Visão geral da análise de dados
Para que os dados possam ser usados para contar uma história, eles precisam passar por um processo que os torne utilizáveis nessa narrativa. A análise de dados é o processo de identificação, limpeza, transformação e modelagem de dados para descobrir insights significativos e úteis. Os dados são então transformados em uma história por meio de relatórios para análise, com o objetivo de apoiar o processo crítico de tomada de decisões.
À medida que o mundo se torna mais orientado por dados, a narrativa por meio da análise de dados está se tornando um componente e um aspecto vital para grandes e pequenas empresas. É o motivo pelo qual as organizações continuam contratando analistas de dados.
As empresas orientadas por dados tomam decisões com base na narrativa desses dados e, no mundo atual orientado por dados, os dados não estão sendo usados em seu pleno potencial, um desafio que a maioria das empresas enfrenta. A análise de dados é, e deve ser, um aspecto fundamental em todas as organizações para ajudar a determinar o impacto nos negócios, incluindo a avaliação do sentimento do cliente, a realização de pesquisas de mercado e de produtos, e a identificação de tendências ou outros insights relevantes.
Embora o processo de análise de dados se concentre nas tarefas de limpeza, modelagem e visualização de dados, o conceito de análise de dados e sua importância para os negócios não devem ser subestimados. Para analisar dados, os componentes principais da análise são divididos nas seguintes categorias:
- Descritivo
- Diagnóstico
- Preditivo
- Prescritivo
- IA (Inteligência Artificial)
Análise descritiva
A análise descritiva ajuda a responder perguntas sobre o que aconteceu com base em dados históricos. As técnicas de análise descritiva resumem grandes modelos semânticos para descrever os resultados aos stakeholders.
Ao desenvolver KPIs (indicadores chave de desempenho), essas estratégias podem ajudar a acompanhar o sucesso ou a falha dos objetivos principais. Métricas como ROI (retorno sobre o investimento) são usadas em muitos setores e métricas especializadas são desenvolvidas para acompanhar o desempenho em setores específicos.
Um exemplo de análise descritiva é a geração de relatórios para fornecer uma exibição dos dados financeiros e de vendas de uma organização.
Análise de diagnóstico
A análise de diagnóstico ajuda a responder perguntas sobre por que eventos aconteceram. As técnicas de análise de diagnóstico complementam a análise descritiva básica e usam as conclusões de análises descritivas para descobrir a causa desses eventos. Assim, os indicadores de desempenho são investigados mais detalhadamente para descobrir por que esses eventos ficaram melhores ou piores. Esse processo geralmente ocorre em três etapas:
Identificar anomalias nos dados. Essas anomalias podem ser alterações inesperadas em uma métrica ou em um mercado específico.
Coletar dados relacionados a essas anomalias.
Usar técnicas estatísticas para descobrir relacionamentos e tendências que explicam essas anomalias.
Análise preditiva
A análise preditiva ajuda a responder perguntas sobre o que acontecerá no futuro. As técnicas de análise preditiva usam dados históricos para identificar tendências e determinar se é provável que elas se repitam. As ferramentas de análise preditiva fornecem insights valiosos sobre o que pode acontecer no futuro. As técnicas incluem uma variedade de técnicas de aprendizado de máquina e estatísticas, como redes neurais, árvores de decisão e regressão.
Análise prescritiva
A análise prescritiva ajuda a responder perguntas sobre quais ações devem ser executadas para atingir uma meta ou um objetivo. Ao usar insights de análises prescritivas, as organizações podem tomar decisões orientadas por dados. Essa técnica permite que as empresas tomem decisões informadas em meio às incertezas. As técnicas de análise prescritiva contam com o aprendizado de máquina como uma das estratégias para encontrar padrões em grandes modelos semânticos. Analisando decisões e eventos anteriores, as organizações podem estimar a probabilidade de diferentes desfechos.
Inteligência Artificial
A IA (Inteligência Artificial) ajuda a responder perguntas sobre seus dados. IA refere-se à simulação da inteligência humana em máquinas que são programadas para pensar, aprender e se adaptar. No contexto da análise, a IA permite que os sistemas processem grandes quantidades de dados, reconheçam padrões e forneçam insights com o mínimo de intervenção humana. Ela dá suporte a uma ampla gama de aplicações, desde processamento de linguagem natural e reconhecimento de imagens até geração de código e sugestões de visualização inteligente.
Exemplo
Ao habilitar relatórios e visualizações de dados, uma empresa de varejo usa análise descritiva para examinar os padrões de compras dos anos anteriores a fim de determinar quais produtos podem ser populares no ano seguinte. A empresa também pode examinar os dados de suporte para entender por que um produto específico era popular e se essa tendência continua, o que a ajudará a determinar se é necessário continuar mantendo esse produto em estoque.
Uma empresa pode determinar que um certo produto era popular em um período específico. Depois ela pode usar essa análise para determinar se certos esforços de marketing ou atividades sociais online contribuíram para o aumento nas vendas.
Uma faceta subjacente da análise de dados é que uma empresa precisa confiar nos dados dela. Como prática, o processo de análise de dados vai capturar dados de fontes confiáveis e transformá-los em algo que seja consumível, significativo e facilmente compreendido para ajudar no processo de tomada de decisões. A análise de dados permite que, por meio de decisões e processos orientados por dados, as empresas compreendam totalmente os dados que têm e, assim, tenham confiança nas decisões que tomam.
À medida que a quantidade de dados aumenta, também aumenta a necessidade de analistas de dados. Um analista de dados sabe como organizar as informações e depurá-las, transformando-as em algo significativo e compreensível. Um analisa de dados sabe como reunir os dados certos e o que fazer com eles; em outras palavras, como dar sentido aos dados e meio ao excesso de informações.