O que é análise avançada?
A análise avançada é a coleta e exame de dados usando métodos e ferramentas sofisticadas. Esses métodos vão além da análise de negócios tradicional e utilizam aprendizado de máquina, inteligência artificial ou simulações para descobrir insights mais profundos, permitindo que as empresas tomem decisões informadas.
As empresas usam software de análise preditiva para automatizar e agilizar esses métodos de análise. Muitas dessas plataformas suportam a criação de conjuntos de dados, visualizações de dados, modelos preditivos, dados estruturados e não estruturados. Isso se aplica tanto a dados armazenados quanto a dados em tempo real.
Tipos de análise avançada
Abaixo estão os quatro principais tipos de análise avançada.
- Mineração de dados envolve vasculhar grandes conjuntos de dados para descobrir tendências, padrões e outros insights que não são necessariamente óbvios à primeira vista. Alguns métodos de mineração de dados incluem análise de regressão, detecção de anomalias e mineração de texto.
- Análise preditiva combina dados atuais com dados históricos, resultando na previsão de resultados futuros. Um exemplo comum de análise preditiva é a previsão do tempo.
- Análise prescritiva trabalha em conjunto com a análise preditiva. A análise prescritiva calcula os próximos passos de uma empresa com base nos resultados previstos. Aprendizado profundo e outros métodos avançados são frequentemente usados nesse tipo de análise avançada.
- Big data processa grandes quantidades de dados e os utiliza para derivar resultados e previsões. Esse tipo de dado cresce exponencialmente ao longo do tempo e é notoriamente difícil de acompanhar.
Benefícios da análise avançada
Muitas empresas decidem investir em métodos de análise avançada para entender melhor seus clientes, aumentar a receita do negócio, expandir seu mercado-alvo e tomar decisões melhores. Outros benefícios incluem:
- Insights sofisticados. As empresas tomam decisões mais informadas com base no comportamento histórico e em previsões futuras.
- Melhoria no relacionamento com o consumidor. Ao entender seu mercado-alvo e clientes ideais, as empresas podem usar esses insights para melhorar o desempenho em todas as equipes e departamentos.
- Escalonamento e automação. Isso proporciona a capacidade de incluir um número maior de variáveis. Menos tempo é gasto na elaboração de relatórios, e mais tempo é dedicado à estratégia e ação com base nos dados disponíveis.
- Menor risco. Usar análise preditiva torna possível prever certos resultados com base em decisões-chave de negócios.
- Tomada de decisão mais rápida. Métodos de análise avançada processam grandes quantidades de dados mais rapidamente do que humanos ou outros métodos de análise, resultando em decisões mais rápidas.
- Maior personalização. Métodos avançados como inteligência artificial e big data podem criar previsões personalizadas e fatores de risco para grupos específicos de pessoas. Isso pode ajudar a melhorar a retenção e aquisição de clientes.
- Maior visibilidade em toda a empresa. É mais fácil compartilhar operações e detalhes de negócios com o restante da empresa.
Melhores práticas de análise avançada
Ao trabalhar com diferentes métodos de análise avançada, siga estas dicas e melhores práticas para garantir o sucesso.
- Limpe seus dados. Certifique-se de manter o conjunto de dados da empresa e limpar quaisquer anomalias.
- Não corte caminhos. Configurar esses métodos leva tempo, esforço e paciência. Dedique tempo no início do processo, pois isso afetará os resultados finais.
- Não dependa apenas de dados preditivos. Às vezes, sistemas falham ou a análise preditiva erra. Mantenha a capacidade de fazer observações e decisões baseadas em humanos.
- Contrate especialistas em análise. Processos de configuração altamente técnicos são comuns com métodos de análise avançada e requerem conhecimento muito específico.
- Mantenha a segurança dos dados. Limite o acesso a dados sensíveis. A segurança rigorosa dos dados é vital tanto para clientes quanto para funcionários.
Análise avançada vs. análise de negócios
Análise avançada envolve muitos tipos de métodos analíticos, incluindo análise preditiva, análise prescritiva e mineração de dados. O principal objetivo da análise avançada é revelar padrões, tendências, riscos potenciais e resultados futuros. Métodos de análise avançada respondem às perguntas por que, e se, e o que mais.
Análise de negócios analisa os dados e o desempenho de uma organização, que são ambas medidas diagnósticas. Manter e observar esses conjuntos de dados ajuda a aumentar a receita, produtividade e eficiência. Métodos de análise de negócios respondem às perguntas o que, quando e quantos.

Whitney Rudeseal Peet
Whitney Rudeseal Peet is a former freelance writer for G2 and a story- and customer-centered writer, marketer, and strategist. She fully leans into the gig-based world, also working as a voice over artist and book editor. Before going freelance full-time, Whitney worked in content and email marketing for Calendly, Salesforce, and Litmus, among others. When she's not at her desk, you can find her reading a good book, listening to Elton John and Linkin Park, enjoying some craft beer, or planning her next trip to London.