O desejo de todo empresário é encontrar ferramentas e metodologias que ajudem a melhorar os resultados de sua empresa. Com a transformação digital, e a disponibilidade de muitas tecnologias, tomar decisões baseada em dados ficou cada vez mais fácil e necessário. Dessa forma, a análise de dados, atualmente, está presente em muitas empresas, auxiliando os gestores na tomada de decisão de forma científica e fornecendo ganhos competitivos.

O que é análise de dados?

A análise de dados se trata de um procedimento que faz uso da limpeza, transformação e modelagem de dados, utilizando técnicas estatísticas e lógicas, com o objetivo de avaliar números e transformá-los em informação. Entre outras palavras, esse processo busca analisar de forma técnica os dados obtidos pela empresa através de diversas fontes, e dessa forma, extrair informações relevantes e apresentar gráficos e relatórios que ajudam os gestores a entenderem melhor seu negócio, assim, sustentando a tomada de decisão.

Quais são os tipos de análise de dados?

Dentro do estudo de análise de dados, é comum dividirmos esse processo em quatro tipos diferentes, cada um com uma metodologia e objetivo diferente.

  • Análise descritiva: essa análise é voltada para o acompanhamento do que está acontecendo em tempo real, assim, ajudando os gestores entender e encontrar respostas relacionadas ao dia a dia da empresa.
  • Análise preditiva: esse tipo de análise está relacionada com a previsão, com ela, através de dados do passado, é possível construir modelos que podem prever padrões e tendências de mercado. Com isso, é possível minimizar riscos e tomar decisões mais assertivas.
  • Análise prescritiva: essa análise se assemelha a preditiva, entretanto, ela não está relacionada diretamente com a previsão de tendências para futuro, mas sim, com as consequências de determinada decisão. Portanto, é recomendado que a análise prescritiva seja feita depois da preditiva, já que se trata de uma recomendação de um fenômeno que foi previsto.
  • Análise diagnóstica: esse tipo de análise, assim como a descritiva, está voltada para eventos passados. Contudo, seu objetivo é encontrar as causas de um determinado acontecimento.

Como implementar em seu empreendimento?

Primeiramente, é importante conversar com sua equipe, e com a colaboração dos membros definir os objetivos da análise, assim, você já sabe quais problemas quer resolver e otimiza o tempo e a eficiência do processo.

Em seguida, também se faz necessário definir bons indicadores, dessa forma, é possível perceber quais fenômenos prejudicam e quais beneficiam o desenvolvimento de seu negócio.

Por fim, é preciso escolher a ferramenta que será utilizada, sendo importante para facilitar o processo de sua análise e também melhorar a visualização das informações extraídas dos dados, fornecendo painéis e gráficos interativos. Algumas ferramentas disponíveis no mercado são: Power Bi, Tableau, Google Data Studio, entre outras.

Quais são os benefícios da análise de dados para o seu negócio?

Com tudo que foi dito, é possível perceber que a tomada de decisão baseada em dados pode melhorar todas as áreas dentro de uma empresa, vamos listar algumas melhoras significativas:

  • Redução de custos: a empresa consegue investir naquilo que ela julga ser mais relevante para o desenvolvimento do negócio.
  • Otimização de serviços e produtos: é possível fazer previsões futuras e analisar tendências de mercado, assim, criando ou modificando os serviços e produtos ofertados.
  •  Experiência do cliente: através das análises a empresa pode conhecer melhor o perfil dos clientes e compreender suas necessidades, com isso, utilizar indicadores para observar a evolução dos serviços e atendimento.

Portanto, como foi possível perceber, com a transformação digital se faz cada vez mais importante e necessário a utilização da análise de dados para tomar decisões e, dessa forma, impulsionar o desenvolvimento de sua empresa.


0 comentário

Deixe um comentário

Avatar placeholder

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *