A importância da análise de dados no mundo digital

Publicados: 2022-09-23

Desde que a pandemia abalou nosso mundo, as empresas em vários setores estão evoluindo rapidamente para impulsionar transformações digitais bem-sucedidas. Eles aprenderam mais ou menos a trabalhar e prosperar online, ajudar sua força de trabalho a encontrar um equilíbrio entre o trabalho e a vida doméstica e ainda gerar maiores lucros.

O aumento da atividade online resultou naturalmente em um aumento maciço de dados que as empresas podem coletar, usar e analisar para vários propósitos:

  • para impulsionar as vendas
  • entender melhor o público-alvo e os mercados-alvo
  • refinar seus produtos e serviços
  • e assim por diante.

No entanto, o influxo de dados apresenta um novo desafio (e uma grande oportunidade – depende de como você o vê) para as empresas : como elas convertem essa riqueza de novos dados em insights acionáveis? Com a ajuda da análise de dados, é claro.

É verdade que as empresas não estão se esquivando de aproveitar diferentes maneiras de registrar e utilizar dados para tomar melhores decisões de negócios. E a análise de dados apresenta a eles uma plataforma para extrair valor da grande escala de dados.

Índice

Mas o que é análise de dados?

A análise de dados é o processo de análise de dados brutos para recuperar insights significativos e acionáveis, que podem ser usados ​​para informar e conduzir decisões de negócios inteligentes. Além disso, refere-se às ferramentas e metodologias que entram em jogo para o processamento de dados.

Análise de dados e visualização em gráficos

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De manufatura e marketing a automotiva e energia verde a educação e recursos humanos – todos os setores usam a análise de dados de uma forma ou de outra. De acordo com o Splunk, as empresas que enfatizam muito os dados experimentam um aumento anual de 5,32% em média.

A HBR informa que 74% dos líderes de negócios esperam ganhos de produtividade a longo prazo ao disponibilizar insights de dados para os funcionários da linha de frente. A análise de dados ajuda as empresas a desenvolver campanhas publicitárias robustas, modificar ofertas antecipadamente e aprimorar o relacionamento com os clientes.

Isso não é surpreendente, pois 2,5 quintilhões de bytes de dados são criados todos os dias. Essa estatística só aumentará à medida que a Internet das Coisas (IoT) na análise de dados assumir o centro do palco e as empresas se apressarem para entender as complexidades emergentes do gerenciamento de dados.

Infelizmente, nem tudo é bonitão.

Um estudo da Deloitte diz que 67% dos executivos não se sentem à vontade para acessar ou utilizar dados com as ferramentas e recursos existentes, e 55% dos dados coletados pelas empresas nunca são usados. Há uma necessidade maior de recorrer à análise de dados para que as empresas saibam como usar os dados da maneira que devem.

Tipos de análise de dados

Para entender a fundo o conceito de análise de dados, é imperativo descobrir os diferentes tipos de análise de dados:

1. Análise descritiva

A análise descritiva responde às perguntas gerais e ajuda a criar um resumo dos grandes conjuntos de dados. Ele ajuda as empresas a descobrir informações essenciais usando visualização e análise de dados. A análise de dados baseada em IoT gira em torno disso.

2. Análise de diagnóstico

Esse tipo de análise explora as informações recebidas da análise descritiva com mais detalhes. A análise de diagnóstico ajuda a identificar anomalias e tendências, aproveitando a ciência de dados – um campo de estudo que combina habilidades de programação, conhecimento de domínio e conhecimento de estatísticas para obter insights significativos de grandes volumes de dados.

3. Análise preditiva

É um ramo de análise avançada que prevê resultados usando dados históricos combinados com técnicas de modelagem estatística, ML e mineração de dados.

As empresas utilizam análises preditivas para encontrar padrões nos dados para identificar riscos e oportunidades em seus ciclos de vida de negócios e clientes.

Componentes da análise de dados

Existem essencialmente quatro métodos pelos quais você pode optar para processar qualquer conjunto de dados, incluindo:

1. Mineração de dados

A mineração de dados divide grandes volumes de dados brutos em pedaços granulares de informações para uso. Também ajuda a identificar anomalias em grupos de dados e avalia as dependências entre diferentes grupos de dados para chegar a correlações entre eles.

Mineração de dados dos dispositivos dos usuários

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2. Visualização de dados

Como o nome sugere, a visualização de dados estabelece os dados visualmente para uma melhor avaliação . Em palavras simples, torna dados complexos facilmente compreensíveis – mesmo por um novato. Isso pode incluir gráficos de pizza, histogramas, gráficos de barras e gráficos.

3. Análise de texto

Simplificando, a análise de texto é usada para digitação preditiva de seus e-mails e desenvolvimento de correção automática para seu telefone . Ele processa enormes pedaços de textos não estruturados para construir algoritmos, incluindo análise linguística e reconhecimento de padrões em dados textuais.

4. Inteligência de Negócios (BI)

O BI compreende tecnologias e estratégias utilizadas pelas empresas para análise de dados e gerenciamento de informações de negócios. Ele ajuda a detectar tendências do setor, monitorar o comportamento do cliente e monitorar o sentimento do público . O BI é útil na colocação de produtos e na fixação de preços de produtos ou serviços. Ele usa ferramentas visuais como tabelas dinâmicas e mapas de calor para fazer o trabalho.

A inteligência de negócios ajuda de várias maneiras a entender seu mercado

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Análise de dados versus análise de negócios: diferenças comuns

Ao contrário da crença popular, as duas terminologias diferem aos trancos e barrancos, apesar de manipular dados, extrair insights deles e usar as informações para aumentar a eficiência operacional. Você pode pensar – eles basicamente fazem o mesmo trabalho! Não.

Então, como a análise de dados e a análise de negócios diferem uma da outra?

Análise de dados

A análise de dados envolve peneirar enormes conjuntos de dados para identificar padrões e tendências e chegar a conclusões sobre hipóteses, que, por sua vez, ajudam a tomar decisões de negócios.

Com a ajuda da análise de dados, as empresas podem responder a perguntas como: “Qual é a probabilidade de o cliente mudar para um concorrente? ” ou “Qual é a influência da agitação política em um país x nas preferências do consumidor?” Ele aproveita várias técnicas, como modelagem de dados, mineração de dados e ciência de dados .

A análise é mais ad hoc, com fontes de dados adicionadas à medida que as correlações são descobertas. A análise de dados geralmente é mais preditiva do que prescritiva, pois visa encontrar respostas para perguntas específicas e descobrir novos insights para obter vantagem competitiva.

Analista de negócios

Por outro lado, a análise de negócios se concentra no gerenciamento das implicações comerciais mais significativas dos dados e de suas ações, que podem ser desenvolver um novo produto ou priorizar uma tarefa em detrimento de outra.

A análise de negócios suporta a melhoria contínua na tecnologia e nos processos operacionais. As fontes de dados são definidas antecipadamente com base nas metas do projeto ou nos objetivos da empresa. Essa forma de análise é mais retrospectiva e descritiva.

Os membros comuns da equipe de análise de negócios incluem:

  • CDO
  • CIO
  • analistas de negócios
  • engenheiros de data warehouse
  • e assim por diante.

Digamos que a análise de dados seja uma versão mais de nicho da análise de negócios.

Para realizar a análise de dados, você precisa de um algoritmo para descobrir os padrões em seus dados e determinar quais variáveis ​​são cruciais e quais não são para os resultados de seus negócios. A análise de dados utiliza o aprendizado de máquina para prever melhor os conjuntos de dados e fornecer resultados mais precisos.

Análise de dados no marketing digital

Compreensivelmente, o núcleo da análise digital gira em torno de sua capacidade de identificar padrões . Dado o número de fontes de marketing que temos agora – mídias sociais, e-mail, tráfego do site – só é viável ter uma ferramenta robusta que possa ajudá-lo a reunir todos os pontos de dados e entendê-los.

Por exemplo, as empresas podem estudar cuidadosamente os visitantes do site e otimizar a experiência e o fluxo do usuário do site. Da mesma forma, ao coletar dados sobre produtos semelhantes aos produtos de outra empresa, você pode ajustar seus preços para obter uma vantagem mais competitiva.

Como a análise de dados pode impulsionar seus negócios no mundo digital

No mundo digital, a análise de dados é benéfica, pois oferece muitas vantagens para as empresas. Nos tempos atuais, você certamente não pode prosperar sem estudar e alavancar os dados para o aprimoramento de suas operações, devemos aprender sobre as diferentes maneiras pelas quais a análise de dados ajuda:

1. Experiência do cliente

À medida que as empresas se tornaram mais digitalizadas, a quantidade de dados de clientes disponíveis também aumentou em um curto espaço de tempo.

Agora você pode combinar localização, interações de chatbot, Internet das Coisas (IoT), uso de soluções de aplicativos móveis e feeds de marketing de mídia social com dados de históricos de transações, telefonemas, conversas por e-mail, bate-papos e interações na loja.

Diferentes dados pessoais coletados para melhorar a experiência do cliente

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Esses canais, combinados, podem capturar toneladas de dados, incluindo informações valiosas sobre onde e como os clientes gostam de se envolver com as empresas. Por exemplo, se perguntas específicas de clientes estão sendo feitas para chatbots, faz sentido fazer ajustes de acordo e oferecer aos clientes um nível mais alto de serviço, dando acesso a perguntas amplamente feitas.

2. Mitigação de riscos

O uso da análise de dados não se restringe apenas a identificar e prever oportunidades de negócios. Na verdade, também destaca os riscos potenciais e ajuda as empresas ou departamentos a tomar medidas preventivas .

Por exemplo, empresas de cadeias de varejo podem aplicar modelos estatísticos baseados em dados de crimes. Dessa forma, eles podem determinar quais de suas lojas físicas estão em maior risco de serem alvo de ladrões, para que possam aumentar a segurança de acordo.

Da mesma forma, a análise de dados também destaca os riscos financeiros . Os dados podem limitar as perdas determinando o preço ideal para vender ações mais antigas.

3. Segurança aprimorada

Ameaças de segurança de dados não são incomuns hoje em dia. Embora nenhuma empresa possa prever o futuro, especialmente no que diz respeito às ameaças de segurança, a implantação de ferramentas de análise para analisar eventos de segurança ajuda a muitos.

Aprimoramento de segurança

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Com a ajuda dessas ferramentas, é possível detectar uma ameaça antes mesmo que ela tenha a chance de afetar sua infraestrutura e resultados financeiros . Por exemplo, o tráfego de rede monitorado pode ser usado para identificar indicadores de comprometimento ou comportamentos anormais e tomar medidas corretivas antes que uma ameaça real ocorra.

4. Gerenciamento simplificado da cadeia de suprimentos

As empresas podem melhorar a eficiência operacional por meio da análise de dados coletando e analisando dados sobre a cadeia de suprimentos . Os dados podem mostrar onde se originam os atrasos ou gargalos na produção e ajudar a prever onde podem surgir problemas futuros.

Por exemplo, se uma previsão de demanda mostrar que um fornecedor específico não seria capaz de lidar com o volume do produto “A” necessário para as festas de fim de ano, você poderá encontrar um substituto para o fornecedor adquirir esse produto e evitar atrasos na produção.

Cadeia de suprimentos simplificada

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No mundo do varejo, muitas empresas lutam para manter níveis ideais de estoque. A análise de dados é útil para garantir um fornecimento ideal de todos os produtos com base em vários fatores, como:

  • temporadas de férias
  • sazonalidade
  • comportamentos do consumidor
  • e assim por diante.

Esse tipo de análise prepara você melhor para administrar seus negócios. Quem não quer isso?

5. Melhores oportunidades de negócios

O benefício mais óbvio da análise de dados é que ela ajuda a identificar as principais oportunidades de negócios .

Isso geralmente é feito em duas etapas. Primeiro, a análise preditiva ajuda a sugerir o que pode acontecer no futuro com base nos dados coletados. Depois, a análise prescritiva pode indicar como sua empresa deve reagir a essas mudanças, tendências ou oportunidades previstas. Por exemplo, sua empresa pode adaptar suas ofertas e preços com base nos dados do cliente e aumentar diretamente as vendas.

A gigante do comércio eletrônico Amazon apresenta recomendações de produtos na página inicial para cada visitante recorrente que volta ao site ou aplicativo móvel. Essas sugestões são baseadas no que eles navegaram ou compraram no passado.

Etapas envolvidas na análise de dados

Agora que você conhece a análise de dados, seus principais tipos e componentes e como ela pode ajudar a aprimorar seus negócios no mundo digital, você já se perguntou quais etapas estão envolvidas na análise de dados? Intrigado? Venha, vamos dar uma olhada:

Imagine um cenário: você tem uma empresa de comércio eletrônico de sucesso com 1 milhão de clientes em seu gatinho. Tudo é excelente, mas você ainda não pode estar relaxado ou colocar os pés para cima. Ainda existem rachaduras específicas em sua armadura que você gostaria de corrigir. OK!

Você deseja identificar problemas específicos relacionados ao seu negócio de comércio eletrônico e desenvolver soluções personalizadas baseadas em dados para o crescimento dos negócios. Aqui estão as cinco etapas concretas que você seguirá para atingir seus objetivos por meio da análise de dados:

1. Entenda o problema

Antes de mais nada – quais são os problemas mais visivelmente comuns em suas operações? As empresas de comércio eletrônico geralmente enfrentam problemas, como:

  • previsão de devolução de itens
  • número de pedidos cancelados
  • otimização de rotas de veículos
  • identificação de fraude
  • e assim por diante.

O que é que está incomodando você? O que precisa de conserto?

Fazer perguntas para identificar o problema

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2. Colete os dados

Reúna dados de negócios transacionais e informações relacionadas ao cliente dos últimos anos. Dessa forma, você pode resolver os problemas que sua empresa está enfrentando. Os dados podem ter informações sobre o total de unidades vendidas de um produto e os lucros obtidos em uma linha do tempo específica. Os dados passados ​​desempenham um papel crítico na formação do futuro dos negócios. Portanto, busque o maior número possível de conjuntos de dados.

3. Limpe os dados

Nem todo conjunto de dados que você reunir será digno de análise. Na verdade, quando você escolhe os dados, eles provavelmente estarão em um estado confuso e desordenado. Alguns conjuntos de dados não serão adequados ou relevantes para qualquer análise e, portanto, devem ser removidos da mistura. Limpe os dados para remover valores redundantes, indesejados e ausentes e prepare-os para análise.

Filtragem de dados

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4. Exploração de dados

Uma vez que os dados coletados tenham sido limpos e preparados, execute a análise exploratória dos dados. Faça uso de visualização de dados, ferramentas de mineração de dados e tecnologias de inteligência de negócios para analisar e prever resultados futuros dos conjuntos de dados. Existem resultados específicos que você pode esperar ao concluir a etapa para sua empresa de comércio eletrônico. Você pode:

  • Determine quando um cliente compra o próximo produto.
  • Preveja as vendas e o lucro para o próximo trimestre.
  • Calcule o caminho mais curto para entregar o produto.
  • Identifique quanto tempo você leva para concluir uma remessa.

5. Interprete os resultados

A etapa final é interpretar os resultados e verificar se os resultados atendem às suas expectativas. Além disso, você pode descobrir padrões ocultos e tendências futuras, que o ajudarão a complementar sua tomada de decisões de negócios.

Principais ferramentas de análise de dados

Agora entendemos as várias etapas que fazem parte de um processo típico de análise de dados. Para começar sua jornada, vamos discutir as principais ferramentas a serem usadas para realizar essa função:

  • O Tableau ajuda a desenvolver várias visualizações para apresentar dados de forma interativa e criar relatórios e painéis para apresentar tendências e insights de negócios. Ele oferece recursos ilimitados de exploração de dados sem interromper o fluxo de análise.
  • O Apache Spark é uma máquina de análise de dados de código aberto que ajuda a processar dados em tempo real. Ele realiza análises sofisticadas com a ajuda de consultas SQL e algoritmos de aprendizado de máquina.
  • R é uma linguagem de programação de código aberto usada para análise estatística e numérica. Ajuda na análise e visualização de dados.
  • O Power BI, como o nome sugere, é uma ferramenta de business intelligence com uma funcionalidade fácil de arrastar e soltar, que oferece suporte a várias fontes de dados e ajuda a fazer perguntas sobre seus dados, obtendo insights imediatos.
  • O SAS ajuda a visualizar dados, escrever consultas SQL e realizar análises que ajudam a criar modelos de aprendizado de máquina para previsões e previsões.
  • Python, uma linguagem de programação de código aberto orientada a objetos, oferece suporte a várias bibliotecas para visualização, modelagem e manipulação de dados.

Para você

O mundo dos dados é realmente fascinante. A análise de dados ajuda as empresas a entender grandes volumes de informações para desenvolvimento. A Statista informa que o mercado global de Big Data será avaliado em US$ 103 bilhões até 2027. O futuro da análise de dados é brilhante!

Com uma participação de 45%, o segmento de software (ferramentas de análise de dados) se tornaria o grande segmento de mercado de Big Data no mesmo ano. Como sua empresa está se beneficiando dos dados? Você está recebendo ajuda de alguma ferramenta de análise de dados?

Certamente, os processos e ferramentas mencionados acima ajudarão você a obter o máximo de suporte da análise de dados. Se você ainda não deu muita ênfase aos dados, agora é a hora de começar, para não ficar para trás. Tudo de bom!