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As organizações mais bem sucedidas da atualidade são aquelas que estão numa busca constante por melhorias e evoluções. Compreender o passado, assim como o presente, é essencial para planejar um futuro de sucesso em qualquer negócio. Nesse cenário, a análise de dados se mostra como essencial para que esse objetivo seja alcançado.
Mas, analisar dados não é algo estático ou singular. É necessário considerar aspectos como a amostragem, o objetivo da análise e também o grau de personalização de métodos analíticos e ferramentas, para atender as particularidades das organizações que as utilizam.
Pensando nos benefícios como a otimização de processos, o aumento da produtividade e da qualidade das informações ao analisar dados corretamente, preparamos este artigo para que você conheça os 4 tipos de análise de dados e como cada um deles funciona.
A mais utilizada entre as quatro, a análise descritiva, como o próprio nome indica, consiste na descrição dos dados analisados. É baseada em fatos, e costuma ser realizada de maneira bastante rápida, fazendo uso de cálculos padronizados, diagramas e gráficos.
Um dos exemplos mais famosos de análise descritiva de dados talvez seja o Google Analytics, ferramenta que permite observar dados de tráfego de sites com informações como número de visitantes, de onde esses visitantes chegam, quanto tempo eles passam no site e etc. Em outras palavras, a análise descritiva reúne informações do passado e as apresenta de maneira compilada e de fácil compreensão, sendo um ponto de partida para análises mais complexas.
Na medicina, diagnóstico é o processo pelo qual os sintomas são analisados com o objetivo de se chegar a uma conclusão em relação ao que está acontecendo no corpo do paciente. Em dados, a situação é semelhante. A análise diagnóstica entra em ação quando se precisa detectar, de maneira mais específica, o que está causando determinado fenômeno ou comportamento - seja com seus clientes, leads, prospects ou com sua concorrência.
Embora seja um tipo de análise ainda mais difundida no meio acadêmico do que no mercado, é bem capaz que você já tenha ouvido falar de pelo menos uma ferramenta da análise diagnóstica. O teste A/B, caracterizado pela comparação entre duas versões de uma mesma variável, é uma ferramenta da análise diagnóstica.
Da mesma forma que podemos utilizar a análise de dados para observar o passado e tomar decisões no presente, também é possível fazer uso dessas informações para prever possíveis resultados. A esse processo, damos o nome de análise preditiva. Aqui, o objetivo é estabelecer um padrão, com base em dados e que vão se repetir no futuro com razoável nível de precisão.
No comércio, por exemplo, a análise preditiva pode ser muito útil na hora de prever períodos de baixa performance nas vendas, fornecendo ao gestor informações para se planejar com antecedência cortes de gastos ou, então, pensar ações que ajudem a alavancar as vendas no períodos menos favoráveis. Tendências de consumo e do mercado também podem ser avaliadas por meio da análise preditiva.
Geralmente mais complexa que a preditiva, a análise prescritiva tem como objetivo definir quais são as melhores caminhos a seguir a partir das previsões realizadas. Parece complicado? Em outras palavras: enquanto que a análise preditiva funciona para identificar padrões e assim prever cenários futuros, a análise prescritiva existe para que as empresas tomem as decisões que melhor funcionem para os cenários previstos.
Quer ver um exemplo simples e que você provavelmente utiliza no dia a dia? Aplicativos de navegação como Google Maps, Apple Maps ou Waze. Eles consideram todos os meios de transporte disponíveis, pistas e possíveis obstáculos para fornecer ao usuário a melhor alternativa. No universo dos negócios, esse tipo de análise pode ser utilizado para reduzir processos de tentativa e erro e desenvolver uma organização que se mantenha em crescimento saudável no longo prazo.
E já que você se interessou por análise de dados, que tal ler também sobre leitura de dados? Confira nosso artigo 3 detalhes sobre leitura de dados que você não pode deixar passar.
