Mais do que captar e disponibilizar informações organizacionais, as empresas estão incorporando ferramentas que permitem realizar uma análise avançada de dados. Para, assim, conseguirem prever cenários antes mesmo de tomar as suas decisões.
Cada vez mais as organizações estão se dando conta da importância de gerenciar o negócio baseando-se em dados. São eles que demonstram a realidade da empresa e permitem promover melhorias no processo como um todo.
Se antes essas informações eram captadas de forma manual, hoje existem ferramentas que realizam o trabalho automaticamente. E, entre as soluções tecnológicas, há aquelas que, mais do que mostrar o cenário interno, prevêem tendências de mercado e evitam riscos.
Mas afinal, o que é e quais são os benefícios da análise avançada de dados? Abordaremos esse assunto a seguir, assim como mostraremos os principais métodos para realizar esse trabalho com eficiência.
O que é e qual a importância da análise avançada de dados para as empresas?
A análise avançada de dados consiste em um conjunto de técnicas, ferramentas e métodos analíticos que permitem prever tendências, padrões, comportamentos e eventos futuros. Com isso, as empresas podem conduzir mudanças baseando-se em fatos reais.
Conhecida como Advanced Analytics, ela leva a empresa além do Business Intelligence, pois trabalha com algoritmos e análises complexas que oferecem respostas detalhadas. Garantindo, assim, decisões mais assertivas.
Com a análise avançada de dados, é possível ter acesso às informações sobre mudanças de mercado antes ou conforme elas estão ocorrendo. Logo, as empresas passam a ser mais responsivas, evitando prejuízos.
Para o setor de Marketing, por exemplo, ela é essencial. Tendo em vista que parte do seu trabalho envolve a compreensão das preferências do consumidor e a descoberta de novas necessidades de mercado. Logo, auxilia no planejamento de estratégias e campanhas muito mais precisas.
Os profissionais que trabalham no estoque também podem se beneficiar da análise avançada de dados. Ao comparar a quantidade de produtos que saíram com as vendas, os pedidos anteriores e outros conjuntos de dados, é possível agilizar o processo de realização de novos pedidos para que não falte nada. Assim como reduzir o desperdício gerado pela compra de materiais que não serão vendidos a curto prazo.
Outras vantagens da análise avançada de dados são:
- Suporte para decisões comerciais;
- Agilidade no desenvolvimento de novos negócios;
- Tomada de decisão oportuna e precisa;
- Popularização e fácil acesso aos dados.
Além disso, os especialistas em ciência de dados podem se focar em projetos estratégicos, não precisando mais perder tempo com análises de informações e projeções de mercado.
Conheça, abaixo, os métodos mais utilizados para realizar uma análise avançada de dados.
Os principais métodos de análise avançada de dados
1 – Análise descritiva
Esse modelo de análise avançada de dados permite compreender eventos e processos em tempo real. Um exemplo de uso é nos casos de análise de crédito. Ele possibilita conferir informações do cliente e, através disso, avaliar riscos e definir taxas de juros.
A análise descritiva, porém, não julga valor. Ou seja, permite visualizar as informações do passado e entender o impacto naquele momento. Não relacionando, portanto, com ações futuras.
Com ela, é possível responder a perguntas como:
- Quais produtos os clientes costumam comprar juntos?
- Como foi o gráfico de vendas ao longo do ano?
- Qual produto vendeu mais no primeiro semestre?
2 – Ciência de dados
Apesar de semelhante à análise descritiva, a ciência de dados é um método um pouco mais complexo. Ela permite peneirar dados para descobrir padrões e correlações desconhecidas.
Trata-se de um processo exploratório e aprofundado para entender o cenário e responder a perguntas que, à primeira vista, não seguem uma lógica.
3 – Mineração de dados
A mineração de dados é um processo de classificação que utiliza conjuntos grandes de informações para identificar padrões e estabelecer correlações ocultas. Um dos seus diferenciais é o fato de permitir que as empresas realizem previsões, as quais irão impactar o seu negócio no futuro.
Com isso, conseguem tomar as providências cabíveis, seja contendo seus investimentos ou adiantando lançamentos.
4 – Análise preditiva
Esse é um dos modelos mais conhecidos de análise avançada de dados. Ele estuda correlações ocultas entre fatores e resultados e, com base nessas informações, prevê cenários futuros. Com isso, permite tomar decisões mais precisas.
A análise preditiva utiliza diversos métodos para obter esse conteúdo, incluindo:
- Dados estatísticos;
- Histórico;
- Mineração de dados;
- Inteligência Artificial.
Com ela, é possível projetar comportamentos do público e do mercado, bem como prever tendências de consumo e flutuações da economia. Ela permite, por exemplo, ter uma ideia de quantos clientes irão procurar um comércio no próximo semestre ou estimar a elevação no faturamento, caso a temperatura atinja a marca de 40 graus.
5 – Simulação e otimização
A simulação imita a operação e as características de um processo, resumindo os resultados que serão obtidos. Já a otimização prioriza as opções de decisão com base em um índice de desempenho-chave.
É possível, por exemplo, projetar uma rota para as entregas de um restaurante. Para isso, é feita uma simulação dos processos de tráfego e pedidos para, depois, otimizar a rota e selecionar a opção que permite entregar mais produtos em um menor espaço de tempo.
Por que a sua empresa deve investir em uma ferramenta de análise avançada de dados?
A análise avançada de dados pode ser utilizada para impulsionar mudanças e melhorar as práticas do negócio.
Enquanto as ferramentas tradicionais examinam os dados históricos, a fim de conhecer a realidade da empresa, as opções avançadas permitem prever comportamentos futuros.
Logo, as empresas podem realizar análises hipotéticas para prever os efeitos que determinadas mudanças ou novos produtos poderiam gerar no mercado. E, com isso, tomar suas decisões de forma estratégica, visando resultados mais satisfatórios para o negócio.
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