Em um mercado cada vez mais competitivo, a tecnologia tornou-se uma peça central para a gestão de negócios. Com a análise de dados, organizações de diferentes tamanhos conseguem melhorar a tomada de decisões e elaborar processos mais eficientes.
Mas essa transformação digital ainda levanta muitas dúvidas. Empresas e profissões estão descobrindo toda a potencialidade dos dados. E muitos ainda não entendem o porquê a análise de dados é importante e como essa ferramenta funciona no dia a dia do seu trabalho.
Por isso, reunimos aqui um post com informações fundamentais e dicas práticas que você vai poder usar no seu trabalho e até na vida pessoal. Confira!
O que é análise de dados?
Todas as interações de clientes, usuários e colaboradores geram dados para uma empresa. E-mails, planilhas, plataformas de gestão, ferramentas de automação, aplicativos próprios… Tudo isso produz uma grande quantidade de informação, conhecida como Big Data, que pode ser organizada para trazer insights e solucionar antigos problemas.
É aí que entra a análise de dados, uma forma de compilar e ordenar esse material bruto e aplicá-lo na gestão de negócios. Com a ajuda da tecnologia, ficou muito mais fácil armazenar esse tipo de informação e interpretá-la. Hoje em dia, existem softwares que fazem a análise automaticamente e metodologias que auxiliam na interpretação dos resultados.
Por esses motivos, a análise de dados se popularizou e se tornou um requisito fundamental para organizações e profissionais inovadores.
Por que a análise de dados é importante?
Uma organização que toma decisões orientadas por dados conhece muito melhor suas forças e fraquezas. Com a análise de dados, é possível acompanhar de perto o desempenho de cada setor, sem precisar de microgerenciamento, por exemplo. Ao mesmo tempo em que se pode desenvolver produtos e serviços mais conectados com as necessidades dos seus clientes.
Além disso, a educação em dados ajuda toda a equipe a ganhar mais confiança, ser mais inovadora e desenvolver a criatividade para elaborar novas soluções. Permitindo que a empresa seja competitiva e acompanhe as últimas transformações da sociedade. Tudo isso com muito mais eficiência e menos desgaste do que nos negócios em que as escolhas são feitas apenas pela intuição ou por experiências passadas.
Sem falar nos benefícios para os profissionais, que se destacam no mercado e ganham fluência na linguagem que vai dominar o futuro do trabalho.
Quais são os tipos de análise de dados?
A análise de dados é uma ferramenta bastante flexível. Cada material e necessidade específica vai exigir uma metodologia. Por isso, existem vários tipos de análise que você pode aplicar no seu dia a dia.
Análise descritiva
Essa análise traz uma visão do que aconteceu e do que está acontecendo atualmente na empresa. É uma forma de acompanhar vendas, clientes atuais, visitas em um site, desempenho em mídias sociais, entre outros resultados.
Análise diagnóstica
Nesse caso, a análise de dados também serve para olhar para o passado e para o presente. Mas se concentra em mostrar por que a empresa chegou a certos resultados. É uma ferramenta para entender por quais canais as vendas mais se concretizam, por exemplo.
Análise preditiva
A análise de dados também permite prever problemas, para encontrar formas de contorná-los. Para isso, usamos a análise preditiva, uma forma de resgatar o que aconteceu no passado para encontrar padrões que tendem a se repetir no futuro.
Já pensou como seria prever quantos clientes vão cancelar um serviço, por exemplo? Com esse tipo de investigação, isso é possível.
Análise prescritiva
Por último, chegamos ao tipo de análise voltada para orientar planos. Esse tipo de análise de dados é similar à preditiva, mas o foco fica nas ações. Seguindo o exemplo de antes, a análise de ações para prevenir cancelamentos de um serviço, por exemplo.
Como fazer análise de dados na prática?
Mas como aplicar esses tipos de análise de dados no seu dia a dia profissional? Mesmo com várias informações em mãos, muitos profissionais não sabem por onde começar. Por isso, reunimos algumas dicas que vão te ajudar a dar os primeiros passos.
Faça um bom planejamento
Antes de tudo, você precisa de um bom planejamento. Defina seus objetivos com a análise de dados e entenda quais áreas serão estudadas. Assim, você evita perder tempo com informações que não são relevantes naquele momento. Decida onde você quer chegar com os resultados e qual pergunta quer que seja respondida. Esse movimento vai ajudar a entender se análise foi bem sucedida.
Além disso, desenvolver hipóteses também pode te ajudar a orientar a sua análise. Mas tome cuidado para não acabar enviando sua pesquisa apenas para que os resultados sejam adequados ao que você já pensava desde o começo.
Escolha ferramentas e fontes de dados
O objetivo da análise de dados é tornar o seu trabalho mais eficiente. Isso significa que você precisa otimizar seu tempo e seus esforços. Dê preferência para fontes de dados que já estão disponíveis e tenha em vista os objetivos escolhidos no planejamento.
Se for trabalhar com dados qualitativos, que podem exigir métodos de observação ou entrevistas, por exemplo, elabore um roteiro com antecedência para orientar o trabalho e economizar tempo.
Ao mesmo tempo, procure ferramentas que possam automatizar a maior parte das análises. Hoje em dia existem muitos programas disponíveis que podem ajudar nesse processo e que diminuem bastante o esforço empregado.
Lembre-se também que, quanto mais dados, maiores as chances de você encontrar correlações e padrões. Mas isso exige um trabalho ainda maior de limpeza, para evitar que materiais inúteis atrapalhem suas estatísticas.
Decida como apresentar os dados
Por fim, preste atenção na forma como seus dados serão apresentados e discutidos pela equipe. A análise de dados não termina quando o cruzamento das informações é feito. A comunicação dos resultados e a interpretação do que foi encontrado são partes fundamentais desse processo.
Muitas vezes, gráficos e tabelas são aliados das organizações. Mas é importante ir além dos gráficos de barra e das planilhas do excel. Nessa etapa, a educação em dados precisa estar disseminada por todo o time.
Assim, todos poderão se engajar na análise dos resultados de forma mais aprofundada e terão condições de encontrar soluções criativas para a organização. Para isso, a colaboração nesta etapa também é uma habilidade fundamental.
Gostou de entender mais sobre análise de dados? Confira nosso artigo sobre a importância da educação em dados e entenda como a fluência em dados pode impactar profissionais e empresas de todos os ramos!
