Análise de dados

O que é análise de dados?

A análise de dados é a ciência de analisar dados brutos para tirar conclusões sobre essas informações. Muitas das técnicas e processos de análise de dados foram automatizados em processos mecânicos e algoritmos que trabalham com dados brutos para consumo humano.

Compreendendo a análise de dados

Análise de dados é um termo amplo que abrange muitos tipos diversos de análise de dados. Qualquer tipo de informação pode ser submetido a técnicas de análise de dados para obter insights que podem ser usados ​​para melhorar as coisas. As técnicas de análise de dados podem revelar tendências e métricas que, de outra forma, seriam perdidas na massa de informações. Essas informações podem ser usadas para otimizar processos para aumentar a eficiência geral de um negócio ou sistema.

Por exemplo, as empresas de manufatura geralmente registram o tempo de execução, o tempo de inatividade e a fila de trabalho de várias máquinas e, em seguida, analisam os dados para planejar melhor as cargas de trabalho para que as máquinas operem mais perto da capacidade máxima.

A análise de dados pode fazer muito mais do que apontar gargalos na produção. As empresas de jogos usam análise de dados para definir cronogramas de recompensa para os jogadores que mantêm a maioria dos jogadores ativos no jogo. As empresas de conteúdo usam muitas das mesmas análises de dados para mantê-lo clicando, assistindo ou reorganizando o conteúdo para obter outra visualização ou outro clique.

A análise de dados é importante porque ajuda as empresas a otimizar seu desempenho. Implementá-lo no modelo de negócios significa que as empresas podem ajudar a reduzir custos, identificando formas mais eficientes de fazer negócios e armazenando grandes quantidades de dados. Uma empresa também pode usar a análise de dados para tomar melhores decisões de negócios e ajudar a analisar as tendências e a satisfação do cliente, o que pode levar a novos – e melhores – produtos e serviços. 

O processo envolvido na análise de dados envolve várias etapas diferentes:

1. A primeira etapa é determinar os requisitos de dados ou como os dados são agrupados. Os dados podem ser separados por idade, demografia, renda ou sexo. Os valores dos dados podem ser numéricos ou divididos por categoria.
2. A segunda etapa da análise de dados é o processo de coletá-los. Isso pode ser feito por meio de uma variedade de fontes, como computadores, fontes online, câmeras, fontes ambientais ou pessoal.
3. Uma vez que os dados são coletados, eles devem ser organizados para que possam ser analisados. A organização pode ocorrer em uma planilha ou outra forma de software que pode levar dados estatísticos.
4. Os dados são então limpos antes da análise. Isso significa que ele é limpo e verificado para garantir que não haja duplicação ou erro e que não esteja incompleto. Esta etapa ajuda a corrigir quaisquer erros antes de ir para um analista de dados para análise.

[Importante: a análise de dados se concentra em chegar a conclusões com base no que o analista já sabe.]

Tipos de análise de dados

A análise de dados é dividida em quatro tipos básicos.

1. A análise descritiva descreve o que aconteceu em um determinado período de tempo. O número de visualizações aumentou? As vendas estão mais fortes neste mês do que no passado?
2. A análise de diagnóstico se concentra mais em por que algo aconteceu. Isso envolve entradas de dados mais diversas e um pouco de hipóteses. O clima afetou as vendas de cerveja? Essa última campanha de marketing impactou as vendas?
3. A análise preditiva avança para o que provavelmente acontecerá no curto prazo. O que aconteceu com as vendas da última vez que tivemos um verão quente? Quantos modelos meteorológicos prevêem um verão quente este ano?
4. A análise prescritiva sugere um curso de ação. Se a probabilidade de um verão quente for medida como uma média desses cinco modelos climáticos está acima de 58%, devemos adicionar um turno noturno à cervejaria e alugar um tanque adicional para aumentar a produção.

A análise de dados sustenta muitos sistemas de controle de qualidade no mundo financeiro, incluindo o sempre popular programa Six Sigma. Se você não estiver medindo algo corretamente – seja o seu peso ou o número de defeitos por milhão em uma linha de produção – é quase impossível otimizá-lo.

Alguns dos setores que adotaram o uso de análise de dados incluem o setor de viagens e hospitalidade, onde as reviravoltas podem ser rápidas. Esta indústria pode coletar dados de clientes e descobrir onde estão os problemas, se houver, e como corrigi-los.

Healthcare combina o uso de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados e usa análise de dados para tomar decisões rápidas. Da mesma forma, o setor de varejo usa grandes quantidades de dados para atender às demandas em constante mudança dos compradores. As informações que os varejistas coletam e analisam podem ajudá-los a identificar tendências, recomendar produtos e aumentar os lucros. 

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