Empresas em todo o mundo estão de olho nas oportunidades de crescimento que surgem a partir da análise de dados, o que também inclui proteção de dados. Cada vez mais, o recurso é considerado oportuno nos negócios.
A análise de dados é o farol que guia diversas estratégias dentro de uma empresa. Por exemplo, ao coletar dados sobre o comportamento de seus clientes e do mercado em um só lugar, é possível traçar um mapa claro de oportunidades de crescimento para a empresa.
O que é análise de dados?
Análise de dados envolve vários processos, como inspeção, limpeza, processamento e modelagem de dados. O objetivo é obter informações para sugerir conclusões e apoiar as decisões estratégicas da empresa.
A análise de dados tem muitas abordagens e facetas, que incluem diferentes técnicas e definições no ramo dos negócios, da ciência ou social.
“Analisar”, por si só, significa separar um todo em seus elementos ou partes componentes, investigar, dissecar. Ou seja, implica examinar cuidadosamente, expondo as características essenciais do objeto em estudo. O alvo de uma análise pode ser de qualquer tipo.
Na verdade, chamamos de “analista” os profissionais que fazem previsões sobre a tendência das trocas financeiras. De maneira idêntica, serve para aqueles que exercem a profissão de psicólogo ou psiquiatra, porque analisam o paciente.
Falamos de análise de dados quando a informação em estudo é de alguma forma objetiva e estruturada. Em geral, com a presença de vários números e com o uso de metodologias de análise de dados estatísticos.
É importante frisar ainda que se pode analisar dados tanto em modo quantitativo quanto qualitativo. Dessa forma, é possível entender que tipo de estratégias implementar para obter os melhores resultados.
De acordo com especialistas do setor, quanto mais dados objetivos e concretos, a probabilidade de deparar-se com surpresas desagradáveis é menor. Por isso que o big data é tão importante.
O que é big data?
O big data é o conjunto de dados obtidos de várias fontes diferentes. O que caracteriza o big data não é apenas a quantidade, mas também a complexidade devido aos vastos tipos de dados que podem ser obtidos.
O conceito de big data implica múltiplos fatores, que vão desde a infraestrutura necessária para coletá-los e arquivá-los, até as ferramentas em uso para a análise dos dados e as habilidades para gerenciá-los.
As técnicas de análise de big data permitem fornecer às empresas percepções originais, por exemplo, sobre a situação do mercado e sobre a concorrência. Por outro lado, sobre o comportamento do cliente, ajuda a refinar as estratégias de sua experiência e assim por diante.
Análise de dados para as empresas
É extremamente importante que todas as empresas desenvolvam procedimentos internos de análise e controle que monitorem o bom desempenho do negócio.
Assim, um check-up completo da empresa é necessário para identificar os objetivos prioritários. Isso responde de maneira eficaz às necessidades específicas da organização.
Para realizar as atividades destinadas a fornecer essas e muitas outras informações valiosas para melhorar a atividade empresarial são usados softwares, serviços e recursos de infraestrutura.
É necessário verificar o desempenho da empresa em termos de eficiência e eficácia dos processos de gestão e a consistência dos seus objetivos com os da estratégia geral do negócio.
Depois de recolher e identificar todas as informações relativas às variáveis, é possível indicar a atratividade do mercado e a capacidade competitiva da empresa. Para isso é preciso considerar, por exemplo, itens como:
- rentabilidade do setor;
- dimensão do mercado;
- taxa de crescimento;
- know-how;
- nível competitivo existente.
A coleta de dados é de extrema importância, pois obriga a empresa a focar nas causas, estruturais ou operacionais. As ferramentas e tecnologias digitais apoiam as empresas nos processos de medição, controle e análise de desempenho.
Além disso, apoiam os processos de tomada de decisão empresarial ao disponibilizar cenários alternativos.
De fato, graças às ferramentas digitais, os dados são recolhidos e processados de forma a apoiar concretamente a empresa na tomada de decisões.
A chave para o sucesso de uma empresa é receber as informações certas para que o conhecimento se transforme em uma vantagem competitiva. A análise de big data não deve ser vista como uma estratégia de tamanho único.
Análise de dados e LGPD
Em relação à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), as empresas precisam se ajustar para realizar a análise de dados, especialmente no que diz respeito à análise de dados pessoais, uma das maneiras de realizar o tratamento, conforme descreve a Lei.
Apesar da análise de dados pessoais ser essencial para diversos segmentos, possibilitando, por exemplo, a identificação do perfil do cliente, observar as diretrizes da LGPD evitará possíveis sanções no futuro.
Decerto, a regulamentação promove um ambiente mais seguro e confiável ao assegurar os direitos fundamentais de liberdade e privacidade.
Dessa forma, a adaptação das organização às novas regras deve ser realizada de maneira cuidadosa, para que os impactos ocorram com mais fluidez. Ao mesmo tempo, deve garantir a proteção dos dados.
Tipos de análise de dados
Como já vimos, o uso consciente de dados em estratégias de business intelligence é um componente fundamental. Atualmente podemos resumir três tipos de análise de dados:
- descritiva;
- preditiva;
- prescritiva.
Na verdade, o que distingue os melhores analistas de dados é justamente a capacidade de identificar o tipo de análise.
Descritiva
Como o nome sugere, as análises descritivas sintetizam ou descrevem os dados brutos e os transformam em algo que pode ser interpretado por humanos. Especificamente, eventos passados são analisados.
Entende-se por eventos passados qualquer momento em que ocorreu, seja há um minuto ou um mês atrás. A análise descritiva é útil, pois permite que as empresas aprendam com os comportamentos anteriores.
Essa análise também ajuda a empresa a compreender como os acontecimentos podem afetar os resultados futuros.
As estatísticas descritivas são úteis para mostrar, por exemplo, o total de produtos em estoque ou o gasto médio por cliente. As organizações devem, portanto, usar análises descritivas quando desejam compreender, em um nível agregado, o que acontece na empresa.
Preditiva
As análises preditivas referem-se à compreensão do futuro. Dessa forma, fornecem às organizações informações intuitivas com base em dados e estimativas sobre a probabilidade de um resultado futuro. Contudo, vale lembrar que nenhum algoritmo estatístico pode “prever” o futuro com 100% de precisão.
Uma aplicação comum de análise de dados preditiva é produzir uma pontuação de crédito. Por exemplo, as instituições financeiras usam essas pontuações para determinar a probabilidade dos clientes fazerem pagamentos futuros no prazo.
Prescritiva
Este campo facilita o usuário a “prescrever” várias ações possíveis para implementar e orientar a atividade em direção a uma solução.
A análise de dados prescritiva tem tudo a ver com aconselhamento, porque tenta quantificar o efeito de decisões futuras para guiar acerca dos resultados possíveis antes das medidas serem realmente tomadas.
Essa análise não apenas prevê o que acontecerá, mas também explica o por que acontecerá e fornece recomendações para ações que explorem essas previsões.
A análise de dados prescritiva é complexa de administrar e a maioria das empresas ainda não usa. No entanto, quando implementada de forma correta, pode ter um grande impacto sobre como as empresas tomam decisões. Desse modo, ajuda a entregar os produtos certos no melhor momento ao otimizar a experiência do cliente.
