4 Tipos de Análise de Dados que Seu Negócio Pode Se Beneficiar

Com cada ano que passa, torna-se mais evidente que ser uma empresa "orientada por dados" não é mais opcional.

Os dados podem revelar muito sobre usuários, bases de clientes, mercados e mais. Padrões e tendências podem até ser extraídos dos dados que residem dentro de bancos de dados internos. Ser capaz de analisar dados e colocá-los em ação pode fazer uma grande diferença para muitas indústrias.

Claro, para interpretar dados e aplicá-los de forma eficaz, uma empresa precisará considerar qual software de análise é o mais adequado para ela.

Neste artigo, vamos detalhar os quatro principais tipos de análise de dados que as empresas devem esperar encontrar em sua busca por software.

Tipos de análise de dados

Empresas que buscam obter uma vantagem competitiva utilizando dados dentro e fora de seus sistemas devem se familiarizar com os quatro tipos de análise de dados.

Agora que você tem uma compreensão básica de cada tipo de análise de dados, vamos nos aprofundar nas características, desafios e exemplos de cada um.

Análise descritiva

A análise descritiva é introdutória, retrospectiva e responde à pergunta "o que aconteceu?" Ela representa cerca de 80% da análise de negócios hoje, tornando-se o tipo mais comum de análise de dados.

Visão geral da análise descritiva

A análise descritiva apresenta um problema para uma empresa ao analisar dados históricos que residem dentro de bancos de dados e sistemas internos. Esta análise é de baixa complexidade, com pouca barreira de entrada para analistas de dados.

A análise descritiva é tipicamente visualizada em relatórios simples, painéis e cartões de pontuação usando software de visualização de dados. É comum apresentar essas informações aos tomadores de decisão usando ferramentas de inteligência de negócios.

Para que a análise de dados forneça valor real, um problema precisa primeiro ser identificado. Este é talvez o maior benefício da análise descritiva e como ela abre a porta para soluções mais avançadas, algumas das quais discutiremos mais adiante no artigo.

Desafios da análise descritiva

A análise descritiva, no entanto, tem suas limitações. Enquanto outras análises vão mais a fundo sobre problemas específicos e mapeiam possíveis próximos passos que uma empresa deve tomar, a análise descritiva simplesmente apresenta o problema.

Para muitas empresas que se consideram "orientadas por dados", a análise descritiva é apenas o primeiro de muitos passos.

Exemplo de análise descritiva

Digamos que os números de tráfego do site ficaram um pouco abaixo da meta em 2018. Isso é motivo suficiente para realizar uma análise descritiva para ver o que deu errado.

A análise nos diz:

• O tráfego do site caiu drasticamente no terceiro trimestre.
• Recuperou-se no início do quarto trimestre.
• Manteve-se estável durante o resto do ano.

Análise diagnóstica

A análise diagnóstica também é retrospectiva, mas, em vez disso, busca "por que" o problema apresentado na análise descritiva ocorreu.

Visão geral da análise diagnóstica

A análise diagnóstica é o "próximo passo" essencial após uma empresa realizar uma análise descritiva. A análise diagnóstica também aproveita os dados históricos de uma empresa em várias fontes internas.

Esta análise é mais complexa e requer que os analistas de dados aprofundem-se nas análises para encontrar padrões, tendências e correlações. Isso pode ser feito usando técnicas de mineração de dados como análise de regressão, detecção de anomalias, análise de agrupamento e outras.

O maior benefício da análise diagnóstica é ser capaz de fornecer contexto a um problema de negócios por meio de vários modelos de dados.

Desafios da análise diagnóstica

Embora as análises diagnósticas dependam da velocidade e precisão das máquinas, é importante que os analistas humanos não interpretem erroneamente padrões como "causa" de um problema de negócios. Em vez disso, essas informações devem ser usadas para apoiar a tomada de decisões.

Para muitas empresas, entender "o que" foi o problema e "por que" ele ocorreu pode ser suficiente, mas para algumas, olhar para o futuro traz respostas mais valiosas. É aqui que entra a análise preditiva.

Exemplo de análise diagnóstica

Usando nosso exemplo anterior, agora entendemos onde o problema ocorreu, mas exatamente por que o tráfego do site despencou tão abruptamente?

A análise nos diz:

• O tráfego do site caiu durante uma atualização de algoritmo de mecanismo de busca.
• Houve uma diminuição de 25% no conteúdo publicado na web.
• Uma quantidade recorde de backlinks foi perdida no terceiro trimestre.

Análise preditiva

A análise preditiva, ao contrário das duas análises anteriores, olha para o futuro e é um pouco mais proativa com suas descobertas. Ela tenta prever o que provavelmente acontecerá a seguir e é metade do que é considerado "análise avançada".

Visão geral da análise preditiva

A análise preditiva considera o "o que" e o "por que" em torno de problemas de negócios chave e fornece previsões calculadas do que uma empresa pode esperar a seguir. Claro, para aproveitar a análise preditiva, um cientista de dados terá que vasculhar e limpar os dados históricos primeiro.

Esta análise é muito complexa e é possibilitada pelo uso de tecnologias avançadas como aprendizado de máquina, mineração de dados e modelagem preditiva.

Com os dados e algoritmos certos, as empresas não devem cometer o mesmo erro duas vezes usando a análise preditiva. Sua utilidade também transcende muitas indústrias. Por exemplo, fabricantes sendo capazes de prever futuras falhas de equipamentos com manutenção preditiva.

Desafios da análise preditiva

A análise preditiva, embora excelente, pode ter algumas desvantagens. Primeiro, é importante entender que dados imprecisos sempre levam a análises imprecisas. Modelos preditivos construídos com informações imprecisas só levarão a mais confusão para uma empresa.

Além disso, os modelos precisam ser constantemente monitorados, ajustados e refinados por analistas e cientistas de dados para garantir que estão gerando os resultados corretos.

Exemplo de análise preditiva

A análise diagnóstica nos mostrou uma variedade de problemas, agora é hora de prever os próximos passos para que um número preciso de tráfego do site possa ser gerado para os próximos trimestres. Veja como essa estimativa pode parecer:

Análise prescritiva

A análise prescritiva é o tipo final de análise avançada. Ela pega as informações que foram previstas e prescreve os próximos passos calculados a serem tomados.

Visão geral da análise prescritiva

A análise prescritiva utiliza tanto dados históricos quanto informações externas para a previsão mais precisa possível. Ela é dependente de regras codificadas.

Esta análise é extremamente complexa e requer um cientista de dados ou cientistas com conhecimento prévio de modelos prescritivos. A análise prescritiva normalmente requer uso intenso de aprendizado de máquina para monitorar e identificar novas regras.

Desafios da análise prescritiva

O desafio mais evidente da análise prescritiva é sua barreira de entrada muito alta para muitas empresas. Esses tipos de análises podem ser caros de gerar e requerem a assistência de cientistas de dados – um campo com demanda esmagadora.

A análise prescritiva de forma alguma é amplamente incorporada hoje, mas à medida que a ciência de dados se torna mais comum, devemos ver opções prescritivas mais acessíveis.

Exemplo de análise prescritiva

Agora que temos uma ideia de para onde o tráfego do site deve estar indo, quais são algumas ações práticas para levá-lo até lá? Modelos prescritivos devem revelar uma variedade de respostas.

A análise nos diz:

• Publique o dobro da quantidade de conteúdo na web para atingir as metas de tráfego.
• Conteúdo de vendas gerará a maior quantidade de tráfego.
• Conteúdo de marketing por e-mail é a vitória mais fácil em backlinks.

Qual análise é a certa para você?

Desde identificar e aprofundar-se no problema até previsões e geração de próximos passos acionáveis, os quatro tipos de análise de dados fornecem valor óbvio para qualquer empresa.

No entanto, uma empresa deve fazer algum planejamento antecipado para considerar uma solução de análise de dados adequada para ela. Considere perguntas como: "Quão profundamente precisamos mergulhar nos dados?" "As respostas para nossos problemas são óbvias?" e "Temos os recursos disponíveis para realizar essa análise?"

Se você acha que já sabe tudo sobre dados, pense novamente. Descubra a diferença entre dados estruturados e não estruturados e como isso pode impactar suas decisões de negócios orientadas por dados.