A análise descritiva é uma estratégia fundamental para as empresas que desejam extrair conhecimento dos dados, descobrir padrões, tendências e oportunidades.
Organizações dos mais diversos setores estão investindo em soluções como Big Data, que as permite tratar grandes volumes de informações e transformá-las em conhecimento e estratégias acionáveis.
Nesse sentido, a análise descritiva ajuda na compreensão do que acontece na empresa, e com o apoio da tecnologia, isso pode ser feito, inclusive, em tempo real. A seguir, saiba mais sobre o conceito da análise descritiva e descubra como ela pode ser utilizada para garantir o crescimento e a expansão do seu negócio.
O que é análise descritiva?
Análise descritiva é a etapa inicial do processo de estudo dos dados coletados por uma empresa. Com ela, busca-se reduzir, organizar e descrever essas informações com base em métricas estatísticas, identificando características para agrupá-las e/ou relacioná-las a fim de apontar tendências, anomalias e padrões.
Geralmente representado em tabelas e gráficos, esse processo consegue facilitar a compreensão dos dados. Assim, ele contribui para uma avaliação mais precisa e simples da situação em que a empresa se encontra.
A análise descritiva é muito utilizada, por exemplo, em instituições financeiras, sobretudo para o processo de análise de crédito, ajudando a entender os riscos de cada operação de acordo com o perfil do cliente. Esse conhecimento é usado para, entre outras coisas, definir os valores e os juros que serão cobrados.
Como a análise descritiva funciona?
A ferramentas mais utilizadas para a análise descritiva são tabelas e gráficos. Via de regra, eles buscam representar médias, variações (em porcentagem) e índices, condensando as principais informações em um único lugar.
Importante destacar que gráficos e tabelas são apenas a forma de representação dos dados. Toda a coleta, organização e estruturação dessas informações é, atualmente, feita com auxílio de ferramentas como Big Data e Inteligência Artificial.
A ideia de representar os dados dessa forma é facilitar sua interpretação. Por mais que, dessa forma, algumas poucas informações possam se perder, a possibilidade de contar com uma descrição resumida dos dados traz ganhos que compensam qualquer perda.
Essa maior clareza em relação às informações facilita a identificação de quaisquer anomalias no negócio. A partir da análise descritiva, é possível encontrar falhas, gargalos e registros incorretos de valores que podem indicar a necessidade de correções e melhorias.
Para que esse trabalho seja mais eficaz, além da organização dos dados, são definidas variáveis (qualitativas e quantitativas) que têm o papel de auxiliar os gestores na elaboração de respostas mais assertivas e embasar a tomada de decisão.
Isso otimiza o tempo dos líderes, uma vez que eles não precisam se debruçar sobre extensos relatórios. Em vez disso, eles têm acesso às informações mais relevantes para a organização em um único lugar.
Leia mais: Análise avançada de dados: o que é e como funciona
Quais as vantagens que traz para os negócios
Como comentamos, a análise descritiva é fundamental para o processo de Business Analytics. É ela que firma os alicerces para análises posteriores (preditiva e prescritiva), colaborando para um diagnóstico mais preciso e confiável sobre o contexto em que a empresa se encontra.
Ela serve como base para as outras formas de análise, sendo a primeira fase no processo de avaliação de informações e a etapa sobre a qual serão desenvolvidos outros métodos estatísticos e analíticos.
Ou seja, trata-se da fase mais primordial do Business Analytics, em que os dados são organizados e relacionados com base em métricas e variáveis para ajudar no mapeamento e na identificação de fenômenos relacionados ao negócio.
Ao facilitar a interpretação dos dados, esse tipo de análise torna mais fácil a obtenção de insights e a transformação dessas informações em conhecimentos acionáveis. E isso é fundamental para o planejamento estratégico do negócio.
Vale ressaltar que esse processo é altamente imparcial, o que permite obter insights com alto grau de objetividade e praticamente sem vieses. Assim, o conhecimento obtido a partir da análise descritiva ajuda a compreender e interpretar um fenômeno de forma simples e confiável.
Leia mais: Por que os dados são essenciais aos negócios?
Como a análise descritiva pode ser utilizada pelas empresas
Quando falamos do ambiente corporativo, a análise descritiva de dados é utilizada, em grande parte, para que as empresas entendam melhor o mercado em que estão inseridas, o nicho que atuam e mapear oportunidades e tendências de mercado e até mesmo o comportamento dos consumidores.
O processo de estruturação da análise descritiva envolve os seguintes passos:
- Identificação do problema: geralmente, esse tipo de análise é motivada pela necessidade de se entender um fenômeno. Assim, a primeira etapa é identificar um problema, dúvida ou hipótese para se investigar.
- Coleta dos dados: é preciso definir as fontes das quais serão extraídos os dados que ajudarão a entender o fenômeno a ser investigado. Isso inclui pesquisas de mercado e entrevistas/questionários com consumidores, por exemplo.
- Tratamento dos dados: não basta coletar enormes quantidade de dados, é preciso estruturá-los de forma a permitir sua análise e a extração de conteúdo útil. Para isso, ferramentas de Analytics são fundamentais, ajudando a limpá-los, priorizá-los e organizá-los.
- Apresentação dos dados: uma vez que foram tratadas, as informações devem ser apresentadas de forma a facilitar sua interpretação e permitir conclusões – ou novos questionamentos.
- Análise e interpretação: a análise dos dados vai levar a descobertas, que podem comprovar ou não um problema ou hipótese levantados no começo do processo. Esse conhecimento deve ser capaz de levar a decisões mais eficientes.
A análise descritiva de dados é uma excelente forma de introduzir uma cultura data-drive na empresa. Afinal, ela traz dados relevantes e que podem fundamentar as decisões e orientar os processos da organização. Dessa forma, deixam-se de lado decisões intuitivas e “achismos” e volta-se o negócio totalmente para dados reais.
O Big Data segue sendo fundamental para as análises das empresas. No entanto, diante da grande competitividade, outras formas de dados têm ganhado espaço nas organizações. Acesse Wide Data: o que é e qual a diferença entre Small Data? e conheça suas vantagens e aplicações.
