Data Analytics: o que é? Como ajuda no desenvolvimento do seu negócio?

Atualizado: Nov 16


Um gráfico estilizado contendo diferentes informações

O conceito de Data Analytics tem sido amplamente utilizado, como um sinônimo de eficiência na tratativa de dados. No entanto, consigo estão os principais desafios na área de transformação digital.

A quantidade infinita de dados oferece inúmeras possibilidades para os setores de uma organização. Contudo, para que eles sejam utilizados corretamente, é necessário a interpretação correta. E essa interpretação é a chave para ter sucesso a partir do uso dos dados e insights gerados.

E onde o Big Data está? Ele é integrado ao Data Analytics? É a mesma coisa? A seguir, você vai entender a diferença entre eles, além de obter outras respostas! Veja a seguir e tenha uma boa leitura.

O que é o Data Analytics?

O Data Analytics é uma técnica de examinar os dados brutos, para conseguir identificar e detectar novos padrões, sendo possível concluir análises, a partir da análise realizada.

De forma mais simples, o Data Analytics é o responsável por organizar e interpretar um conjunto de dados, para auxiliar as empresas na tomada de decisão.

Ele é formado a partir de um conjunto de softwares e tecnologias que são direcionadas para definição e tomada de decisão.

Considerado uma ferramenta chave para que as organizações consigam dados claros e precisos sua atuação, em várias frentes.

O profissional ou a equipe de profissionais que atua com Data Analytics trabalha com derivações de inúmeras conclusões, que são obtidas a partir dos inputs das ferramentas e da interpretação dos dados.

Além disso, é comum o uso do Data Analytics para questionar e melhorar modelos de negócios que estão em uso pelas organizações.

É feita a organização dos dados analisados em 3 macro categorias:

· Personal Data: dados que são gerados a partir de dispositivos móveis;

· Social Data: dados que estão relacionados às questões comportamentais de grupos de indivíduos;

· Enterprise Data: dados que estão relacionados às operações financeiras.

O processamento do Data Analytics para geração de informação funciona a seguinte sequência:

· Processamento;

· Organização;

· Análise;

· Desdobramentos;

· Tomada de decisão.

Ao longo da execução de cada uma das etapas, é necessário definir quais são as perguntas que devem ser definidas, para que o processo seja o mais claro possível, e traga as respostas necessárias.

Qual a diferença do Data Analytics, Data Science e Big Data?

Data Analytics, Data Science e Big Data são termos que são comuns no mundo empresarial, porém nem todos sabem a diferença entre eles.

Começaremos pelo início do processo de análise de grandes massas informacionais. O Big Data é o responsável pela coleta e também da organização da massa de dados, oriunda de fontes variadas, que podem vir estruturados ou não.

De acordo com um estudo que foi realizado pelo Hootsuite com parceria da Agência We Are Social, atualmente são mais de 4,7 bilhões de pessoas que estão conectadas diariamente na Internet, proporcionalmente temos 6 pessoas conectadas para 10 pessoas que estão com um celular, tablet ou computador em mãos.

Com o Big Data coletando e organizando as informações, iniciamos o estudo das informações obtidas pelo Big Data, e tal etapa é feita pelo Data Science.

Na etapa final de estruturação da informação, temos o Data Analytics, que é o ponto onde as informações tomam forma, e podem ser utilizadas para responder as perguntas realizadas anteriormente.

Em um exemplo prático, vamos imaginar uma investigação criminal:

O primeiro passo, é a coleta e organização dos dados coletados na cena do crime (Big Data). Em seguida, todas as provas são reunidas para iniciar as investigações e possíveis estudos, como coleta de DNA, entre outros (Data Science). Por fim, chegar à possíveis conclusões, para uma tomada de decisão (Data Analytics).

Contudo, se os dados foram analisados individualmente, não será possível montar estudos e nenhuma conclusão será possível!

Quais são os tipos de Data Analytics?

Não é possível considerar que os dados sejam uniformes, dessa forma, as análises também sofrem variações. De acordo com a diversidade de fatores, é possível criar análises para diversos fins, atendendo à várias necessidades.

Atualmente, conhece-se 4 tipos de análises do Data Analytics. Veja a seguir!

Análise Preditiva

A análise preditiva é utilizada para antecipar uma decisão, sendo possível prever tal efeito, em caso da decisão para uma direção.

Utilizando tal mecanismo de diagnóstico, a análise por modelos de estatística é utilizada baseada no formato de regressão, estabelecendo uma relação de ação e efeito, semelhante ao conceito de ação e reação.

No exemplo prático, em uma empresa, o gestor quer investir 10% de capital em uma frente, e desejar mensurar quais serão os lucros e os riscos.

Análise Prescritiva

Neste modelo de análise, o mais importante é o levantamento das probabilidades ao tomar uma determinada decisão.

Já neste exemplo, usando a mesma métrica, o gestor investindo 10% de capital em uma frente, qual a probabilidade de alcançar 50%, 70% e 100% de retorno.

Análise Descritiva

Este é o modelo utilizado para descrever o que está acontecendo atualmente, de acordo com o cenário analisado.

Na mesma métrica, o gestor investiu 10% de capital, e o que aconteceu após o investimento. Respondendo às perguntas, como: por que isso está acontecendo?

Análise Diagnóstica

Por fim, chegamos ao modelo de análise diagnóstica, que também pode ser utilizada para entender o cenário atual. No entanto, o objetivo desta análise é realizar uma análise completo do motivo de tal ação.

Assim como acontece nos diagnósticos. As empresas que estão passando por momentos de incerteza, utilizamos esse modelo para entender como lidar com os problemas atuais!

Como o Data Analytics pode contribuir para o crescimento da empresa?

Quando o trabalho de Data Analytics é realizado a partir de uma cadeia consistente de dados é possível obter dados relevantes para o negócio, permitindo que ele se desenvolva.

No setor financeiro, a análise de dados é utilizada para prever e mitigar ações de fraudes, gerir inadimplências e controlar investimentos, a partir de sugestões e análises complexas da base de clientes.

Já no setor da educação, o Data Analytics pode ser utilizado para entender o perfil dos alunos da instituição, verificando quais estão propensos a desistir do curso ou quem poderá sofrer com problemas financeiros, levando à ausências no curso.

Além disso, é possível prever resultados de ações de investimento, marketing, entre outros.

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