com a infraestrutura desenhada para a organização. Geralmente, as ferramentas se dividem em código aberto e proprietário, utilizadas de acordo com o sistema em que está hospedada a estrutura.

As ferramentas Open Source (ou código aberto) tornaram-se uma opção de acesso para muitos cientistas de dados que trabalham com aprendizado de máquina e análises prescritivas. Elas incluem linguagens de programação e ambientes de computação como R, Hadoop e Spark.

Geralmente, os usuários gostam mais das ferramentas de código aberto, já que, quase sempre, são de baixo custo para operar, oferecem forte funcionalidade e são respaldados por uma comunidade que inova constantemente.

Já do lado proprietário, fornecedores gigantes como Microsoft, IBM, Amazon, Oracle, Google e SAS Institute oferecem ferramentas de Data Analytics. A maioria exige um profundo conhecimento e compreensão das técnicas matemáticas, mas estão desenvolvendo interfaces amigáveis e simples para a extração dos dados.

Conheça as principais ferramentas de código aberto e proprietário:

Amazon Athena

A Amazon Web Services (AWS) oferece uma variedade de serviços para ajudar na criação e implantação de aplicativos de análise de Big Data com rapidez e facilidade.

Ela utiliza o software de código aberto Apache Hadoop, que permite o agrupamento de hardware padrão em clusters para analisar em paralelo os conjuntos de dados, sendo mais rápido para o processamento das cargas.

O Amazon Athena é a ferramenta utilizada para extrair as informações do Big Data Analytics com o uso de Linguagem de Consulta Estruturada (SQL) padrão, desde pesquisas rápidas e ad-hoc’s até análises complexas, com funções de janela e matrizes.

Linguagem R

R é uma linguagem de script Open Source usada para a análise de dados. Atualmente, é a principal solução de Data Science de gigantes como Oracle, Microsoft e IBM.

Ela é muito utilizada para tratar os dados não-estruturados e é eficaz para a manipulação de textos. No entanto, como qualquer produto de código aberto, sua confiabilidade depende totalmente da transparência.

Microsoft Azure Machine Learning Studio

Essa é uma ferramenta poderosa e simples, que permite criar modelos de aprendizagem e implantar soluções de análise preditiva como: análise de sentimento, detecção de fraudes, previsões de comportamento e vendas.

Para utilizá-la, é necessário que os dados estejam na nuvem da Azure, além de já terem sido modelados e inseridos na base. A partir da base pronta, é possível fazer diversas extrações de forma totalmente visual.

Oracle Big Data

A Oracle possui uma gama de ferramentas bem mais complexas para seus dados na nuvem, baseados em BDA (Oracle Big Data Appliance). Elas podem também fazer uma análise preditiva e possuem soluções apartadas em setores comerciais e de tecnologia.

Para fazer Data Analytics, as ferramentas principais são Data Visualization Cloud Service e Business Intelligence Cloud Service.

Uma dica interessante para colocar a mão na massa e realizar alguns testes gratuitos: a Oracle disponibiliza uma máquina virtual para fins educacionais e de avaliação do produto, chamada Oracle Big Data Lite.

Qual é a importância de se ter bons profissionais em Data Analytics?

Para que as vantagens do uso de Data Analytics sejam efetivas, é fundamental que os profissionais de TI façam o tratamento dos dados da forma correta, de acordo com as necessidades do negócio.

A quantidade de dados é importante, mas a direção deve ser sempre voltada para a qualidade. De nada adianta um grande banco de dados, mas com informações estáticas e que não geram um plano de ação. Para que isso não ocorra, é necessário capacitar ao máximo a equipe. Sendo assim, é imprescindível contratar, terceirizar ou capacitar a equipe de TI e de negócios.

Os profissionais qualificados para trabalhar com Analytics baseiam-se nos dados da organização e, além de conhecimentos técnicos, precisam saber a fundo os processos empresariais e as regras de negócio e produtos no ramo em que atuam. Conheça alguns deles e suas funções:

Cientista de dados

  • identifica conjuntos de dados relevantes necessários para aplicativos de análise;
  • trabalha com outros para coletar, integrar e preparar dados para análise;
  • desenvolve, treina e executa modelos analíticos, além de avaliar suas descobertas;
  • comunica os resultados para executivos de negócios e outros usuários finais.

Engenheiro de dados

  • constrói pipelines para reunir dados de diferentes sistemas;
  • auxilia cientistas de dados na integração, consolidação e limpeza;
  • estrutura e organiza dados para uso em aplicativos de análise específicos.

Especialista em Aprendizado de Máquina

  • entende os vários modelos de machine learning;
  • sabe qual modelo se aplica para o momento de extrair as informações (insights). Essa extração não precisa ter uma programação prévia, já que a principal característica desses algoritmos é a capacidade de aprenderem com os próprios dados.

Onde aplicar Data Analytics?

Os gestores devem ter criatividade para realizar a pesquisa certa, encontrar os melhores resultados, ter os insights e realizar a tomada de decisão mais acertada. Veja alguns exemplos práticos para a aplicação de Data Analytics em diferentes setores:

Saúde

Extraindo os dados de: prontuário médico, sequenciamento de genomas, dados geográficos e demográficos, será possível detectar:

  • diagnóstico preditivo (previsão);
  • análise de dados genéticos;
  • descoberta de doenças e tratamentos;
  • mapa da saúde baseada em dados históricos;
  • previsão de epidemias;
  • efeitos adversos de medicamentos e tratamentos.

Financeiro e Econômico

Um setor que se beneficia muito e possui inúmeras variáveis como:

  • lista de ativos e seus valores;
  • histórico de transações;
  • índices micro e macroeconômicos.

Somente com os dados acima, é possível:

  • identificar o valor ótimo da compra de ativos complexos com muitas variáveis de análise (veículos, imóveis, ações, equipamentos);
  • determinar tendências nos valores de ativos;
  • descobrir oportunidades de arbitragem.

Games, redes sociais e plataformas Freemium

Levantando o histórico de acessos, cadastro de usuários, dados geográficos e demográficos, é possível:

  • aumentar a taxa de conversão de usuários gratuitos para usuários pagantes;
  • detecção do comportamento e preferência dos usuários.

Bancos e seguradoras

A aplicação de Data Analytics nas grandes corporações como bancos, seguradoras e empresas de crédito precisam ser muito rápidas, já que é um mercado com alta variação de perfis, transações e taxas. Como exemplos de entrada para a extração dos dados, tem-se:

  • histórico de transações;
  • ficha cadastral;
  • índices micro e macroeconômicos.;
  • dados geográficos e demográficos.

Com o resultado dessas entradas, é possível identificar algumas oportunidades:

  • aprovação de crédito;
  • flexibilização de taxas;
  • previsão de inadimplência;
  • detecção de fraudes;
  • identificação de novos nichos.

Recursos humanos

Relatórios de RH são sempre muito subjetivos e o Talent Analytics pode ser usado para mudar isso. Ao extrair dados com exatidão matemática, o recurso consegue ajudar o setor nas seguintes questões:

  • contratação de pessoas mais alinhadas à organização e aos cargos oferecidos;
  • traçar estratégias para aumentar o bem-estar e a satisfação dos colaboradores;
  • melhora dos índices de produtividade e alcance de objetivos;
  • justificativas para promover ou desligar algum colaborador;
  • rankear colaboradores que apresentam os melhores desempenhos e quais não contribuem de maneira efetiva para a organização;
  • definir quais pessoas possuem maior potencial e características de liderança.

Quais são as principais tendências em Data Analytics?

Existe muita coisa sendo criada ou já desenvolvida e pronta para ser explorada. Conheça algumas novidades nos campos de organização de processos e gestão de inovação:

Crescimento da PLN

A PLN (ou NLP) é o Processamento da Linguagem Natural. Ela estuda os problemas da geração e compreensão automática das línguas humanas naturais.

Na análise de dados, a PLN possibilitará que as pessoas façam perguntas mais detalhadas sobre os dados e recebam respostas relevantes. Em contrapartida, os profissionais de TI deverão armazenar e examinar como essas perguntas estão sendo feitas, com a ideia de aprendizado contínuo.

Agile Data Science 2.0

Agile Data Science é uma metodologia de desenvolvimento que lida com as realidades imprevisíveis da criação de aplicativos de análise, a partir de dados em escala. Com esse método, é possível compor uma plataforma de dados para a construção, implantação e refinamento de aplicativos de análise como Python, Apache Kafka, MongoDB, ElasticSearch e Apache Airflow.

As equipes de ciência de dados que procuram transformar a pesquisa em aplicações de análise úteis exigem não apenas as ferramentas, mas também a abordagem certa para ter sucesso. Ela promete ao cientista de dados:

  • publicar o trabalho como uma aplicação web;
  • criar valor de seus dados em uma série de sprints ágeis, usando a pirâmide de valor de dados;
  • extrair recursos para modelos estatísticos a partir de um único conjunto de dados;
  • visualizar dados com gráficos e expor diferentes aspectos, com relatórios interativos;
  • usar dados históricos para prever o futuro por meio da classificação e regressão;
  • traduzir previsões em ações,
  • receber comentários dos usuários após cada sprint.

Graph Analytics

Esse é um conjunto de ferramentas analíticas que alavanca gráficos para analisar, codificar e visualizar links que existem entre os bancos de dados ou dispositivos em uma rede. A análise de gráficos não substituirá a tecnologia de banco de dados relacional clássico, mas será uma adição a ela.

Ao mapear relacionamentos entre altos volumes de dados altamente conectados, o gráfico analítico desbloqueia questões mais perspicazes e produz resultados mais precisos. Alguns dos possíveis casos de uso comercial para gráficos analíticos incluem:

  • detecção de crimes financeiros;
  • análise de influenciadores em comunidades de redes sociais;
  • pesquisas em ciências da vida (bioinformática), incluindo as médicas e patologias de doenças;
  • otimização de rotas nas companhias aéreas e indústrias de varejo e fabricação, bem como nas cadeias de distribuição de suprimentos e logística.

Muitas empresas estão considerando migrar para análises de gráfico, por estarem enfrentando dificuldades em suas configurações atuais. É importante acompanhar essa evolução.

Quais são os benefícios da utilização de Data Analytics?

Diversos processos podem ser melhorados e, consequentemente, a rentabilidade para a organização. Veja alguns exemplos dessas vantagens:

Facilidade para encontrar as melhores estratégias de marketing

Através do uso de Data Analytics, há maior clareza para:

  • encontrar clientes potenciais;
  • antever quais segmentos de mercado se tornarão mais lucrativos;
  • adequar ou manter a marca da empresa e seus produtos.

Redução de custos

Muitos gestores ainda não perceberam como o uso de Data Analytics pode diminuir os custos. Porém, em todas as etapas, podem existir essa redução, além do ganho de tempo para a execução de determinado processo ou produto. O mais importante é interpretar corretamente os dados para tomar as ações necessárias. Por exemplo:

  • encontrar uma rota melhor para a frota (redução de gastos com gasolina e manutenção dos carros, em casos de operações de logística;
  • executar as extrações de dados em cluster no lugar de utilizar o banco de dados (maior velocidade na execução e, consequentemente, redução de custo com hardware).

Diminuição dos fatores de risco

O Risk Management é uma área onde instituições de diversos setores estão começando a investir recentemente (e já está colhendo os benefícios). A partir da coleta e análise apurada dos dados, é possível detectar com facilidade os problemas que fazem parte da análise de risco como:

  • atrasos de fornecedores ou problemas internos que retardam ou impedem a produção;
  • detecção de fraudes;
  • gerenciamento de fraudes;
  • gestão da carta de crédito;
  • medição do risco operacional.

Fazer com que o cliente consiga o que deseja

Com informações extraídas corretamente, a empresa terá os melhores insights e as tomadas de decisão serão mais assertivas. A variação dos perfis de clientes é alta e, por isso, precisa de constantes mudanças na estratégia. Para conseguir que o cliente se mantenha satisfeito, é necessário questionar sobre os resultados das análises de dados:

  • por que o cliente utiliza ou não o serviço?
  • o que ele fala da empresa nas redes sociais?
  • qual é seu histórico de utilização de cada serviço?
  • se saiu, para qual empresa concorrente ele migrou?

O que você viu até aqui é só um pedaço do que já está acontecendo e um vislumbre do que está por vir. Enquanto você está terminando de ler este texto, novas ferramentas e metodologias estão surgindo.

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