O Data Analytics tem sido uma ferramenta muito útil para as organizações nos últimos anos, permitindo o processamento e análise de grandes conjuntos de dados empregados para inferir informações úteis para melhorar a tomada de decisão.
Esta técnica permite aos gestores obter informações de forma mais eficaz e acelerar o processo de tomada de decisão baseado na inteligência.
Uma análise de dados adequadamente executada pode revelar padrões na coleta de dados que os gestores das organizações desconhecem. Os dados analisados podem ser usados para guiar a alocação de recursos, aprimorar os processos de produção, melhorar a produtividade, descobrir tendências de mercado e muito mais.
Quer saber o que é o Data Analytics, como é utilizado e sua importância? Então, continue lendo até o final. Boa leitura!
O que é Data Analytics?
Data Analytics é o processo de analisar dados para extrair informações úteis que podem ser usadas para tomar decisões gerenciais.
Ele pode ser implementado através de várias ferramentas e linguagens de programação. Nesse sentido, além de ferramentas específicas de Análise de Dados, desenvolvedores de software também usam linguagens como Python, R e SQL para criar programas específicos para este propósito.
Onde o Data Analytics é utilizado e qual sua importância?
Nas organizações, a Data Analytics é usada para monitorar e analisar dados para melhorar a eficiência operacional.
As empresas usam Data Analytics para analisar tendências, padrões e relações entre dados para tomar decisões gerenciais. O Data Analytics também pode ser usado para detectar problemas e oportunidades, bem como prever resultados futuros.
No geral, existem quatro principais áreas onde a análise de dados pode ser aplicada:
- Marketing: As empresas usam Data Analytics para monitorar o desempenho de campanhas de marketing e entender o que está funcionando e o que não está. Isso ajuda a direcionar melhor os recursos para as campanhas que estão tendo mais sucesso.
- Finanças: As empresas usam Data Analytics para monitorar as finanças e tomar decisões estratégicas. Isso inclui a análise de dados para prever tendências de receitas e despesas, bem como para detectar problemas de fraude e risco.
- Operações: As empresas usam Data Analytics para monitorar as operações e garantir que estejam funcionando de forma eficiente. Isso inclui a análise de dados para otimizar processos, bem como para monitorar e detectar problemas.
- RH: As empresas usam Data Analytics para monitorar o desempenho dos funcionários e tomar decisões de recrutamento e seleção. Isso inclui a análise de dados para identificar tendências de desempenho, bem como para prever o potencial de sucesso de um candidato.
Como podemos ver, o Data Analytics é fundamental para obter informações valiosas sobre sua empresa, produtos e clientes. Ele lhe permite tomar decisões com base em fatos, ao invés de conjecturas, para maximizar lucros e maximizar os resultados de suas campanhas.
Além disso, o Data Analytics também ajuda a tornar as empresas mais inteligentes e proativas, permitindo que se concentrem em oportunidades de crescimento. Isso também permite a melhor compreensão dos clientes, seus hábitos, comportamentos e intenções.
É claro que seu uso não está limitado para os segmentos listados acima, já que são inúmeras as possibilidades para extrair seu potencial. Sendo assim, muitos negócios podem usar essa ferramenta para se diferenciar dos concorrentes e ganhar mais visibilidade no mercado.
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Tipos de análise existentes do Data Analytics
Como falamos anteriormente, as possibilidades de uso da análise de dados são imensas. E isso é possível pelas diferentes técnicas que podem ser aplicadas para transformar os dados em insights poderosos.
Conheça as principais análises existentes:
- Análise de regressão – Usada para examinar se há uma relação entre duas ou mais variáveis e para prever o valor de uma variável com base em valores fornecidos por outras.
- Análise de correlação – Usada para medir a força de uma relação linear entre duas variáveis.
- Análise de variância (ANOVA) – Usada para examinar se há diferenças significativas entre os grupos em uma ou mais variáveis.
- Análise de agrupamento – Usada para encontrar relações entre variações de vários conjuntos de dados.
- Análise de componentes principais (PCA) – Usada para reduzir o número de variáveis em um conjunto de dados para detectar grupos.
- Análise discriminante – Usada para distinguir grupos experimentais com base em medidas de variáveis.
- Análise de regressão logística – Usada para prever a probabilidade de um resultado de variável de destino com base em uma ou mais variáveis de entrada.
Exemplos de uso do Data Analytics
Mondelēz, Grupo Pão de Açúcar, Monsanto, Starbucks e Nike são empresas com bons exemplos de Data Analytics no mundo real.
A Mondelēz, por exemplo, usou a para ajudar a controlar quem entra na empresa para garantir que todos estejam seguros durante a pandemia. As catracas inteligentes mediam a temperatura e verificavam o uso da máscara.
Já o Grupo Pão de Açúcar usou o Data Analytics para entender melhor quais produtos os clientes estão comprando. Assim a empresa pode oferecer mais descontos e promoções de forma eficiente, o que impactou positivamente nos resultados.
Outro exemplo veio da Monsanto, que usou o Data Analytics para descobrir o melhor momento para plantar sementes. Isso permitiu a melhora do rendimento da plantação, além da redução de perda, no geral, e quantidade de terra necessária para plantio.
Por fim, temos o case da EMPARN com a LogAp, uma solução que está ajudando mais de 213 mil trabalhadores rurais do Rio Grande do Norte. Em linhas gerais, as aplicações de coleta e análise de dados trouxeram mais eficiência para os agricultores do estado.
Portanto, como podemos ver, o Data Analytics é uma ferramenta extremamente poderosa para os negócios. Com cases em diversas áreas, sabemos que a utilização dos dados como ferramenta estratégica é um caminho sem volta.
Agora, só nos resta ver como esse assunto vai evoluir nos próximos anos.
