A análise de dados, em plena era digital, não é mais opcional para empresas que querem fazer gestão e crescer, tornou-se um ponto chave dos negócios.
A todo minuto, milhares de dados são gerados nas mais diversas áreas das organizações. Com isso, adquire-se uma grande riqueza de informações relevantes para a continuidade do negócio, como entender as tendências de compra dos consumidores e práticas dos concorrentes.
Nesse sentido, empresas que querem ser ágeis para se adaptar às tendências e serem competitivas no mercado, precisam estruturar processos de análises de dados.
Portanto, aprenda nesse texto sobre o que é a análise de dados, qual a sua importância, quais são os tipos e como fazer. Dessa forma, esteja um passo mais próximo de implementar uma gestão data driven no seu negócio
O que é análise de dados?
A análise de dados é o processo de transformar dados em conhecimentos úteis e insights relevantes aos mais diversos propósitos das empresas.
Isso é feito através da coleta de informações qualitativas e quantitativas. Consequentemente, esses dados são tratados e comparados, gerando orientações para a tomada de decisão e a melhoria de performance do negócio.
Para empresas que querem fazer gestão desde o primeiro dia, a análise de dados se torna um dos principais pontos vitais.
Sem dados, não há tomada de decisão assertiva sobre o futuro do negócio. Dessa forma, é necessário incluir processos de coleta e análise de dados na rotina da empresa.
Além disso, a maturidade de análise de dados acompanha o nível de maturidade de gestão como um todo: há formas simples e complexas de se fazer a análise de dados.
Portanto, é necessário entender o momento da jornada de gestão que a empresa se encontra para alinhar a sua capacidade de gerir os dados coletados.
Exemplos de análise de dados
Para todos os cenários em que se pode gerar hipóteses, a análise de dados se faz presente para confirmá-las ou descartá-las.
Na rotina de empresas que adotam a gestão data driven, é possível contar com informações em tempo real sobre as mais diversas áreas, como: vendas, finanças, marketing, produção, etc.
No setor comercial, por exemplo, é possível monitorar o comportamento e as interações que os usuários têm com o site para direcionar a estratégia de vendas.
A partir de dados gerados pelos cliques e o tempo de permanência nas páginas, é possível averiguar se uma pessoa já está qualificada para ser abordada diretamente por um vendedor, ou se ainda precisa passar por um processo de relacionamento e nutrição.
Já no setor de produção, a integração com os dados gerados pelo setor comercial é imprescindível.
Com as informações sobre previsão de demanda de venda, o setor de PCP planeja quando deve-se dar entrada em ordens de produção.
Consequentemente, os dados de pedidos confirmados vão ser fundamentais para monitorar o comportamento dos estoques e dar baixa nos produtos.
Análise de dados: qual a importância?
Em uma realidade de transformação digital, a análise de dados se tornou a principal ferramenta para diagnosticar e orientar soluções para os problemas estratégicos das empresas.
Ao analisar os dados, rastrear-se continuamente as atividades desempenhadas por todas as partes do negócio, possibilitando entender quais setores estão performando abaixo do esperado e por quê.
Ao entender de forma sistêmica os desafios dos setores, é possível tomar decisões assertivas, com base nas informações extraídas.
Ou seja, uma gestão data driven é capaz de visualizar a empresa como um todo, sabendo priorizar os esforços de pessoal e investimentos para as áreas que mais precisam e mais impactam a sustentabilidade do negócio.
No momento em que se explora todas as informações que a empresa coleta, uma parcela desse grande volume se transforma em inteligência de negócios.
Assim, a análise de dados ajuda a sua empresa a entender os erros e acertos do passado e a prever tendências e comportamentos do futuro. Nesse sentido, gera vantagem competitiva, pois possibilita que o negócio se diferencie dos demais por compreender de forma assertiva as necessidades do mercado.
Quais os benefícios da análise de dados?
Quanto à aplicação da análise de dados, tanto startups e pequenas empresas quanto grandes empresas podem aproveitar do potencial dessa prática. Dentro dos principais benefícios atrelados, estão:
- gestão e minimização de riscos;
- análise contínua de indicadores e resultados;
- melhoria da experiência do cliente;
- antecipação de tendências do mercado.
Análise contínua de indicadores e resultados
Empresas que estão dispostas a crescer precisam conhecer os seus resultados a fundo. Para isso, é preciso extrair continuamente informações acerca da performance dos processos internos do negócio.
Ao analisar esses dados, é possível constatar as estratégias que funcionaram e os motivos pelos quais elas não deram certo. Assim, cria-se uma fase de aprendizado e um ciclo de melhoria contínua e inovação.
Antecipação de tendências do mercado
O mercado é um elemento fundamental da gestão que está sempre se transformando. Empresas que querem ser competitivas precisam não só compreender, mas também responder às tendências do mercado e aos desejos dos consumidores.
A análise de dados se torna muito benéfica para isso, pois possibilita interpretar os resultados dos segmentos de mercado, possibilitando tomar decisões certeiras, antecipar movimentos e minimizar riscos.
Tipos de análise de dados
Existem diferentes maneiras de se enxergar os dados, portanto, também há formas distintas de análise de dados.
Cada tipo possui uma finalidade única, logo, pode-se compreender as informações com olhares diferentes para atingir o objetivo esperado. A seguir, confira as quatro principais formas de análise de dados e entenda como são aplicadas na realidade.
Análise Descritiva
A análise descritiva trabalha com dados da superfície (facilmente encontrados) baseados em fatos, em resultados obtidos.
Sua aplicação é ideal quando é necessário saber “o quê” está acontecendo em tempo real, justamente por isso é um dos tipos de análises mais comuns.
Ao descrever como um acontecimento se dá, é possível criar métricas, relatórios e segmentações e tomar decisões assertivas. Assim, visa direcionar a construção de estratégias.
Análise Preditiva
A análise preditiva objetiva prever cenários futuros com base em dados históricos, direcionando o que deve acontecer caso as condições se cumprirem.
Portanto, exige mais esforços para aprofundamento dos dados para gerar as correlações de causa e efeito. Como busca insights sobre o futuro da empresa, a análise preditiva geralmente está atrelada com o desenvolvimento de planos de ação.
Um exemplo comum de análise preditiva é o cálculo de previsões de venda baseado no comportamento comercial do ano ou do semestre passado.
Análise Prescritiva
Trata-se de um método que visa encontrar as decisões que devem ser tomadas pela empresa. Para isso, está fortemente conectada a análise anterior, pois é preciso entender a viabilidade, os resultados e os riscos dos cenários previstos.
Por depender de previsões e predições, é apoiada por tecnologias como inteligência artificial, machine learning e algoritmos para simular alterações nos cenários. Portanto, a análise prescritiva avalia as consequências para definir qual o melhor caminho para alcançar algum objetivo
Análise Diagnóstica
A análise diagnóstico visa explicar o “por quê” de algum fato que ocorreu. Para isso, utiliza-se da probabilidade para analisar determinada consequência e identificar as causas que levaram ao resultado atingido.
Requer conhecimento em teorias de análise, como regressão estatística, teorias da probabilidade, para fazer o desdobramento dos caminhos que geraram o efeito analisado.
Por exemplo, pode ser utilizada para identificar quais foram os principais canais de venda responsáveis pelo faturamento de determinado mês da empresa.
Como fazer análise de dados?
Para realizar uma análise de dados de sucesso, é necessário incluir um processo com etapas de planejamento, execução, controle e aprendizado, conforme o PDCA.
A seguir, desenvolvemos um passo a passo de 4 etapas para desenvolver uma análise de dados assertiva para o seu negócio. Um processo bem estruturado vai impedir que a análise de dados se torne uma atividade pontual, mas algo recorrente e estratégico.
Crie um planejamento para a análise
Um bom planejamento é chave para qualquer estratégia empresarial e para o processo de análise de dados não seria diferente.
Esse é o momento de definir o objetivo e o foco da análise, cronograma, orçamentos e pessoas envolvidas.
É imprescindível definir quais perguntas precisarão de respostas para atingir o objetivo traçado, as hipóteses e possíveis variáveis precisam estar claras.
Sem um planejamento, é muito possível perder o foco durante a execução da análise e assim, chegar a um resultado que não responda ao objetivo.
Controle resultados que realmente façam sentido para o negócio
Um dos grandes problemas das empresas é deixar de acompanhar dados que são vitais para o crescimento do negócio, ou controlar indicadores demais que não entregam informações úteis.
Nessa etapa, são fundamentais escolher KPI’s, indicadores de performance chave, e omitir dados que não serão utilizados. Isso será muito relevante para obter precisão e eficiência na etapa de coleta de dados.
Execute a análise com inteligência
Com o conhecimento das variáveis e indicadores, chegou o momento de botar a mão na massa.
Primeiramente, inicie com a coleta de dados e a organização desses em uma base de dados padronizada, ou seja, todas as linhas precisam ter as mesmas colunas.
Garanta a limpeza e o tratamento da base: exclua as colunas que não serão analisadas e padronize o formato dos dados (texto, número, moeda, data, etc). Por fim, transforme os dados para uma forma visual utilizando gráficos e dashboards.
Valide as hipóteses e melhore o processo
Nessa etapa, é preciso analisar os resultados finais observados nos gráficos e nas ferramentas visuais para concluir se as hipóteses anteriormente serão rejeitadas ou não.
Dessa forma, as hipóteses validadas precisam fornecer as respostas que vão satisfazer a pergunta inicial do objetivo.
Caso não retorne uma resposta assertiva, é preciso entender o que deu errado em uma etapa de aprendizado e rodar o passo a passo novamente, retomando o planejamento inicialmente feito.
3 ferramentas de análise de dados para conhecer
Em plena era digital, coletar dados e analisá-los de forma manual definitivamente não é a maneira para realizar uma análise de dados assertiva.
Hoje, a tecnologia oferece diversas alternativas para otimizar esse processo e gerar insights mais estratégicos para o seu negócio, visto que a análise de dados pode estar integrada às ferramentas utilizadas na gestão do negócio.
Hoje, é possível utilizar sistemas integrados de gestão, os ERP’s, que conectam diversos setores da empresa através da gestão da informação. Por meio do gerenciamento de inputs e outputs, é possível construir bases de dados robustas que se tornam fontes ricas para a análise de dados e geração de insights.
Entretanto, não é unicamente necessário um ERP para gerar-se dados. Ferramentas específicas para gerenciar setores, como CRM’s para a área Comercial ou Pesquisas de Clima para a área de Recursos Humanos, também servem como fontes de dados para a análise.
Dessa forma, toda a ferramenta que gera dados organizados em linhas e colunas comporta-se como uma database.
Quando chega o momento de analisar os dados coletados, as ferramentas de Estatística e Gestão da Qualidade se tornam fortes aliadas. A seguir, separamos 3 poderosas ferramentas para você utilizar na sua análise de dados.
Diagrama de Pareto
Essa é uma poderosa ferramenta para priorizar as análises mais importantes para os resultados do seu negócio, sendo baseada no princípio de Pareto, em que 80% dos problemas se concentram em 20% das causas.
O intuito por trás dessa ferramenta é identificar quais são os fatores que são mais representativos para causar o problema estudado e desenvolver planos de ação para mitigá-los.
Regressão Linear
Esta ferramenta é fundamental para entender como certas variáveis se relacionam e como elas influenciam o resultado final estudado.
A partir da regressão linear, por exemplo, podemos estudar como variáveis como temperatura e o horário de venda influenciam a demanda diária de um estabelecimento. Assim, é uma ferramenta chave para testar hipóteses e construir uma previsão de demanda coerente.
Análise ANOVA
A Análise ANOVA é conhecida como a Análise de Variância. Essa análise objetiva entender quais são as diferenças entre grupos de dados através da variação que os dados apresentam.
Na prática, podemos utilizar essa ferramenta para questionar padrões e tendências entre conjuntos de dados.
Por exemplo, será que o NPS médio de funcionários seniores é maior que o de funcionários juniores? Esse é um caso em como a ANOVA pode direcionar uma estratégia de contratação de pessoas nas empresas.
Metodologias de análise de dados
Existe um grande potencial de geração de insights para a tomada de decisão através dos dados gerados pelo negócio. Para extrair toda essa riqueza de informações, é fundamental compreender os tipos de pesquisa que existem e como devem ser analisados.
Cada formato de pesquisa possui prós e contras e depende de alguns fatores para se adequar melhor ao contexto da empresa e o objetivo da análise. Esses aspectos incluem a facilidade de encontrar uma amostra grande de respondentes, necessidade de opiniões mais subjetivas, etc.
A seguir, conheça os dois tipos de metodologias de análise de dados: a análise quantitativa e a análise qualitativa.
Análise de dados quantitativos
A análise de dados quantitativos é baseada em números e cálculos matemáticos, tendo, assim, um caráter mais objetivo e menos subjetivo.
Dessa forma, normalmente os dados quantitativos se originam de medições ou respostas de perguntas fechadas, o que facilita a tabulação e agrupamento dos resultados.
Assim, é mais adequada para pesquisas que requerem uma grande amostra de respondentes ou trabalham com grandes volumes de dados. O cálculo do número de amostras é baseado em fórmulas e é fundamental para a assertividade da amostra.
Por dispor de informações mais objetivas através dos números, os dados quantitativos são mais facilmente interpretados do que os dados qualitativos.
Entretanto, apresenta menor riqueza de informações por amostra. Ainda mais, ao tabular os resultados quantitativos, é possível observar a frequência e averiguar a importância dos valores que foram encontrados.
No mundo corporativo, os dados quantitativos estão fortemente presentes. Nas análises financeiras, são predominantes, destacando-se informações como o faturamento, os custos, despesas, etc.
Já em outros setores, podemos enxergar dados quantitativos no número de produtos vendidos, nas quantidades de estoque, nas notas das pesquisas de satisfação, no número de propostas apresentadas, etc.
Análise de dados qualitativos
Por outro lado, a análise de dados qualitativos tende a ser mais complexa e detalhada, pois origina-se de um universo variado e subjetivo de respostas.
Sendo assim, é mais flexível e realista, permitindo visões diferentes e opiniões mais aprofundadas.
Entretanto, é uma análise que requer mais esforço tanto do respondente, quanto de quem pergunta, sendo assim mais indicada para pesquisas que não precisam de um grande número de amostras.
Ao ter um método de coleta mais focado na comunicação, a pesquisa qualitativa ajuda os negócios a entender fenômenos mais psicológicos, como o comportamento de seus clientes, suas experiências individuais, anseios e desejos.
Portanto, a análise qualitativa é uma ferramenta muito poderosa para estudar pessoas, sendo muito útil para pesquisas de mercado e pesquisas de clima organizacional.
Entretanto, pelo fato de cada pessoa ter opiniões e experiências distintas, as respostas também são variadas.
Isso aumenta a complexidade da análise por não existir um padrão dos dados finais. Assim, a análise qualitativa vai envolver esforços com a categorização de informações, de forma a destacar mensagens e recursos importantes que podem ser classificados como uma categoria única.
Inteligência de mercado e análise de dados: entenda as relações
A inteligência de mercado e a análise de dados são temáticas que estão fortemente relacionadas, visto que os dados coletados fornecem insights para compreender as necessidades dos clientes e adaptar o modelo de negócio.
Sem um processo de análise de dados, as empresas perdem vantagem competitiva e diferenciação, visto que não conseguem se adequar aos requisitos e tendências do mercado.
Quando se trata de dados importantes para a análise de mercado, podemos falar principalmente de tendências do segmento e comportamento de clientes.
O segmento está crescendo ano a ano? O tíquete médio daquele produto mudou ao longo do tempo? Qual é a frequência de compra dos clientes? Ao estudar respostas para essas perguntas, é possível descobrir novas fontes de receitas para o negócio.
Análise exploratória de dados: o que é?
A análise exploratória de dados, também conhecida como EDA (Exploratory Data Analysis), é uma variação da análise descritiva, que já estudamos anteriormente.
O propósito da EDA é examinar as correlações entre diferentes fatos e eventos através do estudo de um conjunto de dados, descobrindo novas relações que têm potencial de agregar à estratégia do negócio.
Nesse sentido, a análise exploratória de dados se diferente da análise descritiva convencional, que busca descrever comportamentos das variáveis de forma mais minuciosa, através de análises de média, moda, mediana, etc.
Entretanto, como a EDA visa correlacionar variáveis, são necessárias análises mais complexas, como classificação, regressão e clusterização de dados.
Para que a análise exploratória de dados possa trazer bons insights para a tomada de decisão, é muito importante que esse procedimento seja feito por meio de softwares especializados e linguagens de programação.
Como exemplos podemos citar o linguagens como o Python ou R, que podem trabalhar com um volume significativo de dados.
Especialização em análise de dados
Para realizar todos os processos de análises de dados que comentamos ao longo desse artigo, é muito importante considerar a contratação de um especialista em análise de dados.
Essa pessoa pode ser um analista ou cientista de dados, e deve realizar um papel mais tático de controle de informações.
É muito importante que isso esteja bem esclarecido, pois muitas vezes, atribui-se a tarefa de analisar dados a pessoas alocadas em funções operacionais, que acabam deixando de lado as funções mais táticas no dia a dia.
Ainda mais, é importante entender as possibilidades de formato de contratação.
Caso a organização não tenha orçamento ou estrutura para receber esse novo funcionário, pode-se considerar a contratação de uma empresa terceira especializada em análise de dados, para acompanhar os resultados e fazer eventuais análises.
Entretanto, também é possível contratar um funcionário especialista em dados com um olhar mais generalista para toda a empresa, ou alocar analistas direcionados para os principais setores da organização, de forma a especializá-los em determinados tipos e segmentos de análise.
Analisar é importante para qualquer empresa. Mas além de analisar os dados, sua empresa faz uma boa análise dos custos? Não? Então veja nosso guia completo!!