O que é análise de dados?
Insights sobre o mercado e os clientes são essenciais para o sucesso do negócio. Porém, obter esses insights sempre foi um desafio. Na era digital de hoje, você precisa de uma solução de análise de dados que integre o melhor dos recursos de análise e gerenciamento de dados para acessar os dados de forma rápida e fácil e analisar as informações de que você precisa, quando e onde você precisar.
Como a análise de dados pode melhorar as decisões comerciais?
A capacidade de derivar certas métricas ou indicadores-chave de desempenho (KPIs) dos dados pode ser extremamente difícil. Com os dados espalhados por toda a organização, obter informações integradas em tempo hábil também pode ser problemático. Normalmente, obter as informações ou insights desejados de que sua empresa precisa para competir geralmente leva muito tempo e exige muito esforço.
Isso acontece devido à falta de recursos analíticos. Os dados já estão disponíveis, porém não existe ferramenta que acelere o acesso a tais dados. Se essa ferramenta existisse, os analistas comerciais e analistas de dados poderiam gerar visualização de dados e análises automaticamente. E, novamente, os dados geralmente estão dispersos, o que significa que a equipe deve primeiro coletar manualmente os dados antes mesmo de iniciar a análise.
Por exemplo, devido ao uso de várias aplicações de vendas, as empresas provavelmente têm acesso a várias fontes de dados, incluindo extratos de dados financeiros ou de marketing em um formato de arquivo CSV ou Excel. Elas podem até mesmo dados adicionais que foram coletados em uma base ad hoc de outra parte. Antes de realizar qualquer análise, no entanto, os dados devem ser mesclados, provavelmente tentando usar uma planilha como um banco de dados e, em seguida, criar métricas ou análises a partir disso.
Esse processo de obtenção de dados é muito mais difícil e consome muito mais tempo do que a análise de dados atual. E como também é muito manual, não é repetível; portanto, quando uma nova análise é necessária três semanas depois, esse processo difícil e demorado precisa ser feito novamente.
Essa abordagem também cria um problema de consistência dos dados. Frequentemente, os funcionários compartilham planilhas entre si que precisam ser atualizadas ao serem passadas de mão em mão. Como resultado, a planilha original fica fora de sincronia, pois equipes diferentes usaram versões diferentes sem que ninguém acessasse uma fonte comum e atual. Acrescente, ainda, erros nas fórmulas entre as versões e links quebrados, gerados por conta desse compartilhamento. Todos os problemas típicos que surgem com as planilhas entram em jogo aqui, mas ainda mais quando se tenta usar uma planilha como um banco de dados improvisado.
Não podemos esquecer os problemas de governança e segurança. Para os membros da equipe responsáveis pelo planejamento e análise financeiros, enviar por email as principais informações financeiras em planilhas ou compartilhá-las via SharePoint (ou outra ferramenta de colaboração) são práticas de segurança arriscadas que podem expor sua empresa ao cibercrime.
O que é preparação automática de dados
Para começar a usar a análise de dados para o seu negócio, é recomendável que as organizações comecem automatizando alguns desses processos usando a preparação de dados de autoatendimento. Esse é um recurso integrado de ferramentas analíticas que documentam e automatizam o processo para que seja repetível, reduzindo consideravelmente o tempo de análise e resultados.
Com uma solução autônoma, os analistas de negócios com conhecimento de dados podem criar um repositório de dados seguro e compartilhável em minutos, em apenas algumas etapas simples. As empresas podem então usar o recurso de preparação de dados de autoatendimento na plataforma de análise em nuvem não apenas para automatizar o processo de preparação de dados, mas também para preencher automaticamente um repositório de dados seguro e compartilhável. Assim que os dados são atualizados, todos terão acesso às atualizações em tempo real, o que resolve os problemas de segurança e inconsistência.
De uma perspectiva de governança, uma equipe centralizada de dados e análises pode ver quais dados, transformações, métricas, relatórios e análises estão sendo usados, o que significa que todos podem ser rastreados, incluindo os conjuntos de dados ad hoc, dentro e entre as funções de negócios. Conjuntos de dados e dados comumente usados podem ser incorporados a um data warehouse e métricas departamentais ou corporativos, bem como painéis e relatórios padrão. Processos ad hoc isolados são integrados a processos departamentais e corporativos, permitindo maior consistência, acesso e eficiência.
Histórico da análise de dados e trilha de tecnologia
Historicamente, comparar estatísticas e analisar dados para insights de negócios era um exercício manual, muitas vezes demorado, com as planilhas sendo a ferramenta principal. A partir da década de 1970, as empresas começaram a empregar tecnologia eletrônica, incluindo bancos de dados relacionais, data warehouses, algoritmos de machine learning (ML), soluções de pesquisa na web, visualização de dados e outras ferramentas com potencial para facilitar, acelerar e automatizar o processo analítico.
Ainda ssim, com todos esses avanços na tecnologia e demanda crescente, novos desafios acabaram surgindo. Um número crescente de análises competitivas, às vezes incompatíveis, e soluções de gerenciamento de dados acabou criando silos tecnológicos, não apenas dentro de departamentos e organizações, mas também com parceiros e fornecedores externos. Aliás, algumas dessas soluções são tão complicadas que exigem conhecimento técnico além do usuário médio, o que limita sua usabilidade dentro da organização.
As fontes de dados modernas também sobrecarregaram a capacidade dos bancos de dados relacionais convencionais e outras ferramentas de inserir, pesquisar e manipular grandes categorias de dados. Essas ferramentas foram desenvolvidas para trabalhar com informações estruturadas, como nomes, datas e endereços. Dados não estruturados produzidos por fontes de dados modernas – incluindo email, texto, vídeo, áudio, processamento de texto e imagens de satélite – não podem ser processados e analisados usando ferramentas convencionais.
Acessar um número crescente de fontes de dados e determinar o que é valioso não é fácil, especialmente porque a maioria dos dados produzidos hoje é semiestruturada ou não estruturada.
Quais são os melhores tipos de análise de dados?
O melhor tipo de análise de dados depende do seu estágio de desenvolvimento. A maioria das empresas provavelmente já está usando algum tipo de análise, mas normalmente fornece apenas insights para tomar decisões de negócios reativas, não proativas.
Cada vez mais, as empresas estão adotando soluções sofisticadas de análise de dados com recursos de machine learning para tomar melhores decisões de negócios e ajudar a determinar tendências e oportunidades de mercado. As empresas que não começarem a usar a análise de dados com recursos proativos de previsão podem achar que o desempenho dos negócios é deficiente porque não têm a capacidade de descobrir padrões ocultos e obter outros insights.
Quatro tipos principais de análise de dados
1. Análise de dados preditiva
Análise preditiva pode ser a categoria mais usada em análise de dados. As empresas usam análises preditivas para identificar tendências, correlações e causalidade. A categoria pode ser dividida em modelagem preditiva e modelagem estatística; no entanto, é importante saber que os dois andam de mãos dadas.
Por exemplo, uma campanha publicitária de camisetas no Facebook pode aplicar análise preditiva para determinar a correlação da taxa de conversão com a área geográfica, faixa de renda e interesses de um público-alvo. A partir daí, a modelagem preditiva pode ser usada para analisar as estatísticas de dois (ou mais) públicos-alvo e fornecer possíveis valores de receita para cada grupo demográfico.
2. Análise de dados prescritiva
A análise prescritiva é onde IA e big data se combinam para ajudar a prever resultados e identificar quais ações tomar. Essa categoria de análise pode ser dividida em otimização e teste aleatório. Usando avanços em ML, a análise prescritiva pode ajudar a responder a perguntas como “E se tentarmos isso?” e “Qual é a melhor ação?” Você pode testar as variáveis corretas e até sugerir novas variáveis que oferecem maior chance de gerar um resultado positivo.
3. Análise de dados diagnóstica
Embora não seja tão empolgante quanto prever o futuro, a análise de dados do passado pode servir a um propósito importante na orientação de seus negócios. A análise de dados diagnóstica é o processo de examinação dos dados para entender as causas e as circunstâncias de um determinado evento. Técnicas como análise repetitiva profunda, descoberta de dados, mineiração de dados e correlações geralmente são utilizadas.
A análise de dados diagnóstica ajuda a encontrar a causa de um evento. Como as outras categorias, ela também é dividida em duas categorias mais específicas: descoberta e alertas e consulta e detalhamento. Consultas e detalhamentos são usados para obter mais detalhes de um relatório. Por exemplo, um representante de vendas que vendeu bem menos em um determinado mês. Um detalhamento pode demonstrar menos dias úteis, devido a um período curto de férias.
O Discover and Alerts notifica sobre um possível problema antes que ele ocorra, por exemplo, um alerta sobre uma quantidade menor de horas de trabalho da equipe, o que pode resultar em uma diminuição nos negócios fechados. Você também pode usar a análise de dados de diagnóstico para “descobrir” informações como o candidato mais qualificado para uma nova posição em sua empresa.
4. Análise de dados descritiva
A análise descritiva é a espinha dorsal dos relatórios — é impossível ter ferramentas e painéis de business intelligence (BI) sem ela. Ele aborda questões básicas de "quantos, quando, onde e o que".
Mais uma vez, a análise descritiva pode ser separada em duas categorias: relatórios ad hoc e relatórios prontos. Um relatório padrão é aquele que foi projetado anteriormente e contém informações sobre um determinado assunto. Um exemplo disso é um relatório mensal enviado por sua agência ou equipe de publicidade que detalha as métricas de desempenho em seus esforços de anúncio mais recentes.
Por outro lado, relatórios ad hoc são projetados por você e geralmente não são previamente agendados. Eles são gerados quando é necessário responder a uma questão comercial específica. Esses relatórios são úteis para obter informações detalhadas sobre uma consulta específica. Um relatório ad hoc pode se concentrar em seu perfil de mídia social corporativa, examinando os tipos de pessoas que curtiram sua página e outras páginas do setor, bem como outras informações demográficas e de engajamento. Sua superespecificidade ajuda a construir um panorama completo sobre o público nas redes sociais. É bem provável que não seja preciso ver esse relatório mais de uma vez, a menos que o seu público tenha mudado drasticamente.
Insights orientados a negócios e como lidar com um mercado em constante movimentação
Em um ambiente de negócios em constante mudança, pode ser difícil prever sua próxima mudança. É nesse momento que a análise de dados entra em ação. Ao acessar rapidamente os dados das equipes e da empresa, você pode tomar melhores decisões obtendo insights mais profundos sobre:
- Quem são os seus clientes e como alcançá-los
- O mercado, incluindo a concorrência
- Qual o cenário no passado
- Qual o cenário hoje
- O que o futuro reserva para a sua empresa
Aproveite dados para tomar decisões informadas
Se você estivesse lidando com apenas um cliente sentado à sua mesa, seria fácil reunir as informações necessárias e agir com base nelas. Porém, quantas empresas tem apenas um cliente? Para obter o pool de clientes típico, você teria que multiplicar aquele cliente por cem, mil ou muito mais vezes. Adicione dados de marketing e clientes fornecidos de várias maneiras e de diversas fontes e você descobrirá que pode ser difícil obter as informações de que precisa e saber como avançar. É necessário adotar uma solução de análise de dados que seja capaz de processar a tarefa.
O que levar em consideração para a sua solução de análise de dados
Se você quiser criar uma organização mais orientada a insights, há muitos produtos de análise de dados no mercado hoje. Por fim, a solução ideal oferece ferramentas de análise modernas que são preditivas, intuitivas, de autoaprendizado e adaptáveis.
Para apoiar todas as formas que a sua empresa consumirá os dados, é preciso ter em mente alguns pontos:
- É desejável uma única plataforma que integre análises e gestão de dados. Essa solução evita os problemas de compatibilidade e acesso de um ambiente legado que possui várias soluções para geração de relatórios, descoberta, análise e recomendações. Tudo deve estar integrado de forma a simplificar o provisionamento e a geração rápida de valor para o negócio.
- É essencial ter uma plataforma que resida na nuvem, mas que possa acessar dados on-premises e/ou em ambientes híbridos. O acesso rápido e fácil aos dados, bem como às análises, permite que todos na organização obtenham insights e tomem decisões informadas.
Uma solução completa de análise
Procure uma solução que dê suporte a todo o processo analítico, desde a coleta de dados até o fornecimento de insights e ações prescritivas — com segurança, flexibilidade, confiabilidade e velocidade.
Use todos os dados
Escolha uma solução que acesse e analise os dados disponíveis — de qualquer tamanho e em qualquer local — de aplicações (incluindo a Internet das Coisas), departamentos, terceiros, estruturados e não estruturados, on-premises e na nuvem. Essa solução simplifica o processamento de dados para revelar o verdadeiro valor de seus dados, revelando padrões ocultos e insights relevantes para ajudar os usuários a tomar decisões informadas e baseadas em dados.
Melhore a produtividade e a integração de dados
A solução ideal em análise de dados otimiza todas as etapas do seu fluxo de dados. Isso acelera os processos analíticos dos dados. Capacidades integradas, como machine learning, aceleram a construção de modelos. A eficiência é aprimorada em todo o processo, incluindo coleta de dados, descoberta de insights e melhoria na tomada de decisões.
Aproveite os benefícios de uma fonte única de dados
Para análises, insights e resultados confiáveis, os dados devem ser consolidados em uma única fonte. Fazer isso traz consistência e precisão com uma visualização única sobre dados, métricas e insights.
Acelere os insights sobre os dados
Procure uma solução com análise aumentada, como IA incorporada e machine learning, para simplificar, acelerar e automatizar tarefas, dando a você o poder de aprofundar e acelerar seu mercado. Ela coleta e consolida automaticamente dados de várias origens e recomenda novos conjuntos de dados para análise.
Análises automáticas - TI gratuita
Para perceber todo o potencial como uma ferramenta comercial, as análises precisam ser democráticas. Ou seja, uma solução que não exija assistência direta da TI. Qualquer pessoa dentro da sua emrpesa pode usar a ferramenta, desde que tenha a devida autorização para isso. A solução de análise ideal é projetada para autoatendimento, com funcionalidade de apontar e clicar ou arrastar e soltar e navegação guiada passo a passo. Sem a ajuda direta da TI, os usuários conseguem carregar e importar dados facilmente, além de analisá-los a partir de qualquer ponto.
As soluções de análise de dados de melhores práticas oferecem aos usuários a capacidade de autoatendimento para localizar, compreender, controlar e rastrear ativos de dados em toda a empresa com base em metadados e contexto de negócios. Isso acelera a geração de valor e simplifica o encontro de dados mais adequados. A descoberta de dados, a colaboração e a governança podem ser aprimoradas com anotações, tags e termos do glossário de negócios definidos pelo usuário.
Visualize os dados
As análises têm o potencial de oferecer um panorama completo sobre o seu cenário comercial. Para ajudar a aproveitar ao máximo esse potencial, você deseja uma solução inteligente que possa transformar dados automaticamente em apresentações visuais. Isso permite que você veja e entenda padrões, relacionamentos e tendências que podem passar despercebidos com uma planilha de números brutos. Ela também permite criar combinações de dados para obter insights novos e exclusivos. É possível criá-las sem nenhum treinamento especial, graças à tecnologia.
Análise avançada móvel
É desejável uma solução que deixe as pessoas acessarem as informações de que precisam enquanto realizam suas tarefas. Porém as soluções móveis de análises não são criadas de forma igual. Considere uma solução de análise móvel que não apenas oferece acesso ativado por voz e alertas em tempo real, mas também recursos avançados para ajudar seu pessoal a ser ainda mais produtivo.
Esses recursos incluem a criação de aplicações analíticas móveis com visuais interativos de um telefone ou tablet, sem escrever código. Ou imagine uma solução que analise sua infraestrutura digital, saiba que você está prestes a participar de uma reunião fora da cidade e forneça insights para ajudar essa reunião a ser um sucesso.
Automação e autonomia são muito bem-vindas na análise de dados
Milhões de planilhas manuais são usadas por várias indústrias, incluindo o setor financeiro, científico e econômico. Mesmo assim, de acordo com a ZDNet, 90% de todas as planilhas contêm erros que afetam os resultados. Problemas com CTRL+C e CTRL+V, células ocultas e outros erros custam milhões de dólares para as empresas.
As soluções e os processos analíticos tradicionais também podem causar atrasos no fornecimento às empresas dos insights necessários para a tomada de decisões oportunas. Frequentemente, os dados são coletados de várias aplicações e plataformas, exigindo que um departamento corporativo: crie a extração, transformação e carga (ETL), as conexões e as interfaces; transfira dados de um banco de dados para outro; observe a qualidade dos dados; e insira os dados em planilhas. Todas essas tarefas consomem tempo e recursos preciosos.
Além disso, com soluções e processos tradicionais, você geralmente precisa ser um especialista em TI para conduzir as análises. Não é uma experiência de autoatendimento para o executivo ocupado que requer análise de fim de mês. E isso significa esperar pela TI ou por especialistas para entregarem o que você precisa.
Automatizar processos de análise e colocar os processos na nuvem pode ser um divisor de águas para empresas de todos os tamanhos e os setores. Por exemplo, uma solução de análise moderna com IA e ML incorporados e um warehouse autônomo integrado que é executado em uma nuvem autônoma com autoproteção, autocorreção e autoajuste.
Quando você trabalha com uma solução moderna de análise de dados, tudo pode ser automatizado. Identifique alguns parâmetros do que você deseja examinar, qual modelo aplicar e qual coluna deseja prever e, em seguida, a solução assumirá o controle. Os dados podem ser ingeridos de diversas aplicações, plataformas e nuvens. Eles podem ser reunidos, limpos, preparados, transformados e analisados para previsões - tudo automaticamente, acelerando o processamento e reduzindo a chance de erros humanos.
Escolha a Oracle e você terá uma plataforma única e integrada que combina Oracle Analytics com Oracle Autonomous Database. É uma solução simples, passível de repetição com os melhores elementos de análises e serviços autônomos de dados poderosos. Isso significa que os obstáculos são removidos, os dados são reunidos em uma única fonte de verdade e insights altamente acionáveis são desbloqueados — rapidamente —, o que o torna uma solução de análise de dados ideal para orientar decisões estratégicas comerciais.