Data Analytics: por que implementá-lo na sua empresa?

Confira um guia completo sobre o Data Analytics, que contribui para a otimização de processos organizacionais.

Os avanços tecnológicos foram decisivos para o surgimento e o desenvolvimento de uma série de recursos de ponta nos ambientes corporativos. Entre as soluções que entraram em cena para transformar o dia a dia das companhias, está o Data Analytics.

Um grande volume de informações cerca as empresas diariamente. Ou seja, analisar dados com maestria tornou-se imprescindível, de modo que a automatização desse processo contribui para a rápida tomada de decisões.

Neste artigo, você vai conferir tudo sobre o Data Analytics: o que é, origem, benefícios e muito mais. Boa leitura!

Origem do Data Analytics

Embora tenha carimbado a sua presença no mundo dos negócios apenas há algumas décadas, o Data Analytics tem uma história antiga. A sua origem remonta ao século 19, quando o médico John Snow evidenciou como analisar dados é útil à sociedade.

Em um trabalho pioneiro para a época, ele coletou dados e descobriu que o agente causador de um surto de cólera em Londres vinha da água do rio Tâmisa. Tratava-se de um “agente da água” e não de um “agente do ar”, ao contrário da crença da população. 

O estudo facilitou a identificação das responsáveis pela epidemia: duas companhias de saneamento. Ao final da pesquisa, Snow, considerado o pai da epidemiologia moderna, destacou-se por criar bases que regem métodos utilizados até hoje na investigação de causas de doenças contagiosas.

O que é Data Analytics?

O Data Analytics ou “análise de dados” é um parâmetro utilizado para examinar conjuntos de dados de forma estratégica. O seu objetivo é reunir conclusões acerca daquilo que foi verificado, encontrando padrões e oportunidades que podem nortear melhor a atuação das empresas. 

Para isso, as organizações contam com modernas ferramentas de captura, armazenamento e processamento de dados. Esses recursos facilitam o mapeamento de tendências e padrões, que permitem análises em tempo real, com agilidade e segurança.

Pontos como esses são cruciais para que as empresas tomem decisões com assertividade. Na prática, a aplicação do conceito facilita a adoção de diferentes estratégias, a fim de conhecer melhor os públicos, aumentar o número de vendas, reduzir índices de insatisfação dos consumidores, entre outros objetivos de negócio. 

Os tipos de Data Analytics

O Data Analytics possui 4 modelos:

• Análise descritiva: busca identificar o que está acontecendo.
• Análise diagnóstica: tem o objetivo de entender por que algo está ocorrendo.
• Análise preditiva: visa prever aquilo que irá acontecer.
• Análise prescritiva: aponta o que a empresa precisa fazer.

Cada uma delas tem objetivos diferentes, mas uma necessidade em comum: fazer a leitura e a interpretação das operações, facilitando uma série de ações nas companhias. 

Somado a isso, todas contribuem para otimizar ganhos e processos, bem como solucionar desafios. Recentemente, falamos sobre as aplicações das análises e o seu papel no dia a dia das empresas. 

Afinal, por que implementá-lo na sua empresa?

É fato: o Data Analytics contribui para a transformação das organizações com inteligência. Ao identificar tudo aquilo que pode fazer a diferença no crescimento das companhias, o recurso torna-se um ingrediente fundamental para a adoção de estratégias de alta performance. 

Entre os seus principais benefícios, estão: 

• Diferencial competitivo: empresas que analisam dados com o auxílio da tecnologia têm um excelente diferencial ao seu lado. Ou seja, se destacam em um mercado cada vez mais concorrido. 
• Identificação de tendências: o que está, ou não, em alta? Perguntas como essa podem ser respondidas pela análise de informações, contribuindo para a adoção de estratégias de marketing, campanhas promocionais, entre outras atividades.
• Melhoria de processos: nunca é demais reforçar que a análise de dados facilita todas as atividades realizadas pelas equipes. Nesse sentido, permite que os funcionários façam as suas tarefas com rapidez, o que também contribui para o aumento de produtividade.

O que faz o profissional de Data Analytics?

Cada vez mais em alta, o Data Analytics exige profissionais preparados para a missão de desbravar um mundo repleto de informações. Veja agora quais são as principais atribuições de um analista de dados:

• Consultar bancos de dados SQL para análises preliminares e criação de hipóteses;
• Criar e monitorar métricas e indicadores (KPIs);

• Definir quais dados serão coletados, processados e limpos para uso; 
• Descobrir oportunidades de negócio a partir de gargalos.

Segundo site de recrutamento Glassdoor, a média salarial para um analista de dados em São Paulo está em cerca de R$ 4,8 mil. No entanto, o valor pode variar de R$ 6,6 mil a R$ 7,2 mil; tudo depende do tamanho do negócio. 

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Compreender demandas e entender contextos. Reduzir custos operacionais e aprimorar o desenvolvimento de produtos e serviços ofertados aos clientes. Vantagens como essas são garantidas pelo Data Analytics. 

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