Quando utilizamos o termo análise, estamos nos referindo ao exame detalhado de qualquer coisa complexa, com o objetivo de compreender sua natureza e determinar suas principais características.
Mas, você conhece os tipos diferentes de análise e cenários de aplicação para entrega de valor real para os negócios?
ANALYSIS e ANALYTICS
Analysis é sobre olhar para os dados históricos e compreender as razões por trás dos acontecimentos atuais e passados. Já analytics é um termo geral que compreende toda a gestão dos dados como, por exemplo, com a aplicação da estimativa de probabilidade de um evento, a detecção de anomalias ou descobertas de dependências.
Atualmente, em business intelligence, trabalhamos com 4 tipos de análises diferentes: análise descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva.
Análise Descritiva
Este tipo de análise tem como objetivo principal descrever e resumir os principais aspectos de um conjunto de dados. Isso é feito através de técnicas estatísticas simples, como média, mediana, moda, desvio padrão, entre outras. A análise descritiva fornece uma visão geral dos dados e ajuda a compreender sua distribuição e características básicas.
Esse tipo de análise responde a pergunta "O que aconteceu", no entanto, para extrair informações e gerar conhecimento, se faz necessário a interação humana.
Exemplo prático:
Indicador de evolução mensal das vendas, dos últimos 24 meses, por região, por vendedor e por unidade de negócio.
Indicador de churn da carteira de cliente, nos últimos 12 meses.
Análise Diagnóstica
A análise diagnóstica visa identificar padrões, tendências ou anomalias nos dados que possam indicar problemas ou oportunidades. Esta análise vai além da simples descrição dos dados, procurando entender as causas por trás dos padrões observados.
Métodos como análise de regressão, análise de variância e técnicas de mineração de dados são comumente utilizados na análise diagnóstica.
Exemplo prático:
Uma empresa que teve queda em seus lucros pode realizar uma análise diagnóstica e identificar, por exemplo, um aumento nos custos de produção devido a um novo acordo com fornecedor, ou uma diminuição nas vendas devido a mudanças nas preferências do consumidor ou aumento da concorrência.
Análise Preditiva
A análise preditiva utiliza modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina para fazer previsões sobre eventos futuros com base em dados históricos.
Este tipo de análise é útil para prever tendências, comportamentos ou resultados futuros com base em padrões identificados nos dados.
Algoritmos como regressão linear, árvores de decisão, redes neurais, entre outros, são frequentemente aplicados na análise preditiva.
Exemplo prático:
Previsão de tendências futuras de fluxo de caixa com base em dados históricos e variáveis econômicas relevantes.
Modelo de probabilidade de inadimplência.
Análise Prescritiva
A análise prescritiva vai além da previsão do futuro, procurando recomendar ações específicas para otimizar resultados.
Ela combina técnicas analíticas avançadas com insights contextuais e conhecimento especializado para sugerir as melhores decisões a serem tomadas em determinadas situações.
A análise prescritiva é frequentemente utilizada em áreas como planejamento operacional, otimização de recursos e tomada de decisões estratégicas. Algoritmos de otimização, simulação e técnicas de análise de decisão são comumente aplicados na análise prescritiva.
Exemplo prático:
No marketing digital, pode envolver a otimização de campanhas de publicidade online para maximizar o retorno sobre o investimento (ROI). Isso pode incluir recomendações sobre como realocar o orçamento de publicidade entre diferentes plataformas ou campanhas, refinar a segmentação de público-alvo ou atualizar o conteúdo criativo dos anúncios.
A implementação da análise de dados é crucial para a inteligência de negócio, pois fornece às empresas insights valiosos e baseados em evidências para orientar suas estratégias e tomadas de decisão.
Com uma abordagem orientada por dados, sua empresa pode otimizar processos, aumentar a eficiência operacional, identificar novas oportunidades de crescimento e obter uma vantagem competitiva sustentável em seu setor.
Não sabe por onde começar?
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