Conheça os 4 tipos de análises de dados e suas aplicações nos negócios.

Gradativamente, as dúvidas sobre a necessidade de entender os tipos de análises de dados existentes para a tomada de decisões nos negócios vem diminuindo.

Grande parte dos tomadores de decisão de empresas de todos os segmentos vivem a mesma necessidade de abordar cada situação segundo os tipos de análises de dados mais adequadas.

Para chegar a este conhecimento de forma mais rápida e assertiva é fundamental responder às seguintes perguntas:

• Quais são os 4 tipos de análises de dados?
• Para que serve a análise de dados?
• Que tipos de dados circulam pelas organizações?
• Dados estruturados o que são ?
• O que são dados não estruturados?
• Quais tipos de análises de dados são os mais indicadas para o seu negócio?
• Por que automatizar a análise de dados?

Quais são os 4 tipos de análises de dados?

Existem quatro tipos de análise de dados pertinentes às rotinas de empresas e negócios. Elas são:

• Análise de dados descritiva,
• Análise de dados diagnóstica,
• Análise de dados preditiva,
• Análise de dados prescritiva.

Sabe-se que elas agregam muita segurança e estabilidade aos processos que desenvolvem. Abaixo, entenda mais sobre cada uma delas, bem como alguns conceitos relevantes sobre análises de dados, sua utilização e resultados.

Para que serve a análise de dados?

Após coletados, organizados, cruzados e corretamente interpretados, os dados se transformam em insights que facilitam e direcionam a solução de problemas, e o entendimento de situações complexas.

Na era digital, a análise de dados cresceu em relevância e ganhou status, se transformando numa verdadeira bússola que direciona estratégias de sucesso para as organizações.

Sozinho, cada dado pode não ter muito valor, porém somado a outros e observados segundo os tipos de análises de dados adequados, eles contribuem com conhecimento determinante para que gestores e empresas obtenham explicações.

Só para exemplificar, a análise pode explicar o aumento das compras em uma linha de produtos, o risco de aprovar uma transação financeira ou a previsão de demanda de um serviço semanal.

Quais tipos de dados circulam pelas organizações?

As empresas estão inundadas com uma imensidão de dados vindos das mais variadas fontes que podem ser catalogados em conceitos como:

• quantitativos, 
• discretos,
• contínuos,
• qualitativos,
• ordinais,
• nominais.

Mas, basicamente eles podem ser divididos em dados estruturados e não estruturados. Seja como for, é fundamental a organização entender o processo de uso dos dados: de onde virão, quais os tipos de análises, que resultados são esperados e como será medido o impacto no negócio.

Toda essa engenharia exige ferramentas modernas e poderosas construídas à base de Inteligência Artificial, Big Data e Aprendizagem de Máquina para construir as soluções.

O que são dados estruturados?

São aqueles com formato pré-definido e que podem ser capturados e armazenados em bases de dados, como cadastros e transações de compras dos clientes.

E os dados não estruturados?

Consequentemente, os dados não estruturados são todo tipo de informação que não possui um modelo pré-definido, como:

• textos de e-mails,
• trocas de mensagens em smartphones ou redes sociais
• fotos,
• vídeos.

textos de e-mails, trocas de mensagens em smartphones ou redes sociais, por exemplo, assim como fotos e vídeos. Este tipo de insumo corresponde a cerca de 85% dos dados existentes no mundo e seu completo domínio e aproveitamento ainda é considerado um desafio.

Quais tipos de análises de dados são as mais indicadas para o seu negócio?

Devido à hiper conectividade na qual a sociedade se encontra, o comportamento do consumidor se transforma cada vez mais rápido. Desta forma, é fundamental que além da experiência e da boa formação profissional o gestor utilize todos os tipos de análises de dados possíveis para entender melhor a complexidade do mercado e os riscos para a sustentabilidade da sua organização.

A transformação digital nos negócios pede pela implementação de metodologias ágeis e tecnologias para facilitar a tomada de decisão.

As soluções de análise de dados são utilizadas para efetuar leitura e interpretação dos negócios de uma organização, facilitando o redirecionamento dos planos e ações de negócios.

Há, basicamente, quatro tipos de análises que são a descritiva, a diagnóstica, a preditiva e a prescritiva. Cada uma delas serve um objetivo específico, sempre com o propósito de otimizar ganhos, processos ou solucionar desafios. Abaixo, conheça mais sobre cada uma delas.

1. Análise de dados descritiva

São números, indicadores, gráficos e estatísticas que ajudam a entender o que aconteceu ou está acontecendo nas organizações. É um dos tipos de análises mais antigas e conhecidas que, no entanto, continua a gerar informações valiosas para gestores e empresas.

2. Análise de dados diagnóstica

Normalmente, é usada para descobrir o porquê da ocorrência de uma situação ou comportamento. Só para ilustrar, a análise diagnóstica procura identificar os perfis dos clientes que não compraram um determinado produto buscando avaliar ainda o que motivou este resultado.

É um dos tipos de análises que usa painéis para consolidar dados ou mesmo demandar tecnologias mais avançadas como aprendizagem de máquina e regras que ajudam a explicar por que algo aconteceu.

3. Análise de dados preditiva

Tipo de análise que visa a responder o que provavelmente vai ocorrer. Com ela, são identificados padrões nos dados de casos passados usados para montar soluções capazes de prever o que pode acontecer em situações futuras.

Trata-se da modalidade mais utilizada e conhecida, pois, por meio de um sistema, essa análise de dados possibilita que as empresas tomem decisões com base na “antecipação” do provável resultado da decisão. Estimar o risco de alguém não pagar uma compra a crédito é um exemplo. Prever a chance de um veículo ser roubado com meses de antecedência é outro.

4. Análise de dados prescritiva

Essa é a modalidade de análise que tem o objetivo de recomendar o que a empresa deve fazer. Uma de suas ferramentas mais utilizadas é a avaliação de diferentes caminhos ou cenários olhando para as consequências de estratégias pretendidas.

A análise prescritiva fornece alternativas aos gestores. Ela permite estabelecer planos para o negócio, baseados em dados, buscando melhores resultados.

É comum este tipo de análise gerar recomendações a partir da comparação entre novas estratégias, em fase de testes, com o método tradicional e mais bem sucedido da empresa para medir se o impacto de uma inovação será positivo ou negativo na otimização de resultados.

Para saber mais sobre análises de dados e suas aplicações nos negócios, conheça o e-book “Transforme dados em suas melhores decisões: Os 4 tipos de análises e suas aplicações”, produzido pelo PhD em Inteligência Artificial pela University of Kent, no Reino Unido, e sócio da Neurotech, Germano Vasconcelos.

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