A aceleração digital, com o surgimento de novas tecnologias, colocou a análise de dados como protagonista em tomadas de decisão, estratégia e ação de qualquer negócio.
Poderosa ferramenta, a análise de dados desempenha papel crucial nas organizações.
Neste guia você vai entender o conceito de análise de dados, quais os tipos, quais ferramentas são utilizadas e quais são os seus benefícios.
O que é análise de dados?
Análise de dados é o processo de coletar, criar modelos e analisar dados para produzir conhecimentos e insights que apoiem a tomada de decisões ou a solução de problemas.
Em geral, esses dados estão reunidos no Big Data, base tecnológica de armazenamento de um alto volume de dados que está presente em todo negócio data-driven, como o iFood.
Há diversos métodos e processos para a realização da análise de dados e cada um é aplicado de acordo com o objetivo a ser alcançado.
Os métodos de análise de dados se baseiam em análises qualitativas e quantitativas.
Análise de dados: como funciona?
A análise de dados funciona por meio do resumo e organização dos dados coletados em tabelas, gráficos e medidas numéricas para que eles possam ser interpretados.
A interpretação é feita a partir de métodos qualitativos ou quantitativos a partir do estudo das variáveis do conjunto de dados.
As características daquilo que é analisado são chamadas de variáveis, que se dividem em qualitativas, ou categóricas, e quantitativas, numéricas.
Uma pesquisa do Censo, que analisa uma população, por exemplo, utiliza diversas variáveis, como sexo, idade, escolaridade, entre outros.
Quais os benefícios da análise de dados para as empresas?
Os benefícios da análise de dados para as empresas são variados e vão desde conhecer melhor o cliente até a redução de custos operacionais. Veja abaixo alguns deles:
- Melhora na segmentação de clientes: por meio da análise de dados, é possível elaborar campanhas publicitárias e de marketing, direcionadas aos grupos demográficos que têm interesse na empresa, poupando tempo e recursos.
- Decisões acertadas: a análise de dados vai ajudar na tomada das decisões corretas baseadas em fatos e números, e não de uma perspectiva intuitiva. É uma forma de saber onde investir, quais as melhores oportunidades de negócio, prever ganhos e rastrear situações incomuns antes que elas virem um problema.
- Redução de custos: a análise de dados pode mostrar quais áreas da empresa precisam de mais recursos e quais não estão produzindo bem, por exemplo. Desta forma, a empresa pode encontrar reorganizar o orçamento, investir em novas oportunidades de negócio e promover estratégias mais rentáveis e com menor custo.
Tipos de análise de dados
Existem cinco tipos de análise de dados: análise descritiva, análise diagnóstica, análise prescritiva, análise preditiva e análise exploratória. Entenda como funciona cada uma delas.
Análise descritiva
É o ponto inicial de qualquer reflexão analítica para responder à questão sobre o que acontece no objeto-alvo da pesquisa.
É muito utilizada na pesquisa acadêmica, mas também em empresas que buscam entender o mercado no qual estão inseridas.
A análise descritiva obedece às seguintes etapas: identificação do problema, coleta de dados, estruturação dos dados, apresentação dos dados, análise e interpretação.
Análise diagnóstica
É a análise que vai responder por que determinado fenômeno ou comportamento aconteceu. É ela quem ajuda a entender as causas e encontrar padrões existentes.
Uma vez encontrados os padrões, é possível criar soluções para problemas do presente.
Análise preditiva
É usada para avaliar riscos, prever tendências e descobrir o que pode acontecer no futuro, com base nos dados obtidos previamente.
Se a análise diagnóstica serve para entender o que ocorreu anteriormente, a preditiva vai antecipar acontecimentos.
Análise prescritiva
Esse tipo de análise é feita a partir das informações obtidas pelos outros tipos de análise, em especial a análise preditiva.
Tem como objetivo prever situações e acontecimentos, ajudando a visualizar um cenário futuro de modo a consertar, melhorar ou modificar questões de diferentes áreas da empresa.
Análise exploratória
Faz a correlação entre os dados analisados e suas variáveis. Ou seja, pode ajudar a encontrar associação direta entre fatos pesquisados.
Abrange a descoberta de novas relações ou fatos que eram, até então, desconhecidos.
Como implementar a análise de dados nas empresas?
Para implementar a análise de dados nas empresas é preciso saber claramente quais são os objetivos a serem alcançados, ou seja, o que a empresa quer saber com aqueles dados.
Também é importante conhecer o KPI (do inglês Key Performance Indicator) ou indicador-chave de performance da empresa.
Essa ferramenta mede o desempenho de uma ou mais ações por meio de números ou percentuais. Pode ser o número de usuários ativos do site ou porcentagem de usuários novos, por exemplo.
Depois, é hora de estudar a estrutura do site, produto, aplicativo, etc. Uma forma eficaz de fazer isso é listar todos recursos e dividi-los em ações feitas pelos usuários durante o uso.
Criar um plano de rastreamento com tudo que se quer medir, escolher uma ferramenta, implementar essa ferramenta ao produto ou site, são os passos seguintes.
Como se faz análise de dados?
O processo de análise de dados funciona em seis etapas:
- Identificação do objetivo: por que fazer a análise de dados, qual tipo de análise de dados devo usar e quais dados planejo analisar são perguntas a serem feitas nessa primeira etapa.
- Coleta: uma vez identificados os objetivos da análise, é hora de buscar os dados em tabelas, entrevistas, pesquisas, banco de dados, questionários, estudo de casos, entre outras fontes.
- Depuração: com os dados em mãos, tem início o processo de depuração ou limpeza dos dados que consiste em eliminar erros, números duplicados e informações inconsistentes. É uma etapa fundamental antes da análise dos dados.
- Análise: nesta etapa, são usados softwares e outras ferramentas de análise de dados para interpretar e entender os dados e obter conclusões.
- Interpretação: esta etapa consiste em interpretar os dados e produzir as melhores linhas de ação baseadas no que foi encontrado.
- Visualização: nessa fase, é hora de mostrar graficamente os resultados da análise de dados de modo que as pessoas entendam com o uso de gráficos, mapas, listas ou outros métodos.
5 ferramentas de análise de dados para conhecer
Ferramenta de análise de dados é o termo utilizado para descrever softwares e aplicativos usados por analistas de dados.
As principais ferramentas de análise de dados são: Excel, Tableau, Power BI, Google Analytics e ThoughtSpot.
- Excel é um programa de planilhas simples, porém altamente eficaz para a coleta e análise de dados. Faz parte do pacote Office.
- Tableau é uma plataforma gratuita – com funcionalidades pagas – de análise visual de dados, que ajuda a ver e entender os dados dentro do conceito de Business Intelligence (BI).
- Power BI, da Microsoft, é uma das ferramentas mais utilizadas (e uma das primeiras) de análise de dados. Tem funcionalidade de Machine Learning para análise de dados.
- Google Analytics é um conjunto de ferramentas de análise de dados especialmente usado em marketing digital. Dá informações de tráfego em um site e comportamento dos usuários.
- ThoughtSpot é uma das plataformas mais modernas no que diz respeito à análise de dados pois compreende a linguagem natural por meio do uso da Inteligência Artificial.
Metodologias (métodos) para a análise de dados
Os métodos para análise de dados são os seguintes: análise de cluster; análise de coorte; análise de regressão; redes neurais; análise fatorial; mineração de dados; análise de texto; análise de séries temporais; árvores de decisão; análise conjunta.
Análise de dados quantitativos e qualitativos: qual a diferença?
A diferença entre análise de dados quantitativos e qualitativos está na natureza das variáveis, ou seja, das características do conjunto de dados.
Variáveis quantitativas ou numéricas são divididas em dois grupos: contínuas e discretas.
Variáveis contínuas são aqueles valores que podem, num intervalo de tempo, mudar.
Comprimento, peso, altura, tempo, proporções, porcentagens, são alguns exemplos. Podem ser valores inteiros ou fracionários.
Já as variáveis discretas são aquelas que só admitem valores inteiros.
São exemplos: contagem de pessoas, número de respostas sim e respostas não, número de gols em um campeonato, entre outros.
As variáveis qualitativas dividem-se em dois grupos: nominal e ordinal.
Variáveis nominais são aquelas em que as categorias não possuem uma ordem natural. Por exemplo, nomes, cores e sexo.
Já as variáveis ordinais dizem respeito às categorias que podem ser ordenadas, como tamanho (pequeno, médio e grande) ou grau de instrução (fundamental, médio e superior).
5 erros comuns na análise de dados para não repetir
Alguns erros são bem comuns na análise de dados e podem ser facilmente evitados.
A Estat Junior, empresa de estatística junior da Unicamp (Universidade de Campinas), elencou alguns erros na análise de dados para não repetir. Selecionamos 5. Veja abaixo:
- Não limpar dados, procurando duplicações e erros;
- Não organizar o banco de dados, criar tabelas e estabelecer uma relação entre elas;
- Não observar as métricas em contexto;
- Interpretar um padrão incorretamente;
- Usar métricas sem sentido e não aquelas que realmente importam para a empresa.
