No mercado atual, trabalhar com Data Analytics é muito importante para que as empresas saibam extrair informações de um grande volume de dados e tomar melhores decisões.
Os dados possibilitam saber, por exemplo, em qual época do ano a empresa dá mais lucro, qual o produto mais vendido e muitas outras informações úteis. Empresas que sabem usar todo esse poder dos dados otimizam seus processos, cortam gastos desnecessários, identificam gargalos nas operações e muito mais.
Para isso, é necessário entender um pouco de matemática e estatística e saber as diferenças entre conceitos que estão cada vez mais comuns no mercado, como Big Data, Data Science, Data Analytics e Data Mining.
Neste artigo, vamos explicar tudo isso e mostrar como o Data Analytics é útil para o seu negócio. Acompanhe agora:
- O que é Data Analytics?
- Conheça a história do Data Analytics
- O que é a rosa de Florence?
- Quais as três categorias de dados usados pelo Data Analytics?
- Entenda como funciona e quais as etapas do processo analítico!
- Quais os 4 tipos de Data Analytics?
- Quais as vantagens de usar o Data Analytics no seu negócio?
- Quais as desvantagens de usar o Data Analytics no seu negócio?
- Quais as diferenças entre Data Analytics, Data Science e Big Data?
- Conheça as principais áreas de aplicação e 4 casos de uso do Data Analytics!
- Como trabalhar com Data Analytics?
O que é Data Analytics?
Data Analytics é o processo de analisar, estruturar e compreender os dados para um objetivo específico. As informações que são geradas no processo servem para responder perguntas e identificar tendências e padrões com eficiência, a fim de dar suporte à tomada de decisão.
A análise de dados é considerada uma nova área no mundo digital, mas não tem nada de nova. Estatísticos já fazem esse trabalho há muito tempo. A diferença, nesse contexto, é em relação às ferramentas e ao volume de informação armazenada e processada. Atualmente, todo tipo de informação pode ser aproveitada.
Um projeto de Data Analytics pode ser executado individualmente, porém, dada a dinâmica e complexidade, o mais comum são projetos em equipe.
Conheça a história do Data Analytics
Um nome muito importante na história da análise dos dados é de uma mulher: Florence Nightingale (1820-1910). De família rica e com um casamento arranjado, resolveu deixar tudo de lado para ser ajudante de médico (ainda não existia o termo enfermagem), algo mal visto pela sociedade na época.
Florence foi pioneira em gerar relatórios utilizando técnicas estatísticas e gráficos para auxiliar os médicos do governo inglês durante a Guerra na Crimeia (1853-1856).
Após esse grande feito, além de virar um ícone feminino, participou do grupo real de estatística. Valorizou a profissão de enfermagem e transformou a visão sobre os métodos de saúde.
O que é a Rosa de Florence?
Como já apresentamos, Florence Nightingale foi pioneira na enfermagem e na estatística e conseguiu enxergar padrões enquanto tratava de feridos na Guerra da Crimeia. Ela percebeu que a péssima higiene dos hospitais causava a maior parte das mortes entre os soldados.
Segundo ela, um diagrama deveria ser bem visual, simples e atingir os olhos, direto ao ponto, algo que números e palavras talvez não fossem capazes de expressar. Só assim ela conseguiria convencer os políticos que estavam acompanhando a guerra de longe.
A seguir, conheça a famosa Rosa de Florence:
O diagrama acima apresenta as causas das mortes dos soldados. Na direita, temos as mortes de abril de 1854 até março de 1855, enquanto na esquerda temos os registros de abril de 1855 até março de 1856. As mortes são divididas em:
- Vermelho: ferimentos de guerra
- Azul: doenças infecciosas
- Preto: outros (ex.: acidentes, queimaduras)
Como podemos ver, a maioria dos soldados morriam por causa de doenças, sendo que tais doenças poderiam ser evitadas se o governo investisse em saneamento básico e higiene.
A Rosa de Florence funcionou. O governo inglês resolveu melhorar as condições de higiene dos hospitais e reduziu a mortalidade dos soldados de 42% para quase 2%. No mundo inteiro, hoje as práticas de higienização são consideradas essenciais na área da saúde.
Quais as três categorias de dados usados pelo Data Analytics?
Os dados são tratados de uma forma bruta, pois é a partir deles que se extrai a informação e, então, obtêm-se conclusões úteis. A seguir, vamos entender quais são os tipos de dados e que informações eles podem gerar:
Personal Data
São dados pessoais, capazes de identificar uma única pessoa. Geralmente são gerados por meio de dispositivos inteligentes, como smartphones.
Social Data
São dados sociais, que mostram uma tendência de como as pessoas se comportam no meio em que estão inseridas. Geralmente são obtidos através das redes sociais.
Enterprise Data
São dados corporativos, que servem para fundamentar as ações que são tomadas pela empresa e oferecer transparência. São relacionados com as operações financeiras.
Entenda como funciona e quais as etapas do processo analítico!
Uma estratégia de Data Analytics está muito além da coleta dos dados. Na prática, o processo de mineração e organização desses dados leva a uma série de questionamentos. Por isso é necessário, na maioria das vezes, seguir uma sequência de passos, de forma linear:
- Entrada dos dados
O que dá início ao projeto e determina a coleta de dados. É preciso estabelecer requisitos, as informações que são necessárias e encontrar os responsáveis por elas (para conseguir obtê-las).
- Preparo dos dados
Limpeza, filtro e organização dos dados em seu formato bruto, de maneira que estejam prontos para a próxima etapa. Fase em que ocorre a produção de insights.
- Exploração dos dados
Pesquisa e processo investigativo por meio de técnicas e análises estatísticas. Nesse processo, as análises não precisam ser conclusivas, mas auxiliam a construir um entendimento.
- Enriquecimento e melhora dos dados
Enriquecimento das informações com entradas de mais dados e realização de mais uma análise. Esta etapa provoca novos insights e mostra as informações por uma nova perspectiva.
- Data science
Aplicação de métodos mais sofisticados para extrair informações detalhadas e mais complexas. Essa etapa pode incluir algoritmos de treinamento de modelo, machine learning, inteligência artificial e muito mais.
- Business intelligence
Combinação de dados por meio de um software, e os resultados fornecem insights por meio de relatórios, painéis e meios de visualização para auxiliar na tomada de decisão.
- Geração de relatórios
Compartilhamento dos conhecimentos adquiridos na fase anterior, de forma rápida e eficaz. Os relatórios devem ser simples e ter um formato fácil de entender.
- Otimização dos modelos
Revisão e otimização dos modelos conforme a base de dados vai crescendo e as variáveis vão se alterando ao longo do tempo. Assim, o modelo pode continuar a cumprir seu objetivo ou evoluir, adaptando-se à situação para aceitar mais entradas.
Quais os 4 tipos de Data Analytics?
Já vimos que existem diferentes tipos de dados. Agora, vamos conhecer também os diferentes tipos de análises de dados. Os 4 tipos principais são os seguintes:
- Análise prescritiva
Na análise prescritiva, buscamos responder a pergunta “o que devo fazer?”. Levantam-se hipóteses e uma grande diversidade de variáveis com o objetivo de encontrar o melhor caminho a ser seguido.
- Análise preditiva
O que queremos responder agora é “o que acontecerá?”. O objetivo aqui é prever ou antecipar as consequências de uma decisão, com uma relação de causa e efeito. Nesse tipo de análise, são construídos modelos com base em regressão.
- Análise de diagnóstico
Com a análise de diagnóstico, somos capazes de responder a pergunta “por que isso aconteceu?”. Serve para entender o agora, o contexto do atual momento. Busca-se explicar por que algo aconteceu, as razões para tal.
- Análise descritiva
Análise descritiva responde a pergunta de “o que aconteceu?” ou “o que está acontecendo?”. Está focada no agora. Tem o objetivo de descrever uma situação para encontrar explicações, como os gargalos de operação de uma empresa.
Quais as vantagens de usar o Data Analytics no seu negócio?
Por meio de ferramentas, podemos visualizar falhas e gargalos e otimizar os recursos que estão sendo gastos de forma desnecessária. A partir de consecutivas análises, aprofundando progressivamente, é sempre possível ir ajustando cada vez mais as tarefas.
Analisar os impactos e os pontos de desenvolvimento que ocorreram no mercado no qual se está inserido, entender o momento, acompanhar a concorrência e estar por dentro dos detalhes do seu próprio negócio — tudo isso são pontos importantes na hora da tomada de decisão.
Existem ferramentas disponíveis no mercado, em tempo real, que fazem tudo o que foi apresentado, principalmente porque o tema está em alta e é de bastante relevância para o contexto empresarial. Afinal, com elas, é possível traçar estratégias, acompanhar comunicação nas redes sociais, campanhas de novos produtos e muito mais.
Quais as desvantagens de usar o Data Analytics no seu negócio?
Há quem diga que todo esse monitoramento a respeito dos dados pode estar quebrando barreiras éticas e violando a privacidade das pessoas. Isso faz com que as empresas tenham muito controle sobre dados de clientes e consumidores.
As ferramentas utilizadas para análise dos dados também costumam ter um alto custo associado, principalmente se você busca muitos recursos. Elas também podem ser bastante complexas, o que é um ponto negativo devido a sua curva de aprendizado.
Além disso, para tomar uma decisão corretamente, é necessário entender a fundo o problema em questão e o negócio onde ele está inserido. Isso precisa de tempo e dinheiro. Outro problema é que, por ser uma área nova, talvez faltem líderes adequados para entender esse tipo de trabalho.
Quais as diferenças entre Data Analytics, Data Science e Big Data?
Data Analytics, Data Science e Big Data são conceitos que se completam quando falamos de dados. Podemos dizer que todas as atividades online resultam no Big Data. Esse grande volume de dados é analisado pelo Data Science, que é estruturado e modelado pelo Data Analytics.
Big Data é justamente o acúmulo de variados dados que são gerados na Internet. Já imaginou quantas pessoas acessam a rede diariamente, ou quantas pesquisas são feitas no Google a cada segundo? Por esse tanto de volume, é necessário ter uma estratégia para armazenar, processar e interpretar tais dados.
Data Science é a ciência dos dados, que, de forma interdisciplinar, estuda os dados econômicos, financeiros e sociais visando a geração de conhecimento. Essa área está intimamente ligada com matemática, estatística e programação, em seu conhecimento mais técnico.
E, como já discutido nesse texto, o Data Analytics pretende examinar os dados com um propósito, buscando estratégias que podem ser muito importantes para o rumo da empresa.
Conheça as principais áreas de aplicação e 4 casos de uso do Data Analytics!
Os casos de uso a seguir são reais e foram retirados de relatos da Alteryx.
CPG/Varejo
Teste AB para colocação de produtos
Vamos apresentar o caso de uma loja de varejo que utiliza testes AB e testes estatísticos unilaterais.
Anteriormente, a loja tinha testes imprecisos e confusos. Com a grande variedade de produtos que eram vendidos, era necessário extrair uma grande quantidade de dados, e a análise levava muito tempo.
Os testes respondiam a perguntas como “os best-sellers se saíram melhor na parte de trás ou na parte da frente da loja?” ou “qual o melhor lugar para colocar um café dentro da loja?”. A marca também queria uma forma de medir o desempenho das unidades.
A solução foi usar bem as diversas unidades que a marca já possuía. Em algumas lojas, os lojistas testam mudanças, enquanto em outras não fazem nada. Então, comparam os resultados e divulgam entre seus parceiros.
O modelo de análise leva em conta cada loja do grupo de análise e cada loja em relação às outras 5 correspondências mais próximas.
Setor de saúde
Pesquisa médica sobre COVID-19 para salvar vidas
A indústria médica depende de ciência e tecnologia para progredir. O que pode ser um problema para os pesquisadores é a maneira de manusear o grande volume de dados que apoiam os estudos. O objetivo desse projeto era permitir que pesquisadores tivessem melhor entendimento dos dados para impulsionar uma melhor tomada de decisão.
A plataforma que foi criada como solução é usada para acessar, validar e transformar os dados e conta com mais de 50 mil utilizadores. Com a aparição da COVID-19, que foi repentina, a solução precisava também gerar insights com mais velocidade.
Como cada segundo importava para salvar vidas, o processo não poderia ser manual por meio de planilhas, pois seria mais demorado. Então, foi construída uma API REST para obter dados em tempo real de várias fontes distintas, combiná-los e organizar a criação de fluxos de trabalhos.
Setor público
Previsão da amplitude dos danos estruturais
Após a ocorrência de furacões, são necessárias inspeções nos edifícios impactados. Historicamente, esse é um processo muito trabalhoso. Dependendo da extensão da área atingida, essa pode ser uma tarefa impraticável, que leva anos.
Então, a solução criada conseguiu priorizar áreas que precisavam da intervenção humana e estimar outros danos, reduzindo o número de inspeções.
Avaliando as estruturas, a equipe envolvida destacou aquelas que precisaram de inspeção. Apenas 21% precisaram de mais atenção pelas condições apresentadas, o que economizou tempo e milhões de dólares em trabalho de campo exploratório.
O projeto impactou mais de 100 mil pessoas e acelerou o processo de recuperação das estruturas e da remoção de obstáculos para a reconstrução.
Setor financeiro
Aconselhamento fiscal personalizado
O problema aqui era que prestadores de serviços e freelancers eram mal atendidos por empresas de contabilidade. Então, a solução foi criar um algoritmo capaz de fazer uma verificação completa de integridade e recomendações fiscais pessoais, que estão na base do serviço central.
Automatizando a consultoria financeira e fiscal, a empresa em questão conseguiu disponibilizar recomendações em tempo real e, assim, alcançar muito mais clientes.
A empresa buscava ter mais tempo investido em contato com seu cliente, proporcionando uma melhor experiência. Ao mesmo tempo, queria uma solução capaz de automatizar os processos, a fim de liberar os profissionais para fazer mais a parte técnica em vez de se preocupar com tarefas mecânicas e repetitivas.
Como trabalhar com Data Analytics?
O que faz um analista de dados?
O analista de dados é responsável por identificar, estruturar e analisar os dados, transformando-os em informações valiosas para a empresa e auxiliando na tomada de decisão.
Quais os produtos/serviços mais vendidos? Quais novos produtos/serviços podemos acrescentar para vender mais? Quais produtos/serviços podemos incluir a mais na hora de fechar a compra? Clientes e funcionários estão satisfeitos? Tudo isso pode ser respondido por um analista de dados.
Quais as habilidades necessárias para trabalhar com Data Analytics?
Não tem como fugir de matemática, estatística, raciocínio lógico, criatividade e do Excel — é muito provável que o profissional de dados necessite de todas essas competências. Além desses, para se tornar um bom profissional e se destacar dos demais, é importante aprender a lógica de programação.
Será muito útil aprender a programar em Python, por exemplo, uma linguagem muito famosa, simples e completa. Com ela, você já é capaz de organizar e trabalhar em cima dos dados. Mais para frente, se precisar aprender outras linguagens, tudo ficará mais fácil.
Existem ainda ferramentas de terceiros que podem ser usadas para Data Analytics. Dependendo do tipo de contrato e de sua necessidade, pode ser necessário aprender a usar determinados softwares.
Como está o mercado de trabalho para Data Analytics?
Não é de hoje que as áreas de informática e estatística estão atraindo olhares de várias pessoas pelas boas oportunidades. A verdade é que os dados são muito valorizados nas empresas — e igualmente valorizados são os profissionais que trabalham com eles.
Vendas, estratégias, desenvolvimento de produtos e muitas outras áreas empresariais dependem muito da análise de dados. Mesmo que trabalhar com dados não seja do seu interesse, certamente esse tipo de conhecimento é útil para desenvolver ainda mais sua carreira e ajudar você a se destacar.
Qual a média salarial de Data Analytics?
Com uma rápida pesquisa no Google (em março de 2022), podemos ver que a média salarial para quem trabalha com Data Analytics no Brasil é de cerca de 4.200 a 4.400 reais mensais. Mas há ainda aqueles que ganham mais de 10 mil, dependendo da empresa e da experiência profissional.
É válido destacar também que, geralmente, os maiores salários não estão em território nacional. Com uma pesquisa no Glassdoor, usando a cidade de Chicago como exemplo (EUA), a média salarial é de aproximadamente 5.500 dólares mensais.
Data Analytics consiste em analisar, estruturar e compreender os dados. Mas isso, por si só, não traz grandes vantagens para as empresas — o que realmente é uma vantagem é quando toda essa informação é utilizada com algum propósito na prática.
Todo o processo analítico pode ser bastante metódico, mas saiba que ele pode ser adaptado à sua situação, dependendo dos recursos disponíveis e dos objetivos. Data Analytics não é só uma palavra da moda, somada ao Big Data e ao Data Science. Os dados são capazes de levantar muitas informações valiosas para qualquer empresa.
Se você gostou dessa leitura e chegou até aqui, não deixe de saber mais sobre outro tema que está intimamente ligado ao uso de dados: machine learning.
