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imagem de uma mão digitando no notebook com elementos que remetem à data analytics

Data analytics: o que é e como pode ajudar sua empresa?

Sobre o que estamos falando?

  • Data analytics: desde seu conceito e importância até suas aplicações em diversos setores;
  • Principais tipos de data analytics e benefícios de implementá-los nas empresas;
  • Como especialistas em dados, a FCamara e a SGA, empresa do grupo, estão preparadas para entender as principais necessidades do seu negócio e traçar estratégias personalizadas.

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Data analytics: você sabe o que significa e como pode transformar operações e negócios? Na era digital, os dados surgiram como um dos ativos mais valiosos para as empresas. 

Assim, compreender como coletar, analisar e interpretar essas informações é fundamental para tomar decisões informadas e manter a competitividade no mercado. 

Antigamente, a análise de dados significava navegar por fórmulas complexas e planilhas confusas. Hoje, esse processo se tornou muito mais acessível e simples. 

Neste artigo, vamos desbravar o universo do data analytics, desde seu conceito e importância até suas aplicações em diversos setores. Prepare-se para entender como essa ferramenta pode ser o diferencial que sua empresa precisa para prosperar.

O que é data analytics?

Data Analytics é, antes de mais nada, o processo de análise de dados brutos para extrair insights que podem ser usados para melhorar a tomada de decisões. 

Utilizando técnicas estatísticas e software especializado, analistas de dados transformam números e informações em ações estratégicas.

Entenda a diferença entre o data analytics, data science e big data 

Embora os termos data analytics, data science e big data possam ser usados de maneira similar, eles representam conceitos distintos com implicações importantes para o tratamento de dados.

Primeiramente, data science engloba a análise de dados, mas também inclui a criação de algoritmos de machine learning e modelos preditivos para processar e analisar grandes quantidades de dados não estruturados. 

Big Data refere-se a conjuntos de dados grandes e complexos que exigem sistemas avançados para seu processamento e análise. Big Data envolve, por exemplo, volumes de dados, velocidade de processamento e variedade de tipos de dados que vão além da capacidade de sistemas tradicionais. 

Data Analytics, por sua vez, é mais específico e focado na análise de conjuntos de dados menores e mais estruturados para fornecer insights práticos e acionáveis. 

Principais tipos de data analytics 

Para maximizar o valor dos dados, é necessário compreender os diferentes métodos de análise disponíveis. Cada tipo de data analytics serve a um propósito específico e, dependendo do objetivo da análise, pode oferecer informações variadas sobre o mesmo conjunto de dados. 

A seguir, exploraremos os quatro principais tipos: descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva. Essas categorias formam a base para uma abordagem estruturada à análise de dados, permitindo às empresas entender o que aconteceu no passado. Além disso, elas possibilitam prever eventos futuros.

principais tipos de data analytics que estão compilados no artigo

Análise descritiva 

Esta análise responde à pergunta “o que aconteceu?”. Através da análise de dados históricos, as organizações conseguem identificar padrões e tendências passadas. 

Por exemplo, uma empresa de varejo pode usar análise descritiva para entender as tendências de vendas sazonais. Dessa forma, ela é capaz de preparar os estoques para períodos de alta demanda.

Análise diagnóstica

A análise diagnóstica busca entender o “porquê” por trás de certos fenômenos. Isso envolve mais exploração de dados e, muitas vezes, o uso de técnicas mais sofisticadas para discernir as causas subjacentes. 

Imagine um cenário no qual uma empresa nota uma queda nas vendas. A análise diagnóstica pode ser usada para identificar fatores específicos, como mudanças no comportamento do consumidor ou aumentos na concorrência, que podem ter contribuído para essa queda.

Análise preditiva 

Este tipo de análise tenta prever o que provavelmente acontecerá no futuro. Assim, utiliza estatísticas e modelagem preditiva para fazer estimativas sobre eventos futuros baseados em dados históricos.

Um exemplo seria uma companhia de seguros usando análise preditiva para calcular a probabilidade de sinistros. Isso é feito com base em padrões de comportamento de seus segurados e condições meteorológicas previstas.

Análise prescritiva 

Por último, a análise prescritiva vai além da previsão para sugerir ações específicas que poderiam ser tomadas para alcançar objetivos ou solucionar problemas. É uma das formas mais avançadas de análise e muitas vezes envolve automação e machine learning.

O uso de análise prescritiva em cadeias de suprimentos pode recomendar os melhores métodos de distribuição em face de potenciais interrupções, baseado em previsões de demanda e condições de entrega.

Benefícios de implementar data analytics nas empresas 

De acordo com uma pesquisa da Fortune Business Insights, espera-se que a indústria global desse setor alcance cerca de US$ 549,7 bilhões em 2028. Esse número representa uma taxa de crescimento de 13,2% entre 2021 e 2028.

Portanto, as empresas devem considerar a implementação de data analytics, que traz uma série de benefícios, desde a otimização de processos internos até a inovação em produtos e serviços. 

Utilizando técnicas estatísticas e ferramentas avançadas, as organizações podem transformar seus dados brutos em conhecimento prático que pode ser utilizado para:

Melhoria de processos 

A análise de dados é capaz de aumentar a eficiência dos processos operacionais. Ao analisar fluxos de trabalho e padrões de atividade, as empresas podem identificar gargalos e ineficiências que, uma vez corrigidos, levam a uma operação mais enxuta e eficaz. 

Por exemplo, um varejista online poderia usar data analytics para otimizar sua logística e cadeia de suprimentos, reduzindo assim o tempo de entrega e custos associados. 

Desenvolvimento de novos produtos 

Através da análise de tendências de consumo e feedback dos clientes, as companhias conseguem constatar necessidades não atendidas no mercado e criar produtos que atendam às expectativas dos consumidores. 

Este processo orientado por dados aumenta as chances de sucesso do novo produto e acelera o ciclo de inovação dentro da empresa. 

Previsões com base em dados 

Utilizar análise preditiva permite às empresas antecipar demanda de consumidores e até mesmo potenciais problemas antes que eles ocorram. 

Isso é particularmente valioso em setores voláteis como finanças e varejo, onde prever as tendências pode resultar em vantagens competitivas e maior rentabilidade. 

Por exemplo, bancos podem usar modelos preditivos para determinar o risco de inadimplência de crédito. Dessa forma, é possível oferecer produtos mais ajustados ao perfil de risco dos clientes. 

Maior segurança no processo de tomada de decisão 

Por fim, o data analytics proporciona uma base mais sólida para a tomada de decisões. Com acesso a insights detalhados e atualizados, gestores podem fazer escolhas mais informadas que são sustentadas por dados concretos e não apenas por intuições. 

Isso reduz os riscos associados à tomada de decisão e pode conduzir a resultados empresariais mais previsíveis e bem-sucedidos. 

imagem de um rapaz olhando para a tela de um notebook

Aplicações do data analytics nas organizações

O data analytics é aplicável a todas as empresas, independentemente do segmento. Dito isso, dados bem analisados têm o poder de transformar efetivamente a realidade de um negócio. 

Marketing

No marketing, o data analytics é capaz de aprimorar a maneira como as empresas se comunicam com seus clientes. Através da análise de dados, é possível personalizar campanhas, otimizar os gastos com publicidade e entender o comportamento do consumidor. 

A Nação Digital, uma empresa da FCamara, está perfeitamente posicionada para apoiar nesse processo. Especialista em Digital Commerce, a Nação oferece serviços que incluem inteligência e análise de dados, planejamento estratégico e consultoria, customer analytics, performance analytics, além de tecnologia e infraestrutura de dados. 

Logo, com essa abordagem abrangente, as organizações podem transformar dados brutos em estratégias de marketing eficazes que impulsionam o crescimento e a eficiência.

Setor financeiro 

No setor financeiro, o data analytics é fundamental para a análise de risco, detecção de fraudes e gestão de portfólio. Assim, bancos e instituições financeiras utilizam análise preditiva para tomar decisões de crédito mais informadas. 

Nesse sentido, a FCamara pode ser uma parceira estratégica, auxiliando na implementação de soluções de análise de dados que melhoram a segurança das operações financeiras. 

Saúde 

No segmento de saúde, o data analytics ajuda a aprimorar os tratamentos e a eficiência operacional. Atualmente, hospitais e clínicas utilizam dados para prever surtos de doenças, otimizar a gestão de leitos e elevar os resultados dos pacientes através de tratamentos personalizados. 

A FCamara pode oferecer suporte na implementação de tecnologias que transformam grandes volumes de dados de saúde em insights para decisões clínicas e administrativas. 

Inovação 

Finalmente, no campo da inovação, o data analytics serve como um motor para novas ideias e produtos. Empresas de todos os setores usam o data analytics para identificar oportunidades de mercado, desenvolver novos produtos e refinar processos existentes. 

Com a ajuda de especialistas como a Play Studio, uma empresa da FCamara, organizações podem acelerar o ciclo de inovação, utilizando dados para impulsionar a criação e a implementação de soluções inovadoras.

Walmart e data analytics 

Multinacional estadunidense de lojas de departamento, o Walmart é um exemplo de como o data analytics pode ser estrategicamente empregado para impulsionar a eficiência operacional e aperfeiçoar a experiência do cliente em grande escala. 

Com uma vasta quantidade de dados gerados pelas suas lojas globais, o gigante do varejo emprega análises avançadas para otimizar tudo, desde a gestão de estoque até o marketing personalizado. 

No coração das operações do Walmart, o data analytics ajuda a empresa a manter a eficiência da cadeia de suprimentos. Utilizando modelos preditivos, o Walmart pode prever com precisão a demanda por produtos em diferentes regiões e ajustar seus estoques de acordo. 

Isso não apenas reduz o excesso de estoque, mas também garante que os produtos populares estejam sempre disponíveis para os consumidores, minimizando o risco de perdas de vendas. 

Além disso, o Walmart usa análises de dados para ajustar os preços em tempo real, com base em uma variedade de fatores, incluindo demanda, concorrência, entre outros. 

Já através da análise de comportamento de compra e preferências de clientes, o Walmart consegue oferecer promoções e descontos personalizados que são mais relevantes para cada consumidor. 

Dessa forma, a companhia aumenta a satisfação do cliente e impulsiona as vendas repetidas, fortalecendo a lealdade à marca. 

Conclusão

Em resumo, as decisões estratégicas e táticas precisam se basear em dados. Nesse sentido, o uso de data analytics se revela como um dos recursos mais úteis para transformar uma empresa. 

Hoje, a análise de dados tem auxiliado gestões a tomar decisões acertadas para o crescimento dos negócios. Essa percepção é corroborada por diretores de empresas ao redor do mundo. Segundo uma pesquisa da Data Paradox realizada em 45 países, incluindo o Brasil, 73% dos executivos acreditam que os dados são essenciais para os negócios.

Ao transformar dados brutos em insights acionáveis, o data analytics capacita as organizações a não apenas reagir às condições do mercado, mas também a se antecipar a elas, criando estratégias mais eficazes. 

Desde aprimorar a eficiência operacional até estimular a inovação em produtos, o uso inteligente de análises de dados oferece uma vantagem competitiva significativa. 

Diante desse cenário, a adoção de métodos de data science e o trabalho com profissionais capazes de extrair soluções a partir da análise de dados qualitativos e quantitativos são fundamentais para o desenvolvimento e o sucesso empresarial. 

A SGA, uma empresa de TI que faz parte do ecossistema de tecnologia e inovação da FCamara, destaca-se como uma excelente opção nesse aspecto. Com um time de profissionais qualificados, a SGA está preparada para entender as principais necessidades do seu negócio e traçar estratégias personalizadas. 

Portanto, organizações que optam por não apenas implementar, mas também aprimorar continuamente suas capacidades analíticas, estão bem posicionadas para liderar em seus mercados. E então, que tal explorar como o nosso ecossistema pode ajudar sua empresa? Clique aqui para saber mais.

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