Já é um fato estabelecido: a análise de dados se tornou um dos pilares da nova economia mundial. Produzidos em altíssimo volume e com rapidez impressionante, os dados habilitam uma infinidade de inovações que se provam cada vez mais diferenciais marcantes no mercado.
Um número crescente de empresas entendeu que é necessário abraçar essa nova realidade para não ficar para trás. Essa tendência é facilmente percebida no estudo da consultoria Expert Market Research, o qual aponta que, em 2020, o mercado global de análise de dados movimentou nada menos que US$ 208 bilhões.A projeção é ainda de crescimento acelerado: até US$ 450 bilhões até 2026.
Mas como usar todo esse poder a favor do seu negócio?
O que é a análise de dados
A análise de dados é uma etapa essencial da transformação digital. A ideia central é simples: utilizar os dados a que uma empresa tem acesso para tomar decisões melhores, maximizar resultados e reduzir riscos.
Com um volume progressivamente maior de dados produzidos diariamente e sem qualquer sinal de desaceleração, essas informações que em muitos casos parecem desconexas podem apontar padrões.
A capacidade de identificar esses padrões e transformá-los em base para um planejamento estratégico virou um diferencial competitivo, capaz de ajudar uma empresa a conquistar mercado e se sobrepor aos concorrentes.
Como a análise de dados ajuda na tomada de decisões
O cerne da análise de dados é servir como base para decisões importantes para empresas que sejam mais calcadas em evidências do que “achismos”.
Nem toda análise de dados é igual, no entanto. Existem quatro diferentes formas de se aplicar o método, a depender do objetivo. A primeira delas é a descritiva. Neste caso, a intenção é interpretar o presente a partir da coleta de informações em tempo real, a fim de trazer respostas para questões que exigem atenção imediata no cotidiano de uma empresa.
Já a diagnóstica visa entender o passado. Neste modelo, os dados são utilizados para interpretar algum evento e suas causas. A preditiva se diferencia por buscar prever o futuro. Neste caso, são acompanhados dados do passado para conseguir projetar os cenários que podem acontecer posteriormente, o que dá a oportunidade de que uma empresa se prepare adequadamente.
Por fim, há a análise prescritiva, que tem bastante em comum com a preditiva. Apesar de também projetar o futuro, esse tipo de aplicação tenta projetar desfechos para cada tipo de ação. Assim, é possível tomar a melhor decisão possível.
A análise de dados em diferentes setores
Soluções de análise de dados podem ajudar em basicamente qualquer área da economia para gerar insights que colaborem para melhorar a tomada de decisões.
Veja abaixo como diferentes setores se beneficiam da utilização inteligente de dados:
Marketing
O Marketing Analytics é uma das disciplinas do marketing que trabalha com dados para detectar padrões que permitam entender o passado e projetar o futuro, além de apresentar caminhos de ação para o presente.
A partir das técnicas de analytics, uma empresa pode quantificar com clareza o ROI de estratégias no ambiente digital e focar esforços naquilo que produz os melhores resultados.
Além disso, é possível entender melhor o comportamento dos clientes para alcançá-los de maneira mais efetiva, monitorar a concorrência e aumentar a previsibilidade dos negócios por meio de técnicas preditivas.
Vendas
Em vendas, a análise de dados também tem um papel importante na melhoria de resultados a partir de decisões mais precisas, com um CRM capaz de apresentar informações relevantes em tempo real.
É possível aprimorar a geração de leads, já que os dados permitem entender e refinar o funil de vendas. Assim, dá para identificar os clientes que valem a pena ser abordados. Dados também ajudam a qualificar a equipe de vendas para desenvolver novas estratégias que sejam mais eficazes, permitindo uma renovação sempre que for necessário.
Por fim, a análise de dados apoia na maximização do ciclo de vida dos clientes dentro das empresas, com a possibilidade de prever o churn e detectar potenciais pontos de insatisfação antes mesmo que o consumidor se manifeste. Essa inteligência comercial permite agir preventivamente para sua retenção e fidelização.
Jurídico
A análise de dados é um dos pilares do Direito 4.0, termo que se refere à nova fase da atividade que se vale mais de novas tecnologias para alcançar melhores resultados.
Neste cenário, os dados surgem como aliados em processos, o que permite aumentar ganhos e reduzir perdas ao identificar tendências de um juiz, por exemplo, a fim de entender se é mais vantajoso buscar um acordo, e quais seriam os valores adequados, ou levar um caso ao tribunal.
Da mesma forma, a tecnologia também ajuda a pesquisar informações relevantes como precedentes, por exemplo, que podem fornecer vantagem no tribunal, além de facilitar a busca por documentos.
Crédito
O setor de crédito se vale demais do poder dos dados em benefício dos negócios, principalmente para a identificação de riscos. Devido ao amplo volume de informações de diferentes fontes a que tem acesso, as empresas podem montar perfis aprofundados de cada cliente potencial, os quais lhe permitem fazer ofertas mais adequadas, ou até mesmo rejeitar o acordo.
O procedimento pode ser realizado de forma automática e em instantes, sem a necessidade de conferência manual de dados.
Antifraude
Os dados também são aliados na detecção de ameaças à empresa ao identificar situações consideradas arriscadas antes que seja tarde demais.
Com soluções de Risk & Compliance, um novo cliente ou parceiro pode ter suas informações checadas com múltiplos bancos de dados para reconhecer pontos de atenção que possam representar uma ameaça de fraude.
É possível identificar antecedentes criminais, validar documentos, analisar quadros societários de uma empresa e muito mais em pouquíssimo tempo.
Os desafios da análise de dados
Aplicar modelos de análise de dados em uma empresa pode ser fundamental para transformar os negócios, mas esse processo pode não ser tão simples e deve ser conduzido com cuidado.
Uma parte importante dessa adaptação é garantir que a equipe esteja preparada para trabalhar com essa nova ferramenta. É o que se chama de “data literacy”, ou alfabetização com dados, que é a capacidade de transformar os dados em decisões práticas.
Para tanto, colaboradores precisam conseguir ler, interpretar, analisar e gerenciar dados, além de construir um argumento que tenha como base o que for possível extrair análise. Nem todas as equipes estão preparadas para se integrar a uma cultura data driven, em que os dados ditam as ações mais adequadas para cada momento.
Além disso, os próprios dados configuram um desafio. Para uma análise efetiva, é preciso garantir a qualidade e relevância do que for coletado para o negócio. Também é fundamental prezar pela segurança da informação por meio de controles rígidos, especialmente diante da LGPD — a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais.
Por fim, uma empresa ainda precisa preparar-se no aspecto da infraestrutura, já que não é uma missão simples armazenar informações na escala necessária para uma análise de dados eficiente. Então, data centers com servidores potentes com capacidade multipetabyte são uma exigência.
Como a tecnologia ajuda na análise de dados
A análise de dados é indissociável da tecnologia. Com um volume de produção de informações em níveis estratosféricos, algoritmos passam a ser fundamentais para dar sentido a tudo isso, já que uma análise manual seria simplesmente inviável.
O apoio dessas ferramentas permite cruzar informações de bancos de dados completamente distintos, muitas vezes em questão de segundos, e encontrar padrões que às vezes podem até mesmo parecer inexistentes para um olhar humano, mas que ficam evidentes para um sistema especializado.
Conclusão
A análise de dados é indispensável para uma empresa que pretende crescer de forma sustentável e utilizar a tecnologia a favor de seu modelo de negócios.
As soluções de análise podem dinamizar as atividades, com a possibilidade de transformação de todos os setores econômicos. Mesmo dentro de uma única empresa, existem diferentes aplicações úteis para áreas distintas.
Para conseguir tirar proveito de todo esse potencial, é necessário também ter em mente que a adaptação para um modelo data driven pode trazer desafios tanto do ponto de vista de infraestrutura quanto de pessoal.
Além disso, também é fundamental investir nos sistemas tecnológicos adequados para conseguir extrair o melhor das informações que lhe estão à disposição.
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