Entenda o que é Data Analytics e como utilizá-lo aqui!

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Todo decisor precisa encarar informações para tomar medidas no agora, como também precisa olhar os dados e projetar alguns cenários para o futuro. Para isso, é importante organizar as fontes e integrá-las, a fim de otimizar a precisão e garantir uma visão holística e certeira que reforce as escolhas. Nesse sentido, Data Analytics é essencial.

O conceito envolve processos e operações com o objetivo de transformar dados brutos em insights de negócio. É uma estratégia fundamental no mundo em que dados são gerados a todo instante e em que é preciso aumentar o sucesso com as decisões, evitando e reduzindo riscos. Assim, a gestão consegue contribuir ativamente com o crescimento da empresa.

Quer saber mais sobre esse assunto? Continue a leitura!

O que é Data Analytics?

Data Analytics é um conceito para descrever soluções que coletam, processam, organizam e analisam dados brutos com o objetivo de chegar a resultados e conclusões. Em outros termos, consiste em ferramentas que integram diferentes fontes (CRM, redes sociais, ERPs), agrupam esses elementos e realizam processamentos neles para extrair insights e valor. São utilizados dados estruturados e não-estruturados.

Esses dados sobre os quais estamos falando são extremamente complexos: gerados em tempo real, variados, com diversos formatos e que precisam de cuidado com relação à sua veracidade. Requerem uma infraestrutura adequada e robusta de TI para gerenciar o dinamismo deles.

Uma vez que esses dados são tão numerosos e variados, é difícil encontrar padrões neles manualmente para entender o que está realmente acontecendo. Os softwares de Analytics permitem identificar essas tendências e padrões, detectar desvios, realizar associações, agrupamentos e correlações, bem como fazer investigações profundas que possibilitam traçar cenários e gerar previsões.

Existe a possibilidade de realizar alguns tipos diferentes de análise: descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva.

  • Descritiva: descreve o que aconteceu; 
  • diagnóstica: explica as causas dos eventos que ocorreram;
  • preditiva: permite criar predições para o futuro;
  • prescritiva: possibilita a criação de planos de ação para as previsões.

Em termos mais técnicos, as aplicações de Analytics envolvem alguns conceitos, como os de Business Intelligence (BI), Machine Learning e Cloud Computing. O BI consiste no conjunto de ferramentas que tratam dados para fins de decisões de negócio. Envolve painéis com gráficos, relatórios, filtros e outras opções, de modo a otimizar o processo de tomada de decisão.

O Machine Learning é outra das soluções que integram esses sistemas analíticos. Consiste em fazer os computadores aprenderem sobre os dados e sugerirem conclusões e insights. Nesse sentido, podem ser utilizados métodos preditivos, que identificam cenários futuros, e descritivos, que simplesmente dizem o que está ocorrendo e evidenciam os padrões nos dados.

Já a computação em nuvem envolve a infraestrutura de virtualização necessária para que esses dados sejam processados de maneira estável e escalável. Afinal, como já mencionamos, os dados requerem uma arquitetura mais poderosa e consistente. Ao viabilizar o uso de virtualização, a cloud permite que os custos não sejam descontrolados,

Desse modo, é possível garantir segurança e estabilidade nas transferências de dados, entre a coleta e as análises. Tudo funciona com agilidade e rapidez. 

Por que utilizá-lo dentro da empresa?

Agora, vamos examinar algumas justificativas para a adoção de Data Analytics em sua empresa.

Análise da concorrência

Como analisar a concorrência e realizar um benchmarking efetivo sem uma grande quantidade de dados? Inviável. Afinal, quanto maiores as bases utilizadas, maior é a precisão. Com os sistemas de análise, é possível automatizar a busca por padrões nesses dados massivos, utilizando o que já falamos de Machine Learning, Deep Learning, redes neurais e outros conceitos. 

Com isso, a gestão é capaz de se destacar e implementar ações inovadoras no mercado. Ao entender os pontos fortes e fracos de outras empresas no mesmo segmento, as decisões podem tornar a sua organização singular.

Desenvolvimento de serviços

O apoio dos dados também é crucial no desenvolvimento de produtos e serviços. Com essa visão mais holística, torna-se viável entender melhor as necessidades dos clientes, aprofundar nos requisitos, bem como otimizar os processos de desenvolvimento, com mensuração de produtividade e outros indicadores. 

Previsão de faturamento

Outra vantagem é a possibilidade de predição de faturamento. A gestão conseguirá prever o sucesso e o fracasso de uma estratégia ou até mesmo chegar a valores quantitativos de quanto será o faturamento, diante de determinadas condições. Com a ajuda de técnicas de Machine Learning, como classificação e regressão, é possível investigar base de dados e chegar a probabilidades ou caminhos que permitam realizar essas conclusões.

Redução de custos

A eficiência é outro dos objetivos alcançados por quem investe em Analytics. Afinal, torna-se viável estudar as condições atuais para entender o que está gerando descontrole de gastos e desperdícios internamente. Com o monitoramento, o sistema consegue prover alguns padrões que levam a empresa a gastar mais, o que pode ser eliminado. A visão geral permite enxergar além, com muito mais detalhes.

Como utilizar o Data Analytics no dia a dia da empresa?

Inicialmente, é preciso unificar as bases e focar na integração. Um dos pilares da análise de dados é justamente a ideia de concentrar dados em um só local, de modo a permitir os cruzamentos e estudos. Dados dispersos podem atrasar as análises e até mesmo prejudicar a precisão, já que alguns deles não estarão disponíveis quando necessário.

Para alimentar os sistemas, o monitoramento dos indicadores mais relevantes é imprescindível. Esse acompanhamento será o principal combustível para impulsionar a geração de valor com os dados. É importante manter a visão sobre o que é relevante para o contexto da empresa apenas.

Então, esteja pronto para compartilhar os insights e garantir a transparência para todos. A grande vantagem de contar com painéis de dados, com visualização simples e intuitiva, é justamente a possibilidade de garantir que todos estejam alinhados com as conclusões. Desse modo, torna-se possível que cada setor tenha uma visão específica sobre o que importa para ele.

Data Analytics é um conceito que engloba uma série de ferramentas que visam transformar dados brutos em informações de valor para as decisões internas. Assim, é possível otimizar os processos, eliminar custos, melhorar a análise de benchmarking e desenvolver serviços melhores e mais relevantes para seus clientes, o que reflete nos lucros. Com essa visão global, que compreende os eventos históricos e permite visualizar o que vai acontecer, é possível errar menos e alcançar o crescimento do negócio.

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