Para conseguir prever cenários, antes mesmo de tomar decisões, modelos mais robustos para captar e disponibilizar informações estão em ascensão, como a análise avançada de dados. O método trata conjuntos de dados mais complexos e produz insights e previsões com mais profundidade.
Diferente das análises convencionais, a análise avançada utiliza diversas ferramentas, como análise preditiva, machine learning, mineração de dados e deep learning para analisar informações de negócios de fontes de dados variadas, e assim identificar tendências, padrões e comportamentos.
Continue a leitura para entender mais sobre esse método e saber qual é sua importância para os negócios.
O que é a análise avançada de dados?
A análise de dados não é algo novo para as empresas. Todas as áreas sabem – ou deveriam saber – da sua importância, para compreender melhor seu mercado, seu público e para tomar decisões mais estratégicas.
Com a transformação da tecnologia, houve também a evolução da capacidade de analisar grandes volumes de dados, de diversos formatos, que alcançam velocidades jamais vistas. Essa capacidade analítica aumentada permite que a inteligência artificial seja empregada com eficiência em problemas variados dentro das empresas.
Na prática, isso significa que as empresas conseguem visualizar o mercado com muito mais abrangência e velocidade, criando a oportunidade de tomar decisões mais sólidas, suportadas por dados. Tudo isso, a tempo de mitigar ou evitar algum risco, e também de aproveitar oportunidades, como lançar o produto certo para o momento do mercado ou se ajustar a uma nova realidade.
Uma boa analogia, é pensar na análise avançada de dados como um radar que transmite informações a todo segundo (velocidade de análise), com uma visão 360° (mais dados, mais abrangente). Desse modo, proporciona muito mais eficiência do que um radar que só informa o que está à sua frente, de hora em hora.
Quais são as vantagens da análise avançada
A análise avançada de dados oferece recursos para as empresas tomarem decisões de forma mais rápida, além de proporcionar maior eficiência no uso dos dados. Os benefícios oferecidos por esse método, no entanto, vão além. Abaixo, veremos outras formas como sua empresa pode se beneficiar.
Mais precisão
A análise avançada é capaz de confirmar ou refutar hipóteses com mais precisão do que as ferramentas tradicionais de business intelligence.
Agilidade na tomada de decisão
Graças a velocidade que os dados alimentam os algoritmos inteligentes e geram diagnósticos, predições e até prognósticos, os executivos podem agir com mais rapidez ao tomar decisões estratégicas.
Mais profundidade
A análise avançada gera insights a partir de níveis mais abrangentes e profundos de dados. Ao considerar fatores diversos, as chances de um detalhe importante passar despercebido são menores.
Melhor gerenciamento de risco
O modelo de análise avançada pode ajudar as empresas a reduzir o risco de erros, e também a antecipar problemas e oportunidades. Isso ocorre devido a abrangência e a alta velocidade em que os dados são analisados.
Quais são os principais métodos da análise avançada?
Dentro da análise avançada, são combinados diversos métodos para obter resultados. Abaixo, listamos alguns deles.
Mineração de dados
Do inglês, data mining, a mineração de dados é o processo de encontrar irregularidades, padrões e correlações em grandes conjuntos de dados para prever resultados. Uma boa analogia é compará-la ao trabalho feito por um garimpeiro, que precisa separar o ouro da lama e de outras pedras sem valor.
A mineração de dados faz esse trabalho, passando uma “peneira tecnológica” para filtrar e encontrar informações relevantes para o negócio dentro do big data.
Análise descritiva
A análise descritiva é uma excelente ferramenta para representar comportamentos e tendências a partir de dados reais. Trata-se de um método antigo, mas que passou por diversas transformações com a evolução da tecnologia.
Um bom exemplo da análise descritiva, é a identificação de tendências do provedor de streaming Netflix. A equipe da Netflix – que é fortemente data driven – coleta dados sobre o comportamento dos usuários na plataforma. Esses dados são analisados para determinar quais séries de TV e filmes estão em alta e assim, listam os títulos de tendência em uma seção da tela inicial da plataforma.
Ciência de dados
A ciência de dados é um campo de estudo que lida com grandes volumes de dados, usando ferramentas e técnicas modernas para identificar padrões, encontrar insights significativos e ajudar nas tomadas de decisão dos negócios. A ciência de dados usa algoritmos complexos de aprendizado de máquina para criar modelos preditivos.
Uma das vantagens da ciência de dados, é que ela permite que os modelos de machine learning aprendam com as grandes quantidades de dados fornecidos automaticamente, sem a necessidade de analistas de negócios, por exemplo.
Análise preditiva
A análise preditiva é um método de processamento e interpretação de dados, com o objetivo de prever cenários futuros. A utilização dessa ferramenta é um grande diferencial competitivo, afinal, por meio dela as decisões podem ser tomadas com mais clareza.
Um caso de uso da análise preditiva é quando uma empresa varejista precisa entender, a partir de uma quantidade extensa de dados, se a demanda de um produto irá aumentar em determinado momento do ano.
Caso o resultado identificado pelo algoritmo seja de um aumento na demanda, os gestores podem se prevenir, reforçando o estoque.
Em que áreas é possível aplicar a análise avançada?
Para compreender melhor como a análise avançada funciona dentro das organizações, listamos algumas áreas em que ela pode ser utilizada.
Marketing personalizado
A análise avançada permite a criação de campanhas de marketing personalizadas e direcionadas, o que ajuda a evitar desperdícios em estratégias ineficazes. O método também pode ser utilizado para a análise de resultados futuros, o que contribui para identificar oportunidades de otimização do funil de marketing e assim, ampliar os negócios.
Gerenciamento de riscos
Ao avaliar grandes volumes de dados em tempo real, a análise avançada de dados ajuda a identificar padrões que indicam sérios riscos, como possíveis fraudes de pagamento e problemas reputacionais de fornecedores e clientes.
Operações de negócios
Por acompanhar as mudanças mercadológicas, a análise avançada aprimora as decisões ao prever situações e tendências futuras. Além disso, proporciona mais desempenho e produtividade na produção, o que contribui para aumentar a receita.
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