Conheça 4 tipos de análise de dados e suas aplicações

A análise dos dados gerados no dia a dia da empresa através dos processos e resultados alcançados, permitem ao negócio ter informações estratégicas disponíveis e acessíveis, no momento em que deseje consultar. Com isso, a empresa consegue identificar e antever problemas, conhecer as tendências de mercado e prever comportamentos dos clientes. Mas para isso, é preciso ter o conhecimento sobre os tipos de análise de dados existentes e suas diferenças, para que os objetivos com sua aplicação sejam alcançados.

Colocar os dados como parte indispensável da gestão contribui para que os gestores da empresa e a equipe estejam atentos em relação a produtividade e desempenho dos processos. E também acompanhar de perto a performance do negócio, monitorar o andamento das metas estabelecidas e potencializar o crescimento e se distinguir da concorrência

Mas, para que os números possam fornecer informações importantes, que te ajudarão a enxergar e entender o que está dando certo ou não, as análises precisam ser feitas de forma correta e de acordo com os objetivos para qual estejam sendo aplicadas. Veja neste artigo 4 tipos de análise de dados e suas respectivas aplicações.

4 tipos de análises de dados

A análise de dados possui diferentes técnicas e ferramentas, e sua aplicação varia de acordo com objetivos e propósitos específicos. Os 4 tipos de análise de dados que citaremos neste artigo podem se dividir em dois segmentos, o primeiro mais comum e tradicional, que inclui a Análise Descritiva, que busca apontar acontecimentos sem gerar algum tipo de parecer; e a Análise Diagnóstica, que tem o objetivo de mostrar a causa de determinada situação, a partir da relação entre duas ou mais variáveis. O segundo segmento é mais profundo, e inclui as Análises Prescritivas e Preditivas

Conheça agora cada uma das análises e suas respectivas aplicações:

Análise Descritiva

A análise descritiva disponibiliza informações em tempo real de acordo com o que for solicitado. Essa técnica é muito  utilizada a fim de dar respostas rápidas para pedidos que exigem uma compreensão mais profunda no momento em que são solicitados. Como acontece em uma análise de crédito, na qual o cliente faz o pedido e a empresa pesquisa no banco de dados, informações disponíveis a respeito desse cliente para decidir se é possível ou não liberar o crédito.

Esse tipo de análise não gera julgamentos de valor. Somente proporciona a visualização dos dados, para que se possa compreender possíveis impactos no presente, sem correlaciona-los com dados do passado.

Exemplos: 

  • As análises descritivas são utilizadas por lojas de departamento para estimar e analisar o volume de produtos em estoque;
  • Ela auxilia a entender quanto os clientes gastam em determinadas épocas e em outras estimativas feitas pelos setores da empresa. 

A Análise Descritiva ampara tomadas de decisão rápidas e urgentes com segurança.

Análise Diagnóstica

O objetivo da Análise Diagnóstica é de conseguir um conhecimento mais amplo a respeito das causas de uma determinada ocorrência ou situação. Ao passo que a Descritiva busca informações específicas, a Diagnóstica busca compreender e avaliar as ações. Normalmente, ela procura responder às perguntas: Quem? Quando? Onde? Como? e Por quê?

Essa análise é comumente usada para entender melhor os clientes, a fim de melhorar as ações de marketing e vendas. Analisando os resultados de uma ação tomada ou investimento feito, é possível aprimorar ou definir novas estratégias para aumentar os resultados. Comparando as métricas de marketing e de vendas, por exemplo, é possível relacioná-las para entender os números que estão sendo gerados.

Exemplos:

  • Os dados das redes sociais da empresa, como números de seguidores, views, e likes podem ajudar a empresa entender como estão sendo vistos e avaliados pelo público;
  • Saber quais campanhas alcançaram os resultados esperados e geraram o melhor ROI também é possível .

Análise Preditiva

A análise preditiva é a mais conhecida e suas técnicas ajudam a identificar possíveis cenários futuros tendo como base a análise de dados armazenados no banco de dados,  indicando riscos e oportunidades, relacionando sempre com os padrões de dados que a empresa já possui.

Essa análise auxilia a compreender comportamentos do público consumidor, a estar atento ao mercado e suas demandas e entender tendências de consumo. Fazem parte de suas técnicas e ferramentas dados estatísticos, históricos, a mineração de dados e a inteligência artificial. 

Na prática, a análise preditiva ocorre quando sua empresa pode buscar em seus dados por padrões que aconteceram antes ou durante algum acontecimento importante. Esses dados e  informações te ajudam a se preparar e equipar caso a situação ocorra novamente. 

Muitas empresas conhecidas se beneficiam desse tipo de análise:

  • Baseado na análise preditiva, a Amazon desenvolveu seu sistema de recomendação personalizada. A Amazon melhora suas estratégias ao direcionar conteúdos com alto valor para grupos segmentados. O recurso Anticipatory Shipping Model (ou modelo de envio antecipado) prevê produtos que os clientes comprarão e quando eles chegarão aos centros de distribuição próximos ao consumidor. 
  • A Netflix, para entender exatamente que tipos de programas recomendar a seus assinantes, utiliza a análise preditiva para entender comportamentos e criar recomendações específicas de conteúdos para seus assinantes.

Análise Prescritiva

A análise prescritiva auxilia na tomada de decisão se baseando na situação em que a empresa se encontra. Ela busca a melhor escolha para a circunstância, de acordo com padrões que já ocorreram. Sendo muito confundida com a análise preditiva, já que as duas possuem o mesmo raciocínio, os objetivos são diferentes: a prescritiva não busca identificar tendências futuras, mas sim prováveis efeitos para determinadas ações.

Ao analisar os resultados das decisões tomadas, é possível adquirir o entendimento de como escolher da forma correta e quais atitudes tomar tendo em mente as consequências. Ajudando, desse modo, a estabelecer o planejamento para que tudo saia conforme o esperado.

Essa análise possibilita melhorar a performance das ações que serão colocadas em prática segundo as decisões tomadas. Por ainda ser pouco utilizada, esse tipo de análise pode ser um grande diferencial competitivo para quem a utiliza de forma correta e eficiente. 

Duas empresas que se beneficiam dessas análises são:

  • O Youtube, através das suas recomendações para os usuários. Diferente da Amazon, o Youtube não usa somente o histórico do cliente para projetar o futuro, mas utiliza o machine learning para entender como o usuário toma decisões na hora de consumir conteúdo.
  • Visando  verificar a eficiência de processos, o Google usa a análise prescritiva para compreender quais sites exibidos no buscador são relevantes para os usuários e corrigir resultados que aparecem para determinadas palavras-chave.

Além dos tópicos que citamos neste artigo, há outras maneiras em que a Análise de dados pode ajudar a melhorar e aumentar a performance da sua empresa. Quer entender melhor como a Análise de Dados se aplica às necessidades e realidade da sua empresa? Conte conosco!

A EBA! Dados é uma empresa focada em contribuir no trabalho de gestão de pequenas e médias empresas, implementando estratégias baseadas em análise de dados.

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