4 tipos de Análise de Dados: Métodos, Técnicas e Exemplos

A análise de dados tornou-se um pilar estratégico para empresas que buscam decisões mais informadas e orientadas por informações confiáveis.

O ouro do século XXI, as informações transacionadas diariamente, exigem uma complexa compreensão do poder que elas possuem de transformar negócios. Afinal, são gerados mais de 2,5 quintilhões de dados todos os dias.

Por isso, conhecer os 4 tipos de análise de dados e suas aplicações práticas, é essencial para. Mas afinal, quais os tipos mais usuais de análise de dados? Como transformar informações brutas em insights valiosos e como eles podem ajudar sua organização a alcançar melhores resultados?

Neste artigo, te ajudaremos a responder esses questionamentos e exploraremos os métodos e técnicas de análise de dados. Conheça como cada abordagem pode ser usada em diferentes cenários, com exemplos práticos.

Boa leitura.

Quais são os 4 tipos de análise de dados?

Para maximizar o uso de dados no contexto empresarial, é necessário entender as categorias fundamentais que compõem o processo de análise. 

Conhecidos como os 4 tipos de análise de dados, eles representam diferentes níveis de complexidade e profundidade na extração de percepções. São eles:

Análise Descritiva

A análise de dados descritiva é a base de todo processo analítico. Seu objetivo é responder à pergunta "o que aconteceu?", ou seja, entendendo as relações de causa e efeito.

Esse método foca na organização e interpretação de dados coletados históricos, fornecendo uma visão clara e resumida de eventos passados.

Um exemplo de análise de dados nesse sentido: um e-commerce, a análise descritiva pode ser usada para identificar padrões de compra dos clientes em determinados períodos do ano.

Por meio de técnicas como tabelas e dashboards, os dados são apresentados com acessibilidade, permitindo que gestores entendam melhor o desempenho de suas operações.

Esse tipo de análise também é essencial para garantir qualidade dos dados e eficiência no processo de limpeza de dados, garantindo que os insights sejam confiáveis desde o início.

Análise Diagnóstica

A análise diagnóstica aprofunda o entendimento ao responder à pergunta "por que isso aconteceu?". Enquanto a análise descritiva apresenta os dados, a diagnóstica busca as causas dos resultados observados.

Essa forma de fazer a análise de dados, utiliza técnicas como comparações históricas, correlações e análises de segmentação de dados para identificar os fatores que contribuíram para determinado evento.

Vamos usar de exemplo uma empresa de varejo. Ela deseja investigar por que as vendas de um produto específico caíram em um período específico, analisando:

• Dados de estoque;
• Comportamento dos consumidores, através dos tipos de dados provenientes das redes sociais;
• E campanhas de marketing realizadas na época.

Ferramentas de Business Intelligence e processos como a integração de dados são utilizados nessa avaliação, para compilar informações de diferentes fontes, tornando a análise diagnóstica mais precisa.

Análise Preditiva

A análise preditiva entra em um campo mais avançado, buscando responder à pergunta "o que pode acontecer?".

Baseada em técnicas de ciência de dados e análise, algoritmos de Machine Learning e Inteligência Artificial (IA), essa abordagem visa prever situações futuras com base em dados históricos.

Exemplificando: em uma empresa de serviços financeiros, a análise preditiva ajuda a prever a probabilidade de inadimplência, com base no histórico de crédito e em comportamentos passados.

Esse tipo de análise permite que organizações se preparem para tendências ou possíveis desafios, otimizando recursos e minimizando riscos.

O sucesso dessa etapa depende de uma boa gestão da base de dados de clientes e do uso de ferramentas confiáveis que garantam a escalabilidade e qualidade dos dados.

Análise Prescritiva

Por fim, a análise prescritiva responde à pergunta "o que devemos fazer?". Este é o nível mais avançado da análise de dados, combinando percepções descritiva, diagnóstica e preditiva, para propor ações específicas que maximizem os resultados.

Negócios que utilizam a análise prescritiva, por padrão, aplicam IA para análise de dados para simular cenários e sugerir as melhores decisões com base em restrições e objetivos. 

Por exemplo, no setor de logística, essa abordagem pode recomendar rotas otimizadas para entregas, considerando variáveis como trânsito, custo e previsão de demanda.

Além disso, conceitos como data governance e data mesh desempenham um papel crucial, garantindo que os dados utilizados estejam alinhados às políticas de governança e sejam acessíveis de maneira eficiente por toda a organização.

Como aplicar esses tipos de análise de dados na sua empresa

Agora que você conhece os 4 tipos de análise de dados, é fundamental entender como aplicá-los na prática, considerando as necessidades e objetivos da sua empresa.

Cada um dos tipos têm papéis e impactos específicos no processo de tomada de decisão. O sucesso dessa aplicação depende de uma estratégia bem estruturada e do uso de tecnologias apropriadas.

1. Comece com dados organizados e confiáveis

Antes de implementar qualquer tipo de análise, é indispensável garantir a qualidade e a organização dos dados.

Processos como data cleansing e data quality são essenciais para eliminar inconsistências, duplicidades e informações irrelevantes. Além disso, a utilização de sistemas de Master Data Management (MDM) pode centralizar e padronizar os dados, oferecendo uma base sólida para análises confiáveis.

2. Escolha o tipo de análise com base no objetivo

Cada tipo de análise de dados tem uma aplicação específica:

1. Use a análise descritiva para entender o que aconteceu e monitorar métricas de desempenho, como vendas, produtividade e engajamento.
2. Aplique a análise diagnóstica para identificar os motivos por trás de problemas, como quedas de receita ou baixa retenção de clientes.
3. Utilize a análise preditiva para antecipar tendências, prever comportamentos de consumidores ou identificar riscos operacionais.
4. Empregue a análise prescritiva para tomar decisões estratégicas, otimizar processos e implementar ações recomendadas com base em simulações avançadas.

Por exemplo, se a sua empresa busca melhorar a experiência do cliente. É possível combinar análises descritiva e diagnóstica para entender o comportamento deles e resolver gargalos no atendimento.

Já a análise preditiva pode ser usada para antecipar demandas e ajustar a oferta de produtos.

3. Aposte nas ferramentas certas

Investir nas ferramentas adequadas é essencial para a implementação das análises. Soluções como plataformas de Business Intelligence, sistemas de Data Cloud e ferramentas de Data Science e Analytics ajudam a processar grandes volumes de dados de forma eficiente.

Ademais, frameworks como data mesh permitem descentralizar o gerenciamento de dados, garantindo escalabilidade e acessibilidade.

4. Construa uma cultura orientada por dados

Por fim, para que os tipos de análise sejam realmente efetivos, é necessário construir uma cultura data-driven na empresa.

Isso significa incentivar colaboradores a utilizarem dados como base para decisões e garantir que todos os níveis da organização tenham acesso a informações relevantes.

Ferramentas recomendadas para análise de dados

A escolha das ferramentas adequados para implementar os tipos de análise de dados é crucial para garantir resultados eficientes e alinhados às necessidades de cada empresa.

Para obter o máximo potencial dos dados, é essencial adotar ferramentas e tecnologias confiáveis.

Confira algumas das principais opções disponíveis:

• Power BI: Uma das ferramentas mais utilizadas para a criação de dashboards e relatórios interativos, ideal para análise descritiva e diagnóstica.
• Tableau: Plataforma robusta para visualização de dados, que ajuda empresas a explorar informações de forma intuitiva e detalhada.
• Google Analytics: Excelente para monitorar métricas relacionadas a sites e e-commerces, permitindo análises descritivas e diagnósticas baseadas em comportamento de usuários.
• AWS Machine Learning: Ferramenta avançada para construção de modelos de análise preditiva, que utiliza algoritmos de IA e aprendizado de máquina.
• Alteryx: Solução que facilita o processamento e a análise de grandes volumes de dados, ideal para análises preditivas e prescritivas.
• Databricks: Uma plataforma poderosa para empresas que trabalham com Data Lake e análise avançada, permitindo escalabilidade e integração de dados estruturados e não estruturados.

É importante reforçar que escolher o melhor tipo de análise e as melhores ferramentas, não é suficiente para garantir o sucesso da estratégia.

Para isso, é fundamental que as plataformas escolhidas e sua estruturação de análise, considerem a integração de dados entre sistemas. Eles precisam ser escaláveis para atender ao crescimento da organização.

Como começar com análise de dados

Começar uma estratégia de análise de dados pode parecer desafiador. Mas, com os passos certos e uma abordagem estruturada, é possível transformar dados em um diferencial competitivo.

A seguir, apresentamos um guia prático para dar os primeiros passos:

1. Defina objetivos claros

Identificar as perguntas que sua empresa deseja responder com os dados. Isso ajudará a determinar quais tipos de análise são mais adequados para o contexto.

Por exemplo:

• Sua empresa quer entender o desempenho passado? Comece com a análise descritiva.
• Deseja encontrar os motivos de um problema específico? Opte pela análise diagnóstica.
• Está interessado em prever tendências futuras? Invista em análise preditiva.
• Precisa de recomendações para otimizar operações ou estratégias? A análise prescritiva é a ideal.

Ter objetivos claros também facilita o alinhamento com todas as partes envolvidas no projeto, garantindo que o processo atenda às expectativas.

2. Invista em infraestrutura e ferramentas

Para trabalhar com dados, é necessária uma infraestrutura tecnológica que permita armazenar, processar e analisar informações em grande volume, com eficiência. Algumas medidas importantes incluem:

• Adotar um Data Lake ou Data Cloud: soluções são ideais para gerenciar grandes volumes de dados, sejam eles estruturados, não estruturados e semiestruturados.
• Garantir Data Quality: certifique-se de que seus dados são confiáveis, utilizando processos de limpeza para remover informações duplicadas ou inconsistentes.
• Selecionar ferramentas de análise: mencionadas no tópico anterior, plataformas como Power BI, Tableau ou Alteryx podem ajudar a operacionalizar suas análises.

3. Estruture sua governança de dados

A implementação de uma boa governança de dados é crucial para que sua estratégia seja sustentável e eficiente. É preciso:

1. Definir políticas para o uso e o compartilhamento de dados;
2. Garantir conformidade com regulamentações (como a LGPD);
3.  Capacitar equipes para gerenciar informações com segurança e organização.

A adoção de frameworks como Data Governance e Data Quality e tecnologias como MDM, são essenciais na construção e estruturação de uma governança robusta.

4. Monte uma equipe qualificada

O sucesso de uma estratégia de análise de dados depende da capacitação dos profissionais envolvidos.

É importante contar com especialistas em Data Science e Analytics, engenheiros de dados e analistas experientes.

Também é indispensável a oferta de treinamentos, além da criação e fortalecimento de uma cultura data-driven, para que todos participem ativamente da transformação digital.

5. Conte com uma consultoria especializada

Para empresas que estão começando ou desejam escalar suas estratégias de dados, contar com uma consultoria especializada, é o que vai acelerar resultados e evitar erros.

A Sysvision é referência em estratégias de dados, oferecendo suporte completo para implementar soluções de análise de dados personalizadas.

Ao trabalhar conosco, seu negócio terá toda nossa expertise em integração de dados, ferramentas avançadas e metodologias que garantem a eficiência e o sucesso da sua estratégia.

Quer saber mais? Acesseconsultoria Sysvision para estratégia de dados e descubra como sua empresa pode transformar dados em insights poderosos.