No campo da análise dos dados há diferentes tipos de analytics e cada modelo ajuda a encontrar informações corretas que mostram caminhos para criar vantagens competitivas e melhorar os resultados das empresas.

O principal objetivo da análise dos dados é ajudar as organizações a tomar melhores decisões de negócios. Contudo, não se trata de uma solução única, ou seja, as empresas devem entender quais tipos de analytics podem ser usados em cada objetivo.

Neste material, vamos esclarecer os tipos de analytics mais comuns, suas vantagens e como realizar análise dos dados com mais eficiência e assertividade. Acompanhe:

Quais são os modelos de análise dos dados? 

À medida que as empresas coletam mais informações, aumenta a necessidade de realizar a mineração de dados e de extrair mais valor deles. Ou seja, isso gera novas possibilidades em diferentes métodos de análises.

Em suma, as empresas precisam compreender o potencial que cada tipo de analytics oferece. Isso ajuda a identificar as funções e competências, infraestrutura e tecnologias que cada organização precisará para ser verdadeiramente orientada por dados.

Dados sem análise possuem baixo valor. Ou seja, a alfabetização de dados é crucial, pois equipes precisam compreender no quê, quando, onde, por que e como a análise dos dados pode melhorar a tomada de decisão para atingir os objetivos de negócios.

Neste contexto, o data analytics se enquadra em 4 categorias:

1 – Análise descritiva

É o tipo de analytics mais simples e a base sobre a qual todos os outros são construídos e responde a pergunta “o que está acontecendo em minha empresa?”. Isso significa que ela permite extrair tendências de dados brutos para responder questões, como:

• Quanto a empresa vendeu ou está vendendo?
• Qual foi a produtividade geral?
• Quantos clientes desistiram no último trimestre?

2 – Análise de diagnóstico

Este tipo de analytics mostra a pergunta “Por que determinada situação está acontecendo?”. Ela pode ser feita com a exploração de informações de um data warehouse (depósito de dados). Contudo, normalmente é realizada com uma pesquisa mais ampla, a fim de encontrar mais dados para chegar à respostas, como:

• Por que as vendas da empresa diminuíram no trimestre anterior?
• Por que houve um aumento na rotatividade de clientes?
• Por que tais produtos estão superando os números de vendas do ano anterior?

3 – Análise preditiva

Usada para fazer previsões, ela ajuda a saber “o que provavelmente acontecerá no futuro com base em tendências e padrões anteriores?” A análise preditiva permite fazer previsões informadas sobre o que o futuro reserva para a empresa e formular estratégias com base em cenários prováveis, como:

• Prever problemas de manutenção e quebra de peças em máquinas.
• Determinar o risco de crédito e identificar possíveis fraudes.
• Identificar sinais de insatisfação dos clientes.

4 – Análise prescritiva

Este modelo permite uma tomada de decisão  com em uma previsibilidade de resultados, usando análise preditiva. Este tipo de analytics leva em consideração todos os fatores possíveis em um cenário e sugere conclusões acionáveis. Veja as vantagens:

• Permite que as empresas aprendam com o passado para obter melhores resultados no futuro.
• Encontra rapidamente as tendências, oportunidades e desafios.
• Identifica variáveis que influenciam o comportamento dos consumidores.
• Aumenta as probabilidades de sucesso no lançamento de produtos e serviços

Apesar dos benefícios de cada tipo de analytics para a tomada assertiva de decisões, muitas empresas ainda não possuem as habilidades necessárias para utilizá-las.

A exemplo disso, 73% das empresas no Brasil investem em data analytics, mas só 28% conseguem realizar a mineração de dados, coleta e gerenciamento de forma adequada. Ou seja, o desafio está em analisar as informações com eficiência.

Como realizar a análise dos dados? 

Os quatro tipos de análise de dados devem ser usados ​​em conjunto para criar um mindset verdadeiramente orientado a dados. Contudo, há diretrizes importantes para a priorização de um dos tipos, dependendo do projeto. Veja:

• Ter em mente que, para entender a situação atual da sua empresa, a análise descritiva é o caminho mais indicado.
• Para descobrir como a empresa chegou em determinado ponto, a opção é a análise de diagnóstico.
• Já a análise preditiva é útil para determinar a trajetória de uma situação e identificar se as tendências atuais continuarão.
• Por fim, a análise prescritiva pode ajudar a considerar todos os aspectos dos cenários, atuais e futuros, para planejar estratégias acionáveis.

Importante: dependendo do problema enfrentado pela organização, a análise dos dados pode ser feita por dois ou três tipos de analytics ao mesmo tempo.

Mas, diante da escassez de talentos no área de dados e dificuldade das empresas construírem uma equipe forte para o data analytics, a ajuda de uma parceira especialista tornou-se uma alternativa mais eficiente nestas escolhas. 

A MG info pode ajudar você

A MG Info dispõe de serviços complementares que permitem prover a alfabetização e democratização dos dados de forma escalável, com segurança e qualidade, a fim de ajudar as empresas a extraírem mais valor das informações de seus sistemas de analytics.

Com mais de uma década de experiência, ajudamos a implementar a cultura de dados, por meio de soluções ágeis, flexíveis e de acordo com a necessidade de cada empresa para lidar com todo tipo de analytics.

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Governança de dados

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Além do treinamento, é importante prover a continuidade do aprendizado e, por isso, oferecemos suporte e apoio para o desenvolvimento, com um serviço especializado para toda a organização sanar as dúvidas ligadas ao processo de análise dos dados.

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