A Data analytics ou análise de dados, é uma matéria prima muito valiosa. Afinal, nos dias atuais, os dados valem mais que ouro, já que é a partir deles que as empresas conseguem o perfil dos seus clientes e criar estratégias personalizadas para eles, entre outras práticas.
Apesar de muito importante, essa é uma estratégia que é pouco conhecida, ou melhor compreendida. Por isso, é fundamental que saiba como interpretá-la para que consiga gerar os resultados necessários para a sua marca.
Para te ajudar a entender um pouco melhor, além de dicas de como implementar essa estratégia, continue lendo esse texto, separamos um material repleto de informações para te ajudar a entender um pouco mais sobre Data Analytics. Boa leitura!
O que é Data Analytics?
Antes de saber como aplicar o Data Analytics, é fundamental que conheça mais sobre, já que só com a compreensão que será capaz de usá-la ao favor da sua empresa.
Bom, seja uma empresa de exaustor centrífugo industrial ou uma imobiliária, por dia são gerados inúmeros dados dos seus clientes. Dentro dessa quantidade exorbitante, existem muitos números e informações sobre as tendências e comportamento dos consumidores.
É justamente nesse cenário que entra a Data Analytics, pois o seu objetivo é processar e analisar todos esses dados, para que as organizações consigam usar de uma maneira estratégica em benefício da empresa.
Uma boa análise de dados faz com que sua empresa tenha dados de valor em mãos, o que faz total diferença na estrutura do negócio como um todo.
Quando uma empresa de plataforma hidráulica elevatória, por exemplo, investe na estratégia de Dados Analytics, ela consegue analisar diversas informações, como:
Nas vendas, um negócio precisa ter um bom produto, além de ser necessário saber o comportamento e impulsos do consumidor.
Com a Data Analytics, sua empresa consegue ter acesso a todas essas informações e com isso, desenvolver uma estratégia focada em oferecer ao seu público-alvo o que ele precisa. Isso te faz ficar um passo à frente da sua concorrência.
O Data Analytics é um trabalho de estatísticas, mas que graças a tecnologia, consegue obter dados mais precisos sobre as vendas e os consumidores. Essas informações conseguem oferecer mais segurança para as tomadas de decisão nos empreendimentos.
Para que serve o Data Analytics?
Bom, agora que já entendeu sobre o que se trata a Data Analytics, vamos te mostrar no que ela é usada e para que essa estratégia serve.
De modo geral, ela consiste em trabalhar com informações concretas sobre algo de três modos: Exploratório, transformativo e o analítico.
O seu objetivo principal é absorver dados que sejam relevantes para uma empresa. Isso faz com que se identifique tendências, padrões de mercado e com isso, é gerado insights de maneira embasada, para que tenha suporte às tomadas de decisão.
Ela está diretamente relacionada à Data Science que nada mais é que a Ciência de Dados. Para te ajudar a entender melhor como essa estratégia é usada, vamos ao seguinte exemplo.
Uma empresa de conexão pneumática engate rápido, possui 1 milhão de dados a disposição da sua empresa todos os dias. Então, fica impossível que se analise todos os dados de maneira rápida e analógica, não é mesmo?
Para que consiga tratar todos esses dados, são utilizados software e inúmeros outros recursos tecnológicos que ajudam a filtrar todas essas informações, separando somente aquilo que realmente possa ter alguma serventia para a empresa.
Um outro tema recorrente e relacionado a Data Analytics é o Big Data, que faz referência a um grande volume de dados que não podem ser analisados por softwares comuns.
Quais são os tipos de Data Analytics?
É importante ressaltar que toda e qualquer análise de dados, pode ser considerada Data Analytics. Porém, existem quatro principais maneiras de filtrar e conferir as informações, são elas:
- Preditiva;
- Prescritiva;
- Descritiva;
- Diagnóstica.
Dessa maneira, continue a leitura e entenda um pouco melhor o que cada uma delas significa de uma forma aprofundada.
Preditiva
Essa é uma análise usada para prevenir algo, no que diz respeito a Data Analytics, tem como objetivo entender e antecipar quais serão os efeitos que uma tomada de decisão terá em uma companhia de corrente de rolos, por exemplo.
Para que chegue a esse resultados, são desenvolvidas análises estatísticas baseadas em regressão, com o objetivo de estabelecer o impacto social, ambiental, econômico, sobre as decisões. Então, podemos dizer que a preditiva está relacionada a causa e efeito.
Para entender um pouco melhor, vamos a um exemplo: Imagine que existe uma campanha de lançamento de um novo retentor de válvula, mas como a empresa irá saber quanto deve ser investido em mídia para que o produto seja divulgado?
É justamente para isso que existe a análise preditiva. Com ela, é possível compreender a atual situação do mercado e prever uma média dos resultados.
Prescritiva
Essa é uma análise que segue a mesma linha de raciocínio do modelo anterior. Sua única diferença é que o modo prescritivo é mais voltado a ações individuais de um gestor. Sendo assim, é feito um levantamento das probabilidades dos resultados de uma decisão.
Por exemplo, uma empresa tenta analisar, quantas pessoas buscam por mourão de concreto para cerca preço ou seja, qual a porcentagem que suas vendas poderiam aumentar se por acaso criasse um calendário de posts sobre o seu negócio.
Essas estimativas são feitas pela análise prescritiva. Com isso, você tem uma ideal no número e consegue desenvolver ações que possam ajudar com que sua empresa seja reconhecida nas redes sociais.
Descritiva
Essa é uma forma de análise um pouco diferente dos modelos anteriores, que usam a estática e a possibilidade como base. O modelo descritivo busca entender o que está acontecendo no tempo presente, sendo assim não prevê nenhuma informação.
Por exemplo, uma empresa de cobertura em vidro, que deseja saber o que está causando queda no ritmo de trabalho, faturamento, sem que tenha um motivo aparente, através da Data Analytics descritiva, é possível saber.
Com isso, o seu negócio saberá as causas de todo esse gargalo de produção, fazendo com que o problema seja resolvido de forma rápida, evitando grandes prejuízos para os empreendedores.
Diagnóstica
A análise diagnóstica, assim como o modelo anterior, também busca tentar entender o contexto atual de alguma situação. A principal diferença entre elas é que esse modo se preocupa em explicar os motivos para algo que esteja acontecendo.
Por exemplo, uma empresa de montagem de painel elétrico industrial, está percebendo que o seu faturamento mensal vem diminuindo no último semestre. Com a análise diagnóstica, é possível trilhar os caminhos percorridos por essa falha.
Além disso, esse modelo consegue indicar o que deve ser feito para que ele não volte a ser um problema para o negócio, aumentando a segurança e a resolução de problemas.
Como implementar o Data Analytics
Para conseguir implementar a prática de Data Analytics em uma empresa, é preciso investir em estrutura, uma boa equipe, sem contar a tecnologia da melhor qualidade. Tudo, é claro, dentro da realidade financeira do empreendimento.
Para que a implementação ocorra de maneira satisfatória para a empresa, é preciso que sigam alguns passos, que são eles:
- Ter os objetivos da empresa muito bem definidos;
- Investir na estrutura necessária para executar o trabalho com excelência;
- Contratar equipes especializadas em análise de dados;
- Investir em ferramentas de Business Intelligence, Big Data, Inteligência Artificial;
- Incentivar a troca de experiências entre as equipes;
- Trabalhe a cultura da análise de dados na empresa;
- Investir na produção de conteúdos focados em dados.
Com isso, é possível inserir a Data Analytics na sua empresa e usufruir de uma série de benefícios para o seu negócio, como:
- Melhorar as tomadas de decisão dos gestores;
- Proporcionar a elaborar de estratégias de marketing eficazes;
- Desenvolver os processos de maneira mais eficiente;
- Gerar insights que ajudem a aumentar a taxa de conversão;
- Auxiliar no crescimento do faturamento.
É fundamental que entenda como os dados são valiosos para uma empresa, ainda mais nos dias de hoje em que as estratégias necessitam dessa informação. Por isso, é crucial que o seu negócio dê a devida atenção para esse aspecto.
Com a Data Analytics, é possível desenvolver uma série de melhorias para o seu empreendimento, mantendo-se em crescimento, sem contar que sempre estará um passo à frente dos seus concorrentes.
A análise de dados não é mais um diferencial para as empresas, mas sim, uma necessidade de mercado. Afinal, é impossível tratar todos os dados de maneira eficaz, sendo assim, as empresas que não entenderem essa necessidade vão ficar para trás.
Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.