Os dados fornecem informações valiosas sobre os seus clientes, mercado, operações e até desempenho financeiro, por isso que são de grande valor para uma empresa e são considerados há tempos como o novo petróleo do século 21. Essas informações podem ser usadas de diferentes maneiras, como por exemplo para embasar a tomada de decisões estratégicas, aumentar a eficiência operacional, identificar oportunidades de crescimento e até melhorar a relação com os clientes, personalizando a comunicação com eles. Além disso, os dados podem nos dar insights para criar novos produtos ou serviços, identificar tendências de mercado e alavancar novas tecnologias. Resumindo, os dados têm um papel crucial na estratégia das empresas, pois é através deles que é possível ter insights que ajudam a impulsionar o crescimento e aumentar a competitividade da empresa.
Já sabemos da importância dos dados para uma empresa, mas os dados são transformados em informação? Basicamente a análise de dados é o processo de coletar, limpar, explorar e visualizar os dados para conseguir obter insights e informações valiosas que possam ser usadas para diferentes finalidades, como as citadas no parágrafo acima.
Para facilitar o entendimento do processo, segue abaixo o passo a passo detalhado do processo de análise dos dados empresariais:
- Coletar dados: Junte os dados relevantes para o problema ou demanda que você deseja investigar. Isso pode incluir dados internos como informações financeiras, dados da empresa, volume de vendas, bem como dados externos, como por exemplo dados climáticos e pesquisas de mercados.
- Limpar e preparar os dados: Validar a qualidade dos dados e limpá-los para remover dados duplicados, ausentes e outliers (dados anormais). O objetivo desta etapa é transformar os dados no formato adequado para a análise.
- Explorar e visualizar os dados: Como você vai descrever os dados? Em forma de gráfico, estatística ou tabela. Um exemplo de uma ferramenta de visualização de dados é o QuickSight da Amazon Web Service (AWS).
- Análise preditiva: Uso de técnicas de aprendizado de máquina e estatísticas para identificar padrões e relações nos dados. Aplique técnicas de mineração de dados para obter insights valiosos.
- Comunicar insights: Através do visualizador de dados é possível identificar informações importantes e gerar relatórios para repassar o conteúdo as equipes relevantes.
Esses passos mostrados acima, podem ser aplicados para quaisquer tipos de dados, sejam eles estruturados ou não estruturados, além disso, servem para qualquer tipo de empresa independente do seu segmento, podendo ela ser do setor financeiro, saúde, logística e entre outros.
Os dados estruturados seguem uma estrutura definida, como tabelas e banco de dados relacionais. Esses dados são facilmente buscados, armazenados e processados, como por exemplo dados financeiros, vendas e informações de inventários. Já os dados não estruturados, não seguem uma estrutura definida, como áudio, texto e vídeo. Esses dados são mais difíceis de armazenar, buscar e processar, porém podem fornecer insights valiosos, como por exemplo comentários de clientes, registro de chamadas telefônicas e postagens nas redes sociais.
Uma etapa crucial é entender a relevância de cada tipo de dado para o resultado que deseja obter com a análise, por exemplo, se a sua empresa é do ramo varejista, os dados de vendas estruturados são importantes para entender melhor sobre as tendências de vendas, enquanto os comentários de clientes e as postagens nas redes sociais, dados não estruturados, podem ser usados para obter insights sobre o que os clientes gostam e o que precisam.
Por isso que quando falamos de análise de dados, é importante entender quais dados são relevantes para a empresa, pois não é necessário realizar a coleta e análise de todos os dados disponíveis, isso em sua maioria atrapalha a análise e afeta o resultado.
Portanto, esse processo envolve a utilização de ferramentas e técnicas de análise de dados, como estatísticas, mineração de dados e aprendizado de máquina, para transformar dados brutos em informações significativas. Entretanto, é importante envolver as equipes relevantes no processo e validar a qualidade dos dados para que consiga obter insights precisos e confiáveis, por isso que é importante dedicar tempo na coleta e preparação dos dados.
