Análise de dados: como fazer corretamente? 

Se uma empresa deseja criar estratégias certeiras, reduzir custos operacionais e aumentar a receita, ela precisa fazer uma análise de dados. Mais do que isso, ela precisa investir em uma cultura de dados, em que cada área terá seus próprios indicadores de desempenho e criará caminhos para conquistar os objetivos traçados de maneira lógica e embasada por informações sólidas.

Além disso, num mundo digital, um dos aspectos mais importantes é o desenvolvimento de estratégias empresariais baseadas em dados. Tudo o que fazemos na internet se torna um dado. As formas como interagimos com produtos são dados. Todos os conteúdos que consumimos na internet são dados.

Por exemplo, se você está consumindo esse texto, é provável que você deixe pegadas no nosso blog, as quais vão nos mostrar que tipo de conteúdo você prefere, em qual você mais engaja e, assim, poderemos construir uma estratégia de marketing de conteúdo assertiva e embasada em dados.

Mas o que, afinal, é a análise de dados e como fazê-la da forma adequada? A seguir, trataremos do assunto e dos demais tópicos, que você pode conferir abaixo.

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O que é Análise de Dados? 

Em poucas palavras, a análise de dados é o processo de aplicação de técnicas estatísticas e lógicas para avaliar informações obtidas a partir de determinados processos. 

Assim, o principal objetivo da prática é extrair informações úteis a partir dos dados. A partir destas informações, é possível tomar decisões orientadas para resultados. 

Ao transformar a prática de coleta e avaliação de informações em parte da rotina, as empresas passam a contar com uma fonte em tempo real de insights sobre vendas, finanças, marketing e comportamento do consumidor. 

Nesse sentido, os resultados apontam para: 

• mais colaboração entre os times, que ganham autonomia e confiança;
• decisões mais assertivas para oferecer customer experiences cada vez melhores; 
• eficiência para processos comerciais (desde o estoque até a logística de entrega).

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Principais tipos de análise de dados

Os tipos de análise de dados mais usados incluem análise descritiva, análise preditiva, análise prescritiva e análise diagnóstica. Cada um desses métodos oferece uma abordagem única para extrair insights e informações a partir de dados, auxiliando no desenvolvimento de estratégias para a tomada de decisões.

A seguir, você conhece as definições e indicações para aplicação dessas 4 principais metodologias de avaliação de informações. 

1. Análise descritiva

Como o próprio nome diz, a análise descritiva é um dos tipos de análise de dados baseado em fatos. Isso significa que, na prática, este tipo de avaliação de dados é feita a partir de resultados obtidos. São exemplos de análise de dados descritiva: 

• relatórios; 
• segmentação e controle de clientes;
• análises de negócio; 
• aplicação de métricas; 
• avaliação de resultados. 

Um dos principais usos para a análise descritiva é orientar a construção de estratégias.

2. Análise preditiva

O mais popular dos tipos de análise de dados é justamente o modelo preditivo. Como o nome diz, sua essência está na previsão de cenários futuros com base na análise de padrões revelados pela base de dados.  

É importante saber que, em uma análise preditiva, não é possível prever o que vai acontecer, mas sim, o que deve acontecer SE determinadas condições se cumprirem.

Quer ver um exemplo de análise de dados preditiva? 

Suponhamos que sua empresa esteja apreensiva quanto à possível entrada de um concorrente no mercado. A análise preditiva não será capaz de te dizer se o concorrente iniciará ou não suas atividades em breve. 

Em contrapartida, te ajudará a enxergar o que poderá acontecer SE o concorrente, de fato, entrar no mercado, tomando como base situações anteriores com contextos semelhantes. 

Podemos dizer, assim, que o objetivo da análise preditiva é determinar uma tendência, correlação, causa ou probabilidade.

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3. Análise prescritiva

A análise prescritiva é o próximo passo após os resultados da avaliação preditiva. Isso porque uma prescrição é uma recomendação a algo potencialmente previsto. Sendo assim, a melhor forma de obter uma análise prescritiva é fazendo projeções (predições) e, então, direcionando esforços para obter o melhor resultado a partir das possibilidades. 

Por ser uma análise de dados constantemente mutável (já que está sempre condicionada a previsões e predições), os modelos analíticos prescritivos são comumente apoiados por tecnologias como inteligência artificial, machine learning e algoritmos. 

As ferramentas ajudam a fazer sugestões com base em padrões diferenciados e percepções de objetivos organizacionais, limitações e fatores de influência.

4. Análise diagnóstica

Aqui está outro tipo de análise de dados concentrada em algo que já aconteceu (assim como a análise descritiva). A análise diagnóstica tem como objetivo encontrar relações de causa e efeito para compreender um acontecimento. É claro que estabelecer este tipo de relação baseado em um acontecimento passado não é tarefa fácil. Por isso mesmo, o processo é baseado em probabilidades. 

Conhecer os principais tipos de análise de dados pode ajudar a sua empresa a dominar as informações-chave do negócio na palma da mão. 

Lembre-se de que é possível automatizar tarefas importantes da análise de dados (como a consolidação de relatórios e a criação de gráficos) com a ajuda das melhores ferramentas e tecnologias, como é o caso da inteligência artificial (IA).

Diferença entre Big Data, Data Science e Data Analytics

É provável que você já tenha ouvido falar sobre Big Data, Data Science e Data Analytics. De fato, são conceitos que se tornaram bastante populares nos últimos anos. No entanto, apesar de parecidos, esses termos não significam a mesma coisa. 

Contudo, apesar de diversos, eles tratam do mesmo tema: dados. Além do mais, têm objetivos e responsabilidades complementares dentro de uma organização. Por isso, é bastante comum confundi-los. Depois de conceituá-los, fica muito mais fácil diferenciar o que significa cada um. Confira, a seguir, mais detalhes.

Big Data

Para começar, Big Data é o conjunto de mais de 2,5 quintilhões de bytes em dados que são gerados todos os dias. Esses dados trazem novas possibilidades e novas oportunidades para as empresas. Em outras palavras, é o alto volume de dados que é gerado em grande velocidade e variedade.

A pessoa analista de Big Data tem o objetivo de identificar dados relevantes dentro desse grande conjunto para usá-los em análises úteis na empresa. Para isso, as funções dessa pessoa compreendem a construção de sistemas de processamento de dados e a arquitetura de sistemas de distribuição de dados.

Data Science

O Data Science é a ciência que estuda os dados. O grande objetivo do Data Science é extrair valor estratégico dos dados. Nesse contexto, a pessoa cientista de dados é responsável por desenvolver análises e métodos para prever o futuro com base em padrões de dados passados.

Data Analytics

Por fim, Data Analytics é um método de apresentar os resultados dos dados. Ou seja, transformá-los em algo que pode ser facilmente visualizado em informações ou insights.

A pessoa profissional em Data Analytics é responsável por encontrar correlações significativas entre os dados e comunicar adequadamente as informações importantes extraídas dos dados.

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Os benefícios da análise de dados

Você já deve ter compreendido que a análise de dados traz uma mudança holística na empresa, certo? No entanto, além disso, a análise de dados traz outros benefícios interessantes para as organizações, principalmente no que concerne aos índices de produtividade. Confira!

1. Antecipação de necessidades e trabalho proativo

Com uma boa gestão e análise de dados, você transforma a reatividade dos setores (sobretudo, do atendimento ao cliente) e transforma isso em proatividade – ou seja: você os agentes “preveem” possíveis problemas ou situações que o cliente possa estar passando sem precisar esperar por um ticket ou pedido de suporte.

Aliás, ao compartilhar seus dados, os consumidores esperam que as empresas sejam capazes de convertê-los em personalização e efetividade no atendimento. Além disso, a ideia é que, com os dados, a equipe de vendas seja capaz de entender as particularidades de cada jornada do cliente. 

2. Desenvolvimento de serviços e produtos mais efetivos

Oferecer um bom produto ou serviço para os clientes é essencial para uma boa experiência de compra. Por isso mesmo, empresas contam com equipes de gerenciamento de produto e serviço, focadas na identificação de tendências capazes de impulsionar as estratégias de vendas. 

Com informações do mercado e a comparação entre resultados a nível global, é possível visualizar predisposições e desenhar estratégias eficazes através da análise de dados. 

3. Redução de riscos e custos operacionais

Outra vantagem da compreensão dos diferentes tipos de análise de dados é a possibilidade de mitigar riscos. Com a ajuda de dados e recursos de análise, as equipes conseguem projetar resultados e avaliar os riscos de investir em estratégias e ferramentas.

Outro ponto importante é a redução de custos. Uma vez que você tem dados que apontam qual é o melhor caminho para ser seguido, você economiza tempo e dinheiro – que, de outra forma, seria gasto em tentativas sem resultados. Além disso, dados permitem uma automação inteligente, seja no marketing, nas vendas ou no atendimento ao cliente via chatbots. 

4. Melhor experiência do cliente

A verdade é que técnicas analíticas podem ser implantadas com um viés interno (melhorando a produtividade do time e a eficiência das estratégias), mas sempre focadas em atender às principais demandas dos clientes. 

Uma boa análise de dados cria, para a empresa, uma valiosa base de conhecimento pautada na mensuração de resultados. Desta forma, é possível aplicar métricas e indicadores para acompanhar a evolução do serviço prestado ao consumidor, bem como consultar o desempenho de estratégias semelhantes aplicadas em contextos diversos. 

Para além disso, a análise de dados caminha lado a lado com a inteligência artificial na criação de ferramentas que otimizam e potencializam o atendimento ao consumidor — o que, consequentemente, eleva os níveis de satisfação dos clientes.

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Como melhorar a sua Análise de Dados?

A principal forma de melhorar a maneira com que você realiza a análise de dados na sua empresa é investindo em inteligência artificial. Isso porque, quando aplicada aos modelos de análise de dados, a IA oferece a capacidade de automatizar as tarefas de aquisição e o processamento de informações relevantes de maneira eficiente e precisa e em tempo real.

Logo, a aplicabilidade da IA se estende a uma ampla variedade de setores dentro de uma organização empresarial, tanto para trazer uma melhor experiência para o cliente – como já vimos anteriormente – quanto para melhorar os padrões de produtividade dos colaboradores.

Nesse cenário, a análise de dados se beneficia da IA para obter informações que auxiliem na personalização da experiência do funcionário, proporcionando mais agilidade, satisfação e, consequentemente, melhor desempenho, com baixas taxas de turnover.

Além disso, a IA pode ajudar a obter insights mais detalhados e complexos a partir dos dados, revelando correlações e padrões que podem ser valiosos para empresas e organizações. Dessa forma, as ferramentas de IA podem ajudar na coleta de dados (ingestão de várias fontes) e na preparação (limpeza e organização para análise). Modelos de machine learning (ML) podem ser treinados e aplicados a dados preparados para extrair padrões. Por fim, a IA pode ajudar os analistas a interpretar tendências e insights para uma tomada de decisão mais informada.

Vale dizer que analistas de dados de todos os setores podem usar a análise de dados de IA para aprimorar o trabalho. Da detecção de fraudes de cartões de crédito em tempo real e como ajudar no diagnóstico de doenças até a previsão de demanda no varejo e a modelagem de propensão para apps de jogos, a análise de dados de IA pode auxiliar em todos os tipos de casos de uso específicos do setor.

Na prática, a análise de dados pode ser otimizada seguindo uma espécie de passo a passo, como demonstrado a seguir: 

1 – Garantir uma boa base de dados

A chave para uma análise de dados bem feita é uma boa base de dados. Isso significa que, antes de tentar otimizar a análise de dados, é preciso dar um passo atrás e olhar para a forma como você está agrupando e coletando as informações.

Idealmente, você deve estar trabalhando com uma base de dados centralizada e unificada, que receba dados de diferentes plataformas e evite os silos de dados –  “estoques” de informação que se mantêm isolados dos demais sistemas da empresa e que não contribuem para uma visão holística das ações da empresa. 

Em outras palavras, os dados devem estar todos em um único lugar, harmonizados de forma que os agentes e analistas possam acessá-los facilmente sem precisar decifrar o que cada um significa. 

2- Compreender as reais necessidades do negócio 

Baseando-se nas necessidades que o negócio realmente tem, você consegue “questionar” os dados com as perguntas certas, que têm o poder de mudar o rumo da análise. Além disso, neste tópico é importante que cada área trabalhe conforme seus objetivos e metas setoriais.

Alguns exemplos de perguntas que podem ser feitas pela equipe de vendas: 

• Quais leads são os mais quentes e têm mais oportunidade de fechar negócio?
• Quais leads considerados não qualificados podem ter chance de conversão?
• Quais informações devem constar no pitch de vendas para otimizar conversões? 
• Qual é o perfil de cliente do lead A, B ou C? 
• Qual é a projeção do forecast de vendas para o trimestre?

Da mesma forma, perguntas do tipo podem ser realizadas no setor de atendimento ao cliente: 

• Qual o tipo de reclamação mais recorrente entre o grupo de clientes X, Y ou Z? 
• Qual tipo de produto ou serviço causa mais reclamações ou contatação ao suporte? 
• O cliente em atendimento já esteve em atendimento antes? Se sim, em qual canal e por quê? 
• Qual o nível de satisfação dos clientes em cada um dos pontos de atendimento?
• Dados de NPS ou de estimativas de tempo para atender cada pedido também podem ser questões respondidas pelos dados. 

Por fim, na área de marketing, algumas das principais perguntas são: 

• Qual é o perfil do cliente ou lead X, Y ou Z?
• Qual o ponto de contato favorito de determinados clientes? 
• Qual tipo de mensagem, assunto ou tópico traz mais engajamento? 
• Qual é o comportamento de compra do consumidor? 
• Quais são as principais páginas que ele acessa dentro do e-commerce, site ou blog? 
• Qual tipo de segmentação indicada? 

Quando o assunto é questionar dados, o céu é o limite. 

3 – Criar uma visualização de dados intuitiva

Você já garantiu uma base de dados unificada, harmonizada e estruturada. Também já mapeou as principais perguntas que os dados podem responder. Então, agora é o momento de transformar isso em algo visual, que permita insights rápidos e uma leitura dinâmica. 

A melhor forma de fazer isso é colocando os dados em dashboards – criá-los é a melhor maneira para resolver os problemas de acessibilidade, interpretação e agilidade. 

Como o Tableau impulsiona a sua Análise de Dados?

Quando se pensa em inteligência de dados, pensa-se em Tableau. Ele é a plataforma da Salesforce desenvolvida especialmente para modernizar o nicho de análise de dados de qualquer tipo – afinal, o Tableau é compatível com qualquer forma de dados e com praticamente qualquer sistema. 

Assim, independente do seu software de coleta de dados, o Tableau consegue se ligar a ele e garantir que os dados se transformem em informação acionável. E tudo isso com a simplicidade do gesto de arrastar e soltar.

Além disso, a plataforma contribui para criar uma cultura de dados nas empresas, independente do ponto em que elas se encontrem na jornada de análise. Assim, ao colocar os dados no centro das conversas, da colaboração e da tomada de decisões, os clientes encontram novas oportunidades de inovar, criar resiliência e comprovar o poder da transformação.

Quanto à visualidade, o Tableau adota práticas recomendadas de análise visual integradas, possibilitando uma exploração de dados sem limites, sem interromper o fluxo da análise e, acima de tudo, sem medo de desconfigurar o software ou de fazer alguma coisa “errada”. 

Fonte: Tableau

Para saber mais, confira o webinar do Tableau Informações acionáveis ​​para uma interação ideal com o cliente e aproveite os insights.

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4 – Comunicar os próximos passos de forma objetiva

Um dos principais desafios dos analistas de dados é entender como se comunicar com gestores e gerentes, que de fato tocam o negócio e têm acesso às informações estratégicas. 

Dessa forma, é tarefa dos analistas encontrar uma forma objetiva e transparente para comunicar eventuais problemas, falhas de análise, duplicatas e soluções para os problemas principais.

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Como criar uma cultura de dados?

A cultura de dados consiste nas crenças e nos comportamentos coletivos das pessoas que valorizam, praticam e incentivam o uso de dados e IA para promover a transformação organizacional. Ela equipa todos em uma organização com informações intuitivas e produtivas para ajudá-los a enfrentar desafios empresariais complexos. 

Uma cultura de dados sólida não só abre caminho para o sucesso com os dados e a IA. Ela também gera maior produtividade e inovação, melhor atendimento ao cliente, custos mais baixos e uma tomada de decisões mais rápidas. 

No entanto, se a sua empresa ainda não está familiarizada com a cultura de dados, é preciso tomar algumas atitudes para implementá-la de forma sistêmica, como:

1. Qualificar time: parte inquestionável da implementação. Se o seu time não estiver qualificado e seguro para trabalhar com dados, a estratégia vai por água abaixo. Para isso ofereça treinamentos contínuos em análise de dados, ferramentas de BI e interpretação de informações.
   
   É importante que todos os níveis da organização, desde a alta gestão até os funcionários operacionais, sejam incluídos no processo. Isso garante que todos estejam alinhados e sejam capazes de utilizar dados em suas funções diárias.
   
2. Utilizar indicadores de desempenho: estabeleça indicadores de desempenho para monitorar o progresso da implementação da cultura de dados. Esses indicadores podem incluir a taxa de adoção de ferramentas de dados, a qualidade das decisões tomadas com base em dados, e o impacto dos dados na eficiência operacional.
   

Faça um inventário de dados que a empresa já tem: isso inclui dados operacionais, financeiros, de marketing, e qualquer outra informação relevante. Identifique onde esses dados estão armazenados, quem tem acesso a eles, e como são utilizados atualmente. Este levantamento é essencial para entender o ponto de partida e identificar gaps ou áreas que necessitam de melhorias.

1. Higienizar e enriquecer os dados: manter a qualidade dos dados é muito importante para uma cultura de dados eficaz. Higienize seus dados para remover duplicatas, erros e informações desatualizadas. Enriquecer os dados significa adicionar informações valiosas que complementem e ampliem os dados existentes.

FAQ: as principais dúvidas sobre Análise de dados

O que se faz em análise de dados?

A análise de dados é a aplicação de técnicas estatísticas e lógicas para avaliar alguns tipos de informações. Esse processo compreende a inspeção, investigação, armazenamento e acompanhamento de informações em formato de dados.

Qual o conceito de análise de dados?

A análise de dados transforma dados em informações relevantes. Assim, a análise de dados compara e/ou agrega dados brutos para entender o que dizem.

O que preciso para ser analista de dados?

Habilidades em matemática e estatística são importantes. Também é necessário saber como analisar, modelar e interpretar dados, além de ter algumas habilidades de programação (especialmente em Python, SQL, R e similares).

O que é um Data Scientist? 

Os cientistas de dados são pessoas que utilizam conhecimentos estatísticos para transformar dados em informações. Assim, uma de suas principais atribuições, além da interpretação de dados, é ajudar empresas a calcular o risco e a obter resultados positivos guiados por dados. Por fim, o profissional utiliza o método científico para fazer análises preditivas e construir suas novas hipóteses a partir da transformação dos dados. 

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