A era digital trouxe inúmeras facilidades para que empresas de todos os ramos e tamanhos se tornem mais competitivas. Nesse contexto, os métodos de análise de dados se apresentam como uma ferramenta essencial para gerar mais oportunidades, sobretudo por impulsionar decisões mais assertivas.

Mais do que captar e registrar informações, o processo de análise contribui para uma visão ampla e profunda do negócio, principalmente em tempos de crise, como o atual causado pela pandemia do novo Coronavírus.

Neste conteúdo, você conhecerá 5 métodos de análise de dados e por que eles são importantes para o dia a dia de uma empresa. Continue a leitura e confira!

O que são os métodos de análise de dados e para que servem? 

Os métodos de análise de dados são procedimentos com o intuito de dar significado às informações que são geradas no exercício da atividade empresarial. 

Hoje, as interações com o público — desde a visita do site até o pós-venda — produzem um grande volume de material, e com a ajuda das técnicas certas é possível rastrear resultados e entender o que carece de otimização.

Em outras palavras, é uma forma de compreender um negócio internamente, bem como a influência de fatores externos no seu desempenho, a fim de que sejam criadas oportunidades de melhores escolhas e posicionamentos.

Diante do momento de transformação digital vivido atualmente, isto é, um cenário que tem a tecnologia como centro da gestão e operações de uma empresa, a intimidade com o processo de análise de dados tornou-se um requisito obrigatório para que elas consigam lidar com o aumento significativo de dados gerados.

5 principais métodos de análise de dados 

A análise de dados passa por diferentes técnicas, conforme as respostas que se pretende buscar. Por isso, é importante saber a proposta que há por trás de cada uma delas para obter uma aplicação adequada.

A seguir, conheça os 5 principais tipos utilizados na dinâmica das empresas.

1. Preditivo 

A análise preditiva tem por objetivo coletar informações que ajudem a obter previsões sobre determinado assunto da empresa. Por exemplo, antecipar tendências de mercado, comportamento dos consumidores, a expectativa do volume de vendas, flutuações da economia, entre outros.

A realização desse trabalho é feita a partir de dados estatísticos e históricos, além da mineração e inteligência artificial. Com base nesse método, o gestor tem em mãos projeções mais sólidas para a tomada de decisões.

2. Prescritivo 

Uma das principais características da análise prescritiva é que ela precisa do elemento humano para se concretizar. Aqui existe a prospecção de dados da mesma forma que no método preditivo, entretanto, o foco está nas consequências das ações praticadas — é ela que define as estratégias necessárias para se atingir determinado resultado. 

Em suma, uma meta é traçada e, então, indica-se os caminhos a serem percorridos para que ela seja atingida. Ademais, é indispensável que o profissional tenha domínio não apenas sobre o negócio, como também das técnicas de data science.

Para ilustrar esse cenário, podemos tomar como exemplo uma campanha de marketing. Independentemente de qual seja o objetivo, a análise prescritiva vai mostrar as chances de sucesso e, principalmente, auxiliar no desenvolvimento da estratégia mais eficiente para o seu propósito.

3. Descritivo 

O modelo de análise descritiva visa a compreensão dos eventos que acontecem na empresa em tempo real. É um procedimento indicado para entender impactos no presente, sem nenhuma relação com o passado ou futuro. Seu intuito é gerar segurança para que os gestores tomem decisões imediatas.

Uma situação simples para exemplificá-la é a análise de crédito feita pelos bancos antes de conceder um empréstimo. Conforme as informações coletadas sobre o indivíduo e, consequentemente, o risco envolvido, o bando define as taxas de juros que serão aplicadas.

A análise descritiva é bem comum, por exemplo, nos levantamentos feitos no dia a dia das lojas de departamento. Estimar os produtos em estoque, entender os níveis de consumo por períodos, enfim, desde os fatores simples até os mais complexos das suas operações de vendas são realizados com esse método.

4. Diagnóstico

Na análise diagnóstica, o intuito é compreender as causas de determinado evento, com todos os seus impactos e perspectivas sobre como esses fatos se desenvolveram.

Trata-se de um modelo bastante utilizado na área de vendas. E para que ele produza os melhores diagnósticos é interessante que seja feito em combinação com a análise preditiva, pois isso reforçará a projeção dos dados. A análise diagnóstica pode ser destrinchada como as seguintes perguntas:

  • Quem?
  • Como?
  • Quando?
  • Onde?
  • Por quê?

5. Exploratório

As análises exploratórias dizem respeito a um dos mecanismos disponíveis para que as técnicas anteriores sejam feitas. Aqui, os dados ainda não foram consolidados ou podem estar incompletos. Além disso, elas precisam da atuação humana para verificar pontos fora da curva antes de os dados serem inseridos nos sistemas.

Quais os benefícios de suas aplicações?

Quando analisados de modo eficaz, os métodos de análise de dados asseguram inúmeros impactos positivos. Em primeiro lugar, os gestores conseguem entender cada movimento feito e quais devem ser as ações futuras.

Mas, além da melhoria na tomada de decisões, as análises representam um excelente caminho para a inovação, uma vez que permite o desenvolvimento de inteligência de mercado — saber exatamente o tipo de solução que os clientes procuram e como melhorar suas experiências para um maior engajamento.

Ter um amplo controle de informações é um dos pilares não somente para aprimorar o relacionamento com o cliente, mas também para o domínio dos processos internos. Uma gestão baseada em dados se destaca na eficiência de aspectos como:

  • eliminação de gargalos;
  • aumento da produtividade;
  • melhor aproveitamento de insights;
  • antecipação de tendências de mercado;
  • redução de falhas;
  • melhor aproveitamento de recursos.

Pelo exposto, podemos concluir que os métodos de análise de dados têm um papel fundamental dentro das organizações. Mas, além de estabelecer o melhor sistema de avaliação para cada caso, também é indispensável contar com as tecnologias mais modernas para essa função, e profissionais com expertise no assunto.

Gostou do artigo? Viu como a análise de dados é uma peça-chave para destacar o seu negócio da concorrência? Então, aproveite para seguir a nossa página no Facebook e continue aprimorando seus conhecimentos!