Cada ação que as pessoas executam no ambiente virtual deixam rastros  capazes de sinalizar os interesses e os desejos dos usuários. Podemos dizer que o mesmo acontece nas corporações, indicando desvios ou pontos de melhorias a serem implementados nos processos.  Por essa razão, a análise de dados, que acompanham as informações deixadas ou fornecidas pelo público, é fundamental para as empresas.

Esse estudo permite um conhecimento aprofundado sobre os clientes, colaboradores, processos entre outros. Logo, incluí-lo nas estratégias corporativas pode elevar a vantagem competitiva e alavancar o seu negócio. Inclusive, pesquisas efetuadas pela Forrester mostram que ao fazer isso, uma empresa pode crescer mais de 30%.

E então, quer saber mais sobre o que é análise de dados, qual a sua importância e outras informações relevantes? Continue a leitura!

O que é análise de dados?

Esse procedimento consiste no acompanhamento de informações e números fornecidos por alguém, o que serve de insights e soluções de problemas. Afinal, sabe os mencionados rastros deixados pelos usuários ao navegar na web, por exemplo? Eles podem surgir ao usar redes sociais, buscadores da internet, responder questionários etc.

Então, esse uso gera informações e números, que podem ser compilados com auxílio de tecnologia para a coleta de dados. Os recursos tecnológicos também são bem-vindos para identificar padrões de comportamento nos dados agrupados e organizá-los em categorias.

Ou seja, a análise de dados é um trabalho de etapas. Primeiro, acontece a captação de um volume de dados, que costuma ocorrer por meio de variadas fontes. Assim, a partir deste material bruto, os responsáveis pelo estudo compreendem as particularidades de uma corporação.

Quais são os tipos de análise de dados?

Além de definir o objetivo de interpretar as informações coletadas, é fundamental escolher o tipo de análise. Então, acompanhe os principais a seguir.

Análise preditiva

É voltada para o estudo de eventos passados, visando prever ou formular cenários futuros. Ao contar com esse tipo de análise de dados, é possível tirar melhor proveito das oportunidades, se proteger de riscos e formular insights. 

Análise prescritiva

Esse tipo de observação é similar a preditiva, mas se diferencia por visar definir as consequências das decisões tomadas. Então, ao fornecer esse tipo de informação, o desempenho empresarial tende a ser potencializado.

Análise descritiva

Essa análise ocorre em tempo real, para encontrar respostas ágeis e seguras sobre determinado assunto. Dessa maneira, uma organização tem embasamento para tomada de decisões no momento presente.

Análise diagnóstica

O objetivo desse tipo estudo é efetuar um diagnóstico amplo de uma corporação. Assim, o foco dela pode ser traçar o perfil do público da empresa, alavancar as estratégias de vendas e marketing etc. Tudo isso melhora o desenvolvimento do planejamento empresarial.

Quais são as etapas da análise de dados? 

Como visto, a análise de dados é um trabalho dividido por etapas. Saiba mais sobre cada uma delas a seguir para entender o seu funcionamento.

Análise exploratória

Nessa etapa, os possíveis dados a serem estudados são explorados para compreender se têm potencial para análise. Conforme as respostas encontradas nessa verificação prévia, o conjunto de dados é submetido a fase seguinte.

Modelagem de dados

O tipo de análise a ser efetuada e as regras existentes são definidas na modelagem de dados. Além disso, esse também é o momento de escolher quais recursos serão adotados no estudo para coletar e interpretar as informações. 

Construção de relatórios

A análise dos dados coletados começa a gerar insights que precisam ser organizados para embasar as decisões futuras. Então, é importante construir relatórios claros e precisos a partir do que foi coletado.

Por que automatizar a análise de dados?

Como visto, a análise de dados passa por muitas etapas para garantir organização e eficácia nesse processo. Esse motivo já mostra a importância de contar com recursos tecnológicos para facilitar este processo.

Mas, além disso, coletar e analisar dados de diferentes fontes é uma atividade complexa, já que são geradas inúmeras informações. Então, passar por isso manualmente gera muito tempo, riscos de erros e refações.

Essa é outra explicação para contar com a automatização na análise de dados. Desse modo, o desempenho que as empresas podem ter com este estudo é potencializado. E ainda, as considerações obtidas são fornecidas mais rapidamente. 

Qual é a importância da análise de dados?

No início do artigo, mencionamos que esse tipo de estudo pode contribuir para o crescimento dos negócios em mais de 30%, como mostram pesquisas. A explicação é que ele facilita a adoção do melhor direcionamento na empresa. A seguir, saiba mais sobre os benefícios proporcionados pela análise de dados.

Conhecimento de mercado

A análise de dados pode fornecer insights sobre concorrência, clientes, fornecedores e colaboradores. Essas informações são essenciais para um planejamento estratégico eficiente e alinhado as demandas existentes.

Compreensão das dores do consumidor

O crescimento das empresas depende muito da capacidade delas de atender o que o público precisa. Então, a análise de dados também é importante por compreender quais necessidades, dores e desejos existem na clientela.

Maior precisão na tomada de decisão

Ao ter embasamento, as empresas podem tomar decisões com menos riscos e mais precisão. Isso é fundamental para evitar uma série de prejuízos, com os financeiros ou o surgimento de crise na imagem corporativa.

Redução de custos

Tomar decisões com base em achismos pode custar caro, o que demonstra a importância da análise de dados para reduzir custos. Mas, além disso, ela também proporciona economia por reduzir erros e melhorar o planejamento estratégico.

Então, tirou suas principais dúvidas sobre análise de dados? Como visto, trata-se de um recurso que conta com a tecnologia para compreender o mercado, ajudar na tomada de decisão, reduzir custos etc.  A FábricaDS oferece soluções tecnológicas úteis nesse tipo de estudo, o que eleva a entrega de qualidade.

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