Quando se fala em análise de dados, muitos se desesperam achando que se trata de uma coisa muito complicada. Mas na verdade não é bem assim. A análise de dados está cada vez mais acessível ao empreendedor que quer entender melhor o seu público e tomar decisões acertadas no negócio.
Mesmo as pequenas empresas têm percebido as vantagens em se apostar em análise de dados para crescer de forma segura e planejada.
Não quer ficar de fora dessa? Neste post, vamos explicar quais estratégias nessa área você pode implementar em sua empresa agora mesmo. Veja só!
A análise descritiva se baseia em uma espécie de histórico de dados que já foram armazenados anteriormente.
Imagine que uma pessoa vá ao banco solicitar um crédito, há uma consulta para definir a taxa de juros que será concedida, certo? Essa consulta vai buscar os dados anteriores do cliente, seus gastos, sua adimplência e, a partir disso, será traçado um perfil.
A taxa de juros que será concedida diz respeito a todo o histórico daquele cliente ao longo do tempo, isto é, há uma descrição do perfil do cliente para que se calcule objetivamente os riscos e as vantagens da oferta de crédito.
Esse tipo de análise tem o objetivo de ajudar a prever o que virá a seguir. Há várias técnicas para se fazer esse tipo de análise, como a regressão e a previsão, bem como a verificação da possível correspondência de padrões e modelagem.
A partir de um padrão que se identifica nas ocorrências, é possível projetar o futuro e tentar interpretar o que a empresa pode esperar em termos de riscos, mas também de acertos. É uma previsão, sim, mas uma previsão com base em análise e interpretação de dados.
Ao contrário da análise preditiva, a prescrita avalia as consequências das ações implementadas, em vez de identificar as tendências. É um tipo de análise que busca interpretar os resultados e, a partir deles, rever o planejamento feito ou dar sequência às ações implementadas.
Mitos são criados e disseminados por desconhecimento. Por isso, queremos mostrar o que não é realidade em relação à análise de dados, certo?
Um dos maiores entraves para quem atua com análise de dados é convencer o resto da empresa de que é possível, sim, fazer um bom trabalho nessa área com baixo custo.
Atualmente, é possível, por exemplo, investir em outsourcing, como fazem as grandes empresas ou até mesmo escalar alguém da empresa para realizar essa análise.
Há ferramentas que, se não são gratuitas, são de baixo custo, e que podem ser suficientes para uma empresa que está começando. O que importa é saber interpretar os dados, identificar corretamente como eles se comportam e como a informação pode ser bem aproveitada para alavancar o negócio.
Muita gente acredita que para analisar Big Data é preciso do Analytics. Isso não é verdade. Cada tipo de dado confere uma informação diferente para a empresa e, muitas vezes, as análises são dissociadas e requerem interpretações diferentes.
Ou seja, é melhor recorrer a um tipo de dado do que ter vários deles e não saber interpretá-los.
Uma visão sistêmica do negócio exigiria um departamento só para cuidar do Analytics. Mas, se você pensa o seu negócio a partir dos interesses dos clientes, então deve manter o analista posicionado no centro da unidade de negócios.
É a partir da análise e do direcionamento desse profissional que as demais unidades vão funcionar. Afinal, ele está atuando para solucionar problemas e implementar melhorias gerais, não é?
Tudo o que é novo gera algum receio no começo e, se você ainda não fez esse trabalho de elaborar pesquisas e analisar resultados, pode se sentir inseguro logo no início.
Mas não desista. Como dissemos nos itens anteriores, a própria nuvem vai ajudá-lo a analisar os dados quantitativos, os qualitativos e entender como transformá-los em ganhos para o seu negócio.
