Análise de dados
A análise de dados é a ciência de analisar dados brutos para tirar conclusões sobre essas informações. Muitas das técnicas e processos de análise de dados foram automatizados em processos e algoritmos mecânicos que trabalham com dados brutos para consumo humano.
As técnicas de análise de dados podem revelar tendências e métricas que de outra forma seriam perdidas na massa de informações. Essas informações podem ser usadas para otimizar processos para aumentar a eficiência geral de um negócio ou sistema.
Noções básicas sobre análise de dados
Análise de dados é um termo amplo que engloba muitos tipos diversos de análise de dados. Qualquer tipo de informação pode ser submetida a técnicas de análise de dados para obter informações que podem ser usadas para melhorar as coisas.
Por exemplo, as empresas de manufatura costumam registrar o tempo de execução, o tempo de inatividade e a fila de trabalho de várias máquinas e depois analisam os dados para planejar melhor as cargas de trabalho, para que as máquinas operem mais perto do pico de capacidade.
A análise de dados pode fazer muito mais do que apontar gargalos na produção. As empresas de jogos usam análise de dados para definir horários de recompensa para jogadores que mantêm a maioria dos jogadores ativos no jogo. As empresas de conteúdo usam muitas das mesmas análises de dados para mantê-lo clicando, assistindo ou reorganizando o conteúdo para obter outra exibição ou outro clique.
O processo envolvido na análise de dados envolve várias etapas diferentes:
- A primeira etapa é determinar os requisitos de dados ou como os dados são agrupados. Os dados podem ser separados por idade, demografia, renda ou sexo. Os valores dos dados podem ser numéricos ou divididos por categoria.
- O segundo passo na análise de dados é o processo de coleta. Isso pode ser feito através de uma variedade de fontes, como computadores, fontes on-line, câmeras, fontes ambientais ou através de pessoal.
- Depois que os dados são coletados, eles devem ser organizados para que possam ser analisados. A organização pode ocorrer em uma planilha ou em outra forma de software que pode receber dados estatísticos.
- Os dados são então limpos antes da análise. Isso significa que ele é limpo e verificado para garantir que não haja duplicação ou erro e que não esteja incompleto. Esta etapa ajuda a corrigir qualquer erro antes de ser analisado por um analista de dados.
[Importante: a análise de dados se concentra em chegar a conclusões com base no que o analista já sabe.]
Principais Takeaways
- A análise de dados é a ciência de analisar dados brutos para tirar conclusões sobre essas informações.
- As técnicas e processos de análise de dados foram automatizados em processos e algoritmos mecânicos que trabalham com dados brutos para consumo humano.
- A análise de dados ajuda uma empresa a otimizar seu desempenho.
Por que a análise de dados é importante
A análise de dados é importante porque ajuda as empresas a otimizar seus desempenhos. Implementá-lo no modelo de negócios significa que as empresas podem ajudar a reduzir custos, identificando maneiras mais eficientes de fazer negócios e armazenando grandes quantidades de dados.
Uma empresa também pode usar a análise de dados para tomar melhores decisões de negócios e ajudar a analisar as tendências e a satisfação dos clientes, o que pode levar a novos e melhores produtos e serviços.
Tipos de análise de dados
A análise de dados é dividida em quatro tipos básicos.
- A análise descritiva descreve o que aconteceu durante um determinado período de tempo. O número de visualizações aumentou? As vendas estão mais fortes este mês do que no último?
- A análise de diagnóstico se concentra mais no motivo pelo qual algo aconteceu. Isso envolve entradas de dados mais diversas e um pouco de hipótese. O clima afetou as vendas de cerveja? A última campanha de marketing impactou as vendas?
- A análise preditiva passa para o que provavelmente acontecerá no curto prazo. O que aconteceu com as vendas da última vez que tivemos um verão quente? Quantos modelos climáticos prevêem um verão quente este ano?
- A análise prescritiva sugere um curso de ação. Se a probabilidade de um verão quente for medida como uma média desses cinco modelos climáticos acima de 58%, devemos adicionar um turno noturno à cervejaria e alugar um tanque adicional para aumentar a produção.
A análise de dados sustenta muitos sistemas de controle de qualidade no mundo financeiro, incluindo o sempre popular programa Six Sigma. Se você não está medindo corretamente algo - seja o seu peso ou o número de defeitos por milhão em uma linha de produção - é quase impossível otimizá-lo.
Considerações especiais: quem está usando o Data Analytics?
Alguns dos setores que adotaram o uso da análise de dados incluem o setor de viagens e hospitalidade, onde as mudanças podem ser rápidas. Esse setor pode coletar dados do cliente e descobrir onde estão os problemas, se houver, e como solucioná-los.
O setor de saúde combina o uso de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados e usa a análise de dados para tomar decisões rápidas. Da mesma forma, o setor de varejo utiliza grandes quantidades de dados para atender às demandas em constante mudança dos compradores. As informações que os varejistas coletam e analisam podem ajudá-los a identificar tendências, recomendar produtos e aumentar os lucros.
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