Processo de Análise de Dados: Principais Etapas e Técnicas a Utilizar

As empresas geram e armazenam toneladas de dados todos os dias, mas o que acontece com esses dados depois de armazenados?

A resposta curta é que a maioria deles fica em repositórios e quase nunca é revisitada, o que é bastante contraintuitivo.

O problema não é a falta de dados disponíveis, mas a ambiguidade em determinar como exatamente os dados devem ser analisados e utilizados. Para esclarecer quaisquer incertezas, as empresas devem entender o processo de análise de dados para tomar decisões de negócios informadas.

Passo 1 da análise de dados: Defina por que você precisa de análise de dados

Antes de entrar nos detalhes da análise de dados, uma empresa deve primeiro definir por que precisa de um processo bem fundamentado em primeiro lugar. O primeiro passo em um processo de análise de dados é determinar por que você precisa de análise de dados. Essa necessidade geralmente surge de um problema ou questão de negócios, como:

• Como podemos reduzir os custos de produção sem sacrificar a qualidade?
• Quais são algumas maneiras de aumentar as oportunidades de vendas com nossos recursos atuais?
• Os clientes veem nossa marca de forma positiva?

Além de encontrar um propósito, considere quais métricas acompanhar ao longo do caminho. Além disso, certifique-se de identificar fontes de dados quando for a hora de coletar.

Esse processo pode ser longo e árduo, então construir um roteiro preparará muito sua equipe de dados para todas as etapas seguintes.

Passo 2 da análise de dados: Coletar dados

Depois que um propósito foi definido, é hora de começar a coletar os dados necessários para a análise. Esta etapa é importante porque a natureza das fontes de dados coletadas determina a profundidade da análise.

A coleta de dados começa com fontes primárias, também conhecidas como fontes internas. Isso é tipicamente dados estruturados coletados de software CRM, sistemas ERP, ferramentas de automação de marketing e outros. Essas fontes contêm informações sobre clientes, finanças, lacunas em vendas e mais.

Depois vêm as fontes secundárias, também conhecidas como fontes externas. Isso é tanto dados estruturados quanto dados não estruturados que podem ser coletados de muitos lugares.

Por exemplo, se você está procurando realizar uma análise de sentimento em relação à sua marca, você poderia coletar dados de sites de avaliação ou APIs de redes sociais.

Embora não seja necessário coletar dados de fontes secundárias, isso poderia adicionar outro elemento à sua análise de dados. Isso está se tornando mais comum na era dos big data.

Passo 3 da análise de dados: Limpar dados desnecessários

Uma vez que os dados são coletados de todas as fontes necessárias, sua equipe de dados será encarregada de limpá-los e classificá-los. A limpeza de dados é extremamente importante durante o processo de análise de dados, simplesmente porque nem todos os dados são bons dados.

Os cientistas de dados devem identificar e eliminar dados duplicados, dados anômalos e outras inconsistências que poderiam distorcer a análise para gerar resultados precisos.

Com os avanços em plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina, uma automação mais inteligente pode economizar o valioso tempo de um analista de dados enquanto limpa os dados.

Passo 4 da análise de dados: Analisar dados

Um dos últimos passos no processo de análise de dados é analisar e manipular os dados, o que pode ser feito de várias maneiras.

Uma maneira é através da mineração de dados, que é definida como "descoberta de conhecimento dentro de bancos de dados". Técnicas de mineração de dados como análise de agrupamento, detecção de anomalias, mineração de regras de associação e outras poderiam revelar padrões ocultos em dados que não eram visíveis anteriormente.

Há também inteligência de negócios e software de visualização de dados, ambos otimizados para tomadores de decisão e usuários de negócios. Essas opções geram relatórios, painéis, scorecards e gráficos fáceis de entender.

Os cientistas de dados também podem aplicar análises preditivas, uma das quatro análises de dados usadas hoje (descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva). A análise preditiva olha para o futuro, tentando prever o que provavelmente acontecerá a seguir com um problema ou questão de negócios.

Passo 5 da análise de dados: Interpretar os resultados

O passo final é interpretar os resultados da análise de dados. Esta parte é essencial porque é como uma empresa obterá valor real dos quatro passos anteriores.

Interpretar os resultados da análise de dados deve validar por que você a conduziu, mesmo que não seja 100% conclusiva. Por exemplo, "as opções A e B podem ser exploradas e testadas para reduzir os custos de produção sem sacrificar a qualidade."

Analistas e usuários de negócios devem buscar colaborar durante este processo. Além disso, ao interpretar os resultados, considere quaisquer desafios ou limitações que possam não ter estado presentes nos dados. Isso só aumentará sua confiança nos próximos passos.

Por que a análise de dados é tão importante?

De pequenas empresas a grandes corporações, a quantidade de dados que as empresas geram hoje é simplesmente impressionante, e é por isso que o termo "big data" se tornou tão popular.

No entanto, sem uma análise de dados adequada, essa montanha de dados faz pouco além de entupir o armazenamento em nuvem e os bancos de dados.

Saiba mais sobre análise de dados e implemente-a para descobrir insights valiosos dentro de seus sistemas.