Análise de dados: definição, tipos e como fazer
Você já se perguntou como as empresas tomam decisões informadas e estratégicas usando grandes quantidades de dados? Como elas analisam e interpretam essas informações para melhorar o desempenho e a eficiência? A análise de dados está no centro dessa transformação, tornando-se uma habilidade essencial para organizações que desejam se manter competitivas na economia atual.
Neste blog, vamos explorar o processo de análise de dados de forma clara e compreensível. Vamos abordar a importância da análise de dados, os seus tipos e como funciona a análise de dados na prática. Além disso, vamos explorar a diferença entre data science, big data e data analytics, também veremos as habilidades necessárias para realizar uma análise eficaz, quais as ferramentas para análise de dados
Vamos juntos desvendar como os dados podem otimizar a tomada de decisões e impulsionar o sucesso empresarial.
O que é análise de dados?
A análise de dados é um processo de inspeção, limpeza, transformação e modelagem de dados com o objetivo de descobrir informações úteis, chegar a conclusões e apoiar a tomada de decisão. Ela é essencial em diversos campos, desde negócios e finanças até ciência e tecnologia, desempenhando um papel crucial em ajudar organizações e indivíduos a entenderem e a utilizarem eficientemente as informações contidas nos dados.
Ao extrair informações significativas de grandes conjuntos de dados, ela permite aos profissionais entender melhor o desempenho, identificar tendências e padrões, e prever cenários futuros.
Para que serve a análise de dados?
A análise de dados transforma informações em ações estratégicas, impulsionando decisões assertivas em diferentes áreas:
- Negócios:
- Otimiza processos e reduz custos.
- Aumenta a eficiência operacional.
- Identifica novas oportunidades de mercado.
- Pesquisa científica:
- Acelera descobertas e análises precisas.
- Facilita a interpretação de grandes volumes de dados.
- Saúde:
- Melhora o atendimento ao paciente.
- Apoia o desenvolvimento de novos tratamentos.
- Educação:
- Aperfeiçoa estratégias de ensino.
- Avalia o desempenho dos alunos para intervenções mais eficazes.
Qual a importância da análise de dados?
A análise de dados tem se tornado cada vez mais crucial para a tomada de decisões estratégicas nas empresas, oferecendo uma série de benefícios que vão além do simples processamento de informações. Algumas delas são:
- Decisões mais assertivas e melhores resultados: basear escolhas em dados concretos aumenta a precisão nas decisões e gera resultados alinhados aos objetivos estratégicos.
- Maior eficiência em todos os processos: a análise de dados identifica gargalos e otimiza processos, reduzindo custos, melhorando a logística e maximizando o uso de recursos.
- Antecipação das necessidades e proatividade no planejamento: ao prever tendências de mercado e comportamentos de consumidores, as empresas podem se adaptar rapidamente às mudanças e se posicionar de forma estratégica.
- Redução de riscos: identificar potenciais riscos antes que se tornem problemas reais é outra vantagem crucial da análise de dados. Isso inclui desde riscos financeiros até operacionais, ajudando a empresa a tomar medidas preventivas.
- Melhor experiência das pessoas colaboradoras e clientes: ao entender melhor os dados relacionados aos colaboradores e clientes, as empresas podem melhorar significativamente a experiência de ambos. Isso pode incluir a personalização de produtos e serviços para clientes e a criação de um ambiente de trabalho mais satisfatório para os funcionários.
- Maior capacidade de sintetizar informações: a análise de dados capacita as empresas a processar e sintetizar grandes volumes de informação de forma eficiente. Isso permite que tomem decisões informadas mais rapidamente e mantenham uma vantagem competitiva.
- Maior capacidade de aprender e adquirir Insights: a aprendizagem contínua é fundamental no ambiente de negócios atual, e a análise de dados facilita esse processo ao revelar insights que podem ser usados para inovação e melhoria contínua.
Por estes motivos, destacamos o curso gratuito de Fundamentos da Ciências de Dados da FM2S é projetado para introduzir profissionais ao essencial da análise de dados, proporcionando as habilidades necessárias para implementar procedimentos de análise eficazes e se destacar no mercado de trabalho.
Tipos de análise de dados:
Análise de dados descritiva
É a base de todos os insights de dados. Trata-se do uso mais simples e comum de dados nos negócios atualmente, focado na resposta à pergunta “o que aconteceu” com base em dados anteriores coletados, geralmente apresentados na forma de painéis. Um dos principais usos da análise descritiva em negócios é rastrear indicadores-chave de desempenho (KPIs), que descrevem o desempenho de um negócio com base em benchmarks escolhidos.
Este tipo de avaliação de dados é realizada a partir de resultados obtidos e pode incluir relatórios, segmentação e controle de clientes, análises de negócio, aplicação de métricas e avaliação de resultados, orientando a construção de estratégias eficazes.
Análise de dados prescritiva
Utiliza tecnologia de ponta e práticas de dados para oferecer recomendações baseadas em previsões potenciais. É um grande compromisso organizacional e as empresas devem ter certeza de que estão prontas e dispostas a colocar esforços e recursos, apoiando-se em tecnologias como inteligência artificial, machine learning e algoritmos para fazer sugestões com base em padrões diferenciados e percepções de objetivos organizacionais.
Análise de dados preditiva
Este tipo de análise é um passo à frente das análises descritiva e diagnóstica, utilizando os dados já existentes para fazer previsões lógicas dos resultados dos eventos de ocorrência. A análise preditiva depende de modelagem estatística e tecnologia adicional para fazer previsões, que são apenas estimativas; a precisão das previsões depende da qualidade e dos detalhes dos dados. O objetivo é determinar tendências, correlações, causas ou probabilidades de eventos futuros com base em padrões de dados históricos.
Análise de dados diagnóstica
A análise diagnóstica leva os insights encontrados a partir de análises descritivas e detalha para encontrar as causas desses resultados. Ela está concentrada em acontecimentos passados e, ao contrário da análise descritiva, busca estabelecer relações de causa e efeito para compreender um evento, baseando-se em probabilidades. As organizações fazem uso desse tipo de análise porque ela cria mais conexões entre os dados e identifica padrões de comportamento, ajudando a compreender profundamente as dinâmicas internas e as operações.
Análise de dados exploratória
Etapa essencial antes de análises mais complexas, a Análise Exploratória de Dados (EDA) tem o objetivo de entender a estrutura dos dados e revelar padrões ocultos. Por meio de técnicas visuais, gráficos e estatísticas descritivas, essa análise investiga tendências, anomalias e relações entre variáveis. A EDA é amplamente usada para validar hipóteses, melhorar a qualidade dos dados e orientar escolhas metodológicas em projetos de análise.
Como funciona a análise de dados na prática ?
Este processo detalhado mostra como a análise de dados, da coleta à comunicação de insights, é fundamental para otimizar processos, aumentar a eficiência, reduzir custos e identificar novas oportunidades de mercado, fundamentando as decisões estratégicas em uma base de dados robusta e bem analisada.
Análise exploratória:
Coleta de dados: a análise começa com a coleta de dados de diversas fontes, como bancos de dados internos, pesquisas, sensores, transações online e redes sociais. Esses dados podem ser tanto estruturados (tabelas em bancos de dados) quanto não estruturados (textos ou imagens).
Limpeza e preparação de dados: Após a coleta, segue-se a limpeza dos dados, que envolve corrigir erros, remover valores irrelevantes ou ausentes e organizar os dados para análise efetiva.
Manuseio de dados incompletos e verificação de anomalias: Dentro da exploração de dados, verificam-se pontos fora da curva e inserem-se os dados corretamente tratados no sistema para análises futuras.
Modelagem de dados:
Criação de regras para análises: definem-se regras específicas para os diferentes tipos de análises que serão realizadas, dependendo do objetivo da análise de dados.
Análise estatística e modelagem: aplica-se métodos estatísticos para testar hipóteses ou técnicas de modelagem avançadas, como regressão ou classificação, para fazer previsões ou detectar tendências.
Avaliação da automação: considera-se a possibilidade de contratar recursos de automação para facilitar a coleta e a interpretação das informações, agilizando todo o processo de análise de dados.
Construção de relatórios:
Interpretação dos resultados: os resultados obtidos dos métodos estatísticos ou modelos de análise são cuidadosamente interpretados para entender o que indicam no contexto específico do problema.
Comunicação dos insights: finalmente, os insights derivados da análise são comunicados através de relatórios claros e precisos, visualizações de dados ou apresentações. Essa etapa é crucial para assegurar que os resultados sejam compreendidos e utilizados de forma eficaz na tomada de decisão estratégica.
Como a análise pode ajudar na tomada de decisões informadas e estratégicas?
Compreender o desempenho passado
A análise de dados pode ajudar a compreender o desempenho passado de uma organização, incluindo métricas como vendas, lucro, satisfação do cliente e engajamento dos funcionários. Ao analisar os dados passados, as organizações podem entender o que funcionou e o que não funcionou, e tomar decisões informadas com base nessas informações.
Identificar tendências
A análise de dados pode ajudar a identificar tendências importantes que podem afetar a organização no futuro. Isso inclui tendências de mercado, mudanças nos interesses dos clientes e mudanças na legislação. Ao identificar essas tendências, as organizações podem tomar decisões informadas e estratégicas para se adaptar às mudanças no ambiente em que operam.
Prever resultados futuros
A análise de dados também pode ser usada para prever resultados futuros, como o desempenho financeiro, o crescimento do mercado e a satisfação do cliente. Ao prever esses resultados, as organizações podem tomar decisões informadas e estratégicas sobre como investir seus recursos e como se preparar para as mudanças no ambiente em que operam.
Identificar oportunidades
A análise de dados pode ajudar a identificar oportunidades de negócios que podem ser aproveitadas. Isso pode incluir novos mercados para entrar, novos produtos para desenvolver ou novas parcerias a serem estabelecidas. Ao identificar essas oportunidades, as organizações podem tomar decisões informadas e estratégicas sobre onde investir seus recursos.
Reduzir os riscos
A análise de dados também pode ser usada para reduzir os riscos associados às decisões importantes. Isso pode incluir o uso de modelos de previsão para avaliar o risco financeiro de um novo investimento ou o uso de análise de risco para identificar riscos de segurança cibernética. Ao reduzir os riscos associados, as organizações podem tomar decisões informadas e estratégicas com mais confiança.
Quais são as ferramentas para análise de dados?
Existem várias ferramentas para análise de dados. A seguir, vamos compilar algumas para você. Cada uma está redirecionada para um artigo no qual você pode encontrar mais informações sobre elas e até alguns e-books, apostilas ou então vídeos.
Em suma, separamos das mais simples para as mais complicadas e colocamos uma breve explicação sobre elas. Confira!
Ferramentas simples
Sugerimos que clique nos links e estude cada uma delas antes de usar. Lá explicamos tudo em mais detalhes e fornecemos vários tutoriais.
Ferramentas de média complexidade
Ferramentas mais complexas
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