Quais as ferramentas essenciais para análise de dados?

Quais são as ferramentas essenciais para seu sucesso?

O objetivo de qualquer ferramentas analítica de negócios é analisar dados e extrair informações que gerem ações e comercialmente relevantes passíveis de uso para aumentar os resultados ou o desempenho. Mas com tantas ferramentas disponíveis, pode ser difícil saber o que usar e quando. Eu pensei que poderia ser útil olhar para algumas das principais ferramentas de análise em uso hoje e como elas podem ser usadas em sua empresa.

Experimentação

Experimentos empresariais, design experimental e teste AB são técnicas para testar a validade de algo - seja uma hipótese estratégica, uma nova embalagem de produto ou uma abordagem de marketing. Trata-se basicamente de tentar algo em uma parte da organização e depois compará-la com outra onde as mudanças não foram feitas (usada como grupo de controle). É útil se você tem duas ou mais opções para decidir entre.

Análise visual

Os dados podem ser analisados de maneiras diferentes e a maneira mais simples é criar um gráfico para detectar padrões. Esta é uma abordagem integrada que combina análise de dados com visualização de dados e interação humana. É especialmente útil quando você está tentando dar sentido a um enorme volume de dados.

Análise de correlação

Esta é uma técnica estatística que permite determinar se há uma relação entre duas variáveis separadas e medir a força dessa relação. É muito útil quando você "conhece" ou suspeita que existe uma relação entre duas variáveis e você gostaria de testar sua suposição.

Análise de regressão

Análise de regressão é uma ferramenta estatística para investigar a relação entre variáveis; por exemplo, existe uma relação causal entre preço e demanda do produto? Use-o se você acredita que uma variável está afetando outra e você quer validar se sua hipótese é verdadeira.

Análise de cenários

A análise de cenários, também conhecida como análise de horizonte ou análise de retorno total, é um processo analítico que permite analisar uma variedade de possíveis eventos ou cenários futuros, considerando resultados alternativos possíveis. Use-o quando não tiver certeza da decisão a tomar ou de que curso de ação perseguir.

Análise de previsão / série temporal

Dados da série temporária são dados coletados em intervalos uniformemente espaçados. A análise de séries temporais explora esses dados para extrair estatísticas significativas ou características de dados. Use-o quando quiser avaliar mudanças ao longo do tempo ou prever eventos futuros com base no que aconteceu no passado.

Mineração de dados

Trata-se de um processo analítico projetado para explorar dados, geralmente conjuntos de dados relacionados a grandes negócios - também conhecidos como "dados importantes" - buscando insights, padrões ou relações comercialmente relevantes entre variáveis que possam melhorar o desempenho. Portanto, é útil quando você possui grandes conjuntos de dados dos quais você precisa extrair informações.

Análise de texto

Também conhecido como mineração de texto, a análise de texto é um processo de extração de valor a partir de grandes quantidades de dados de texto não estruturados. Você pode usá-lo de várias maneiras, incluindo recuperação de informações, reconhecimento de padrões, marcação e anotação, extração de informações, avaliação de sentimentos e análises preditivas.

Análise do sentimento

A análise do sentimento, também conhecida como mineração de opinião, busca extrair opinião ou sentimento subjetivo de dados de texto, vídeo ou áudio. O objetivo básico é determinar a atitude de um indivíduo ou grupo em relação a um determinado tópico ou contexto geral. Use-o quando quiser entender a opinião das partes interessadas.

Análise de imagens

A análise de imagem é o processo de extração de informações, significado e insights de imagens como fotografias, imagens médicas ou gráficos. Como um processo, ele depende muito do reconhecimento de padrões, geometria digital e processamento de sinal. A análise de imagens pode ser usada de várias maneiras, como o reconhecimento facial para fins de segurança.

Análise de vídeo

Análise de vídeo é o processo de extração de informações, significado e insights de imagens de vídeo. Inclui tudo o que a análise de imagem pode fazer, além disso, também pode medir e rastrear o comportamento. Você poderia usá-lo se você quisesse saber mais sobre quem visita sua loja ou instalações e o que eles estão fazendo quando chegar lá.

Análise de voz

Análise de voz, também conhecida como análise de fala, é o processo de extração de informações de gravações de áudio de conversas. Esta forma de análise pode analisar os tópicos ou palavras e frases reais, bem como o conteúdo emocional da conversa. Você pode usar análises de voz em um call center para ajudar a identificar queixas de clientes recorrentes ou problemas técnicos.

Simulação de Monte Carlo

A simulação de Monte Carlo é uma técnica matemática de resolução de problemas e avaliação de risco que se aproxima da probabilidade de certas estratégias e do risco de determinados resultados, utilizando simulações computadorizadas de variáveis aleatórias. É útil se você deseja entender melhor as implicações e ramificações de um determinado plano de ação ou decisão.

Programação linear

Também conhecida como otimização linear, este é um método para identificar o melhor resultado com base em um conjunto de restrições usando um modelo matemático linear. Ele permite que você resolva problemas que envolvam a minimização e maximização de condições, como, maximizar o lucro e minimizar os custos. É útil se você tem uma série de restrições, como tempo, matérias-primas, etc. e queria conhecer a melhor combinação ou onde direcionar seus recursos para obter o máximo de lucro.

Análise de Cohorte

Este é um subconjunto de análise comportamental, que permite estudar o comportamento de um grupo ao longo do tempo. É especialmente útil se você quer saber mais sobre o comportamento de um grupo de partes interessadas, como clientes ou funcionários.

Análise de fator

Este é o nome coletivo dado a um grupo de técnicas estatísticas que são usadas principalmente para redução de dados e detecção de estrutura. Pode reduzir o número de variáveis dentro dos dados para ajudar a torná-lo mais útil. Use-o se precisar analisar e entender mais sobre as inter-relações entre um grande número de variáveis.

Análise da rede neural

Uma rede neural é um programa de computador modelado no cérebro humano, que pode processar uma enorme quantidade de informações e identificar padrões da mesma maneira que fazemos. A análise da rede neural é, portanto, o processo de análise da modelagem matemática que compõe uma rede neural. Esta técnica é particularmente útil se você tiver uma grande quantidade de dados.

Meta análise / análise de literatura

A meta-análise é o termo que descreve a síntese de estudos anteriores em uma área na esperança de identificar padrões, tendências ou relacionamentos interessantes entre a literatura pré-existente e os resultados do estudo. Essencialmente, é a análise de estudos anteriores. É útil sempre que você deseja obter informações relevantes sem realizar nenhum estudo.

E como utilizar essas ferramentas?

Peter Drucker disse: "Se você não pode medir isso, você não pode gerenciá-lo". Nenhuma indústria se beneficiou com a adoção desta filosofia tanto quanto a indústria de análise. Mas a análise como a conhecemos está prestes a mudar completamente - e para melhor.

Como estudiosos e consultores desse assunto, meu irmão e eu acreditamos plenamente neste anúncio e sempre buscamos a vantagem informacional para dar aos nossos clientes a vantagem. Como muitos outros, percebemos rapidamente que as ferramentas de análise atuais são muitas vezes melhores para causar paralisia do que a análise. A resposta atual a mais disponibilidade de dados parece estar inundando um usuário final com a maior quantidade possível de tecnologia. No entanto, faltam novas ferramentas que educam o usuário sobre os próximos passos com base nesses dados.

Embora você não o conheça das ofertas atuais de análise, estamos no ponto em muitas indústrias onde há dados acessíveis suficientes para finalmente fazer exatamente isso: dados de entrada, sintetizá-lo, aplicar conhecimento específico do assunto e dar o próximo passo para garantir que o usuário faça escolhas ótimas. Estamos felizes em liderar essa cobrança no domínio dos dados para e-commerce e indústria.

Como utilizar bem as ferramentas acima?

Feche o loop com os dados.

À medida que grandes dados se tornam disponíveis para a sua indústria, não tome a estrada fácil e simplesmente dê aos usuários um playground de dados sem fim. Sua ferramenta deve torná-los mais eficientes, não lhes dar um caminho infinito para se perder. Assuma os grandes problemas e encontre maneiras de usar esses dados para fornecer os próximos passos possíveis e melhorias imediatamente valiosas em seu trabalho.

Oferecer interfaces baseadas em ações.

A maioria dos empresários não tem estatísticas excessivamente fluentes. Os seus trabalhos muitas vezes exigem conjuntos de habilidades não matemáticas variadas e específicas - para que sua ferramenta de análise não exija que eles aprendam mais uma habilidade. Remova o ônus do know-how estatístico do usuário final ao fornecer interfaces baseadas em ação ("Hoje, faça isso" "Para amanhã, faça aquilo" etc.). Faça essas mudanças e veja como seus clientes irão vibrar. O usuário parecerá melhor para seu chefe e seu chefe reconhecerá um resultado melhor e mais eficiente dele.

Forneça um backup.

A única coisa mais agravante do que uma ferramenta de análise que aumenta sua carga de trabalho é aquela que fornece uma recomendação mágica e não viável. "Publique um artigo às 5 p.m. às terças-feiras para o sucesso máximo "ou" Alterar a paleta de cores para incluir mais laranja e amarelo "são recomendações úteis ... se estiverem corretas. Ao usar uma ferramenta de análise da próxima geração, certifique-se de que os usuários podem verificar sua lógica e entender o raciocínio. Isso ajuda tanto a conformidade do usuário quanto a confiança do cliente.

Concentre-se no impacto ao longo do tempo.

A maioria das ferramentas atuais é fenomenal ao relatar o que aconteceu na semana passada ou no mês passado. Muito poucos se concentram no que está acontecendo agora e, mais importante, em mudar o que está acontecendo. Além disso, os poucos que entendem a importância disso estão a resolver o problema de maneira errada. Eles pensam que, ao preencher seus gráficos com dados mais rapidamente, o usuário saberá de repente como mudar o jogo como está sendo jogado. O impacto real virá quando os criadores dessas ferramentas pararem de se concentrar em quão rápido eles podem obter os dados para o usuário e, em vez disso, concentrar-se em que forma o usuário precisa desses dados para reagir de maneira rápida e precisa. As ferramentas de análise ótima do futuro apresentarão os dados em um formato para tomada de decisões, em vez de apresentar os dados em um formato mais pesado em dados antes.

Os dados estão por aí, e só está se tornando mais acessível. Enquanto isso, o mercado de análises está finalmente começando a cumprir sua promessa de tornar os aspectos complexos dos negócios muito mais fáceis de gerenciar. Acredito que as empresas que abraçam essas mudanças se tornarão líderes de mercado nos próximos anos.