Análise de Dados e Ciência de Dados

A Análise de Dados e a Ciência de Dados são áreas especificamente voltadas para a prática de utilizar os dados para extração de informações estratégicas, planejamento e tomadas de decisão. A Análise de Dados faz parte do trabalho de Ciência de Dados. Mas nem todo trabalho de Análise de Dados necessitará de técnicas e conceitos relacionados à Ciência de Dados.

Usar técnicas avançadas para explorar gigantescos volumes de dados possibilitará identificar tendências, reconhecer padrões e estabelecer relações, a partir dos dados, para auxiliar a empresa a tomar decisões mais assertivas. Porém, você pode explorar e cruzar inúmeros dados da sua empresa para fazer análises menos complexas, mas que também podem contribuir para a sua tomada de decisão. Neste último caso, você estará desenvolvendo a Análise de Dados, sem necessariamente estar aplicando técnicas de Ciência de Dados.

Quando o serviço de Análise de Dados é anunciado, sem citar a Ciência de Dados, significa que o primeiro está mais associado a análises menos complexas, baseadas em dados da empresa, dados históricos que são de domínios do negócio etc.

Como a Ciência de Dados se vale de grandes volumes de dados para viabilizar a identificação de tendências, o reconhecimento de padrões e o estabelecimento de relações, será necessário investir em infraestrutura e pessoal capacitado.

4 tipos de Análise 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 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.

Essa técnica disponibiliza informações em tempo real, de acordo com o que for solicitado, a fim de dar respostas rápidas para pedidos que exigem uma compreensão mais profunda no momento em que são solicitados. 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.

As análises descritivas são utilizadas, por exemplo, por lojas de departamento para estimar e analisar o volume de produtos em estoque e ampara tomadas de decisão rápidas e urgentes com segurança.

seu objetivo é o de proporcionar 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. 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.

É a análise 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. Auxilia a compreender comportamentos do público consumidor, a estar atento ao mercado e suas demandas e entender tendências de consumo.

Auxilia na tomada de decisão se baseando na situação em que a empresa se encontra. 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.

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.

Dados estruturados e não estruturados

É importante compreender a diferença entre os dados que a sua empresa produz, pois dependendo da sua estrutura, ou da falta dela, o pessoal que irá trabalhar com a análise de dados terá que aplicar técnicas diferentes para conseguir trabalhar com os dados. Isso naturalmente irá implicar em um maior gasto de tempo e recursos financeiros.

Dados estruturados

Estão armazenados e organizados em uma estrutura previamente planejada. Assim sendo, por estarem armazenados de forma organizada, a busca e acompanhamento das informações são mais fáceis e práticas. Geralmente são etiquetas, metadados, tabelas compostas por linhas e colunas bem definidas que apontam as informações, descomplicando a busca e análise.

São dados quantitativos, fatos e números objetivos que softwares de análise podem coletar, armazenar e organizar em bancos de dados estruturados.

Dados não estruturados

São os dados que não possuem uma estrutura definida. Provenientes de conversas, áudios, vídeos, documentos, imagens etc, é preciso criar mecanismos para a extração dos dados. Isto é, como não possuem uma estrutura de armazenamento e organização, a sua captura e transformação em informação é muito mais complexa. Muitas vezes eles não dispõem dos itens necessários para a identificação para o processamento e interpretação.

A estrutura desse tipo de dado é flexível e dinâmica. As redes sociais, por exemplo, carregam um alto volume de dados não estruturados, se considerarmos os textos, imagens e vídeos postados diariamente pelos usuários. Esse comportamento diário do usuário, se analisado, pode revelar padrões de comportamento valiosos para as estratégias de uma empresa.

São dados qualitativos, não estruturados, disponíveis em diferentes formatos e que a maioria dos softwares de análise não consegue coletar.

A principal diferença entre os dados estruturados e não estruturados se dá na organização, acesso para busca e extração das informações. Os dados estruturados são os mais utilizados nas empresas, devido a maior facilidade do manuseio e aplicação. Porém, os dados não estruturados são produzidos com frequência dentro das empresas. Se tratados e analisados, fornecem informações de igual modo úteis.

Os dados estruturados não dependem de tanto trabalho para a sua captura e análise, como os dados não estruturados, pois eles já fazem parte de um contexto que facilita a busca e análise. Já os dados não estruturados, necessitam de fórmulas, técnicas e testes que devem ser aplicados para que seja possível entender o que eles significam e apontam.

O que são Métricas e Indicadores

As métricas são os dados brutos, isto é, valores e quantidades absolutos, que geralmente trazem informações isoladas a respeito de algo A menos que você compare esta métrica com outras, você não conseguirá fazer inferências considerando uma única métrica, por ela ser um dado isolado.

Já os indicadores de desempenho, também chamados pela sua sigla em inglês KPI (Key Performance Indicator), são o “desenrolar” das métricas. Ou seja, os indicadores devem permitir uma visão mais exata, possibilitando uma avaliação minuciosa em cima dos dados e resultados.

Mais sobre Métricas

As métricas são os resultados gerados no dia a dia, relacionadas às atividades. Já os indicadores dependem de um conjunto de métricas específicas, para assim determinar o que será avaliado mais profundamente. Eles indicam tendências, causas, etc, enquanto as métricas demonstram dados inconclusivos.

Por isso, todo indicador é uma métrica, mas nem toda métrica é um indicador.

Mais sobre Indicadores

Comumente apresentados em taxas de percentagem ou frequência, os indicadores devem ser claros, objetivos e mensuráveis, e sempre associados ao plano estratégico da empresa, a fim de mostrar resultados importantes. Ele deve ajudar a acompanhar o que falta para atingir os objetivos estabelecidos e orientar em tomada de decisões, de forma mais segura.

Como o próprio nome já diz, o indicador deve indicar se os resultados alcançados estão acima, fora ou dentro do esperado.

Vejamos um exemplo:

  • Ao final do mês você detecta que o seu time de vendas fechou 10 contratos no mês de maio de um determinado ano. Você conseguiria, considerando apenas esta informação, indicar se a performance foi boa ou não?

E se, ao invés de acompanhar o número absoluto de contratos fechados no mês de maio, você passe a acompanhar o total de contratos fechados no mês de maio, sobre o número do mesmo mês no ano anterior?

Assim, você passaria a ter um valor percentual, com a informação de quantos por cento você teve de venda em maio deste ano, comparado ao mesmo período do ano anterior. Com esta relação, você terá um indicativo da performance do seu time de venda, conseguindo identificar rapidamente se a performance melhorou, piorou ou manteve-se estável.

Ou seja, considerando o exemplo acima, temos a métrica como sendo o número de contratos fechado no mês de maio de um determinado ano. E temos ainda o indicador, que é a relação entre o número de vendas em um determinado mês do ano corrente, verso o número de vendas do mesmo mês no ano anterior.

Perceba que a métrica é limitada, mostrando um dado isolado, enquanto o indicador gera informação útil para suportar uma análise.

Inteligência de Negócio (Business Intelligence)

A Inteligência de Negócio auxilia empresas a tomarem decisões estratégicas fundamentadas em dado. Baseado em técnicas, procedimentos e ferramentas, a Inteligência de Negócio pega dados brutos e os transforma em informação estratégica, facilitando a interpretação de um grande volume de dados.

Tomar melhores decisões comerciais, com base em dados, é o cerne da Inteligência de Negócio. Ela irá te mostrar a verdade, a saúde do seu negócio e para assim te ajudar a gerar insights (ideias) no desenrolar do processo de análise das informações. Uma boa olhada em seus dados internos, somados aos dados externos, isto é, do mercado e concorrência, proporciona uma visão do cenário completo.

 

Processos da Inteligência de Negócios

Mobilização

O primeiro passo a dar rumo a Inteligência de Negócio é a mobilização de todas as pessoas envolvidas e importantes no gerenciamento da empresa. Decisões estruturais poderão ser necessárias para que a empresa adote uma cultura orientada à dados e o “patrocínio” da alta administração é vital para que as iniciativas avancem. Na sequência será preciso disseminar esta cultura pela empresa e nesse momento, toda a organização precisará estar envolvida.

Coleta

Após entender as necessidades da empresa é a hora de coletar todo o tipo de dados existentes dentro do negócio, sejam em banco de dados, planilhas, plataformas, para serem utilizados no processo.

Estruturação do sistema e análise

Fase de extração, consolidação e transformação dos dados em informações valiosas. Mediante as metas e indicadores definidos relacionados aos processos chave, tecnologias e ativos digitais (como planilhas e dashboards) são usados para eficiência do processo. Eles contribuem para agregar e monitorar constantemente e em tempo real os dados, possibilitando a sua análise.

Compartilhamento

Os dados e relatórios são apresentados à empresa para dar continuidade ao processo. A equipe aprenderá a usar as informações e os gestores e analistas usarão a ferramenta para consultas.

Monitoramento

Será preciso monitorar frequentemente os dados e resultados. Sempre revisar e refinar as metas e indicadores estabelecidos. Desse modo, fica mais fácil acompanhar o histórico de evolução da empresa.

Termos associados a Análise de Dados e Funções desempenhadas dentro da Análise de Dados

Antes de dar continuidade aos conteúdos da próxima etapa da jornada, gostaríamos de chamar sua atenção para esse tópico em específico. Visando facilitar a compreensão acerca do assunto análise de dados, consolidamos alguns termos recorrentes e funções desempenhadas dentro desse setor.

Com a tecnologia avançando a cada dia, surgem novos métodos, técnicas e ferramentas para auxiliarem as empresas a entregarem seus produtos ou serviços se beneficiando da análise de dados. Tendo isto em mente, antes de avançar, acesse os conteúdos a seguir e conheça os principais termos relacionados a análise de dados e funções específicas relacionadas ao exercício dessa atividade.

Ter o entendimento de tais termos e funções é fundamental para consolidar ainda mais os conhecimentos adquiridos até aqui. Além de auxiliá-lo a aplicar a análise de dados aos objetivos e necessidades do seu negócio ou estudos.

Termos associados a Análise de Dados

Funções desempenhadas dentro da Análise de Dados