Data Analytics: entenda como funciona a análise de dados

Em tempos de transformação digital, os dados representam um importante ativo de uma empresa. Por isso, o Data Analytics vem ganhando cada vez mais espaço. 

Mas o que vem a ser Data Analytics? Como funciona essa análise de dados e qual a sua importância? De que forma a LGPD impacta essa análise? 

Quer ficar por dentro de todas essas questões? Então, não perca esta leitura.

O que significa Data Analytics?

A tradução da Data Analytics é “análise de dados”. 

Trata-se do processo de examinar e transformar informações de maneira a identificar tendências e parâmetros que geram insights que, por sua vez, irão apoiar as tomadas de decisão. 

Com o Data Analytics, por meio da avaliação de um grande número de dados, é possível estudar não só o mercado, mas também o comportamento dos consumidores, a concorrência etc.

Os métodos mais modernos de Data Analytics permitem que as empresas atuem com base em análises automatizadas em tempo real.

Essa possibilidade traz ao negócio respostas imediatas e surpreendentes, cumprindo com o propósito principal da análise de dados, que é otimizar resultados.

Agora que já conhecemos o conceito do Data Analytics, vamos entender como essa análise funciona na prática? Continue por aqui, caro leitor!

Como o Data Analytics funciona na prática?

Como vimos, o Data Analytics tem como finalidades primordiais a mineração (exploração) e a organização de dados.  

Um plano de análise de dados geralmente segue uma série de etapas, que mostraremos logo abaixo. Confira!

Defina quais informações precisam ser levantadas

O primeiro passo da análise de dados é questionar que dados precisam ser apurados, de forma rápida e eficaz, para uma melhor tomada de decisão. 

Alguns questionamentos podem ser:

• Como diminuir os custos de produção sem prejudicar as entregas finais aos clientes?
• Qual área do negócio pode ser otimizada, de maneira que ele se torne mais rentável?
• Qual perfil de consumidor vê minha marca de maneira positiva?

Selecione os dados que serão utilizados

Este é o momento de prestar atenção à origem e à separação dos dados a serem trabalhados. Além disso, é importante criar padrões para seguir nas próximas análises de dados. 

É nesta etapa que a fonte dos dados será escolhida. E vale lembrar que essa fonte é que irá determinar a complexidade e a qualidade da análise.

Nesse sentido, caso se eleja um dado ruim para fazer a análise, a tomada de atitude não irá surtir os melhores efeitos.

Então, é importante avaliar diferentes bases de dados (internas, externas etc.), a fim de selecionar as melhores amostras para a análise.

Uma vez selecionadas, é possível fazer uma “limpeza” e classificação da base de dados formada. 

Nessa higienização, os cientistas de dados têm de identificar e apagar dados duplicados, dados anômalos, além de outras inconsistências que possam prejudicar a análise. 

Promova o enriquecimento dos dados

Depois de coletar os dados, é chegado o momento de aprimorar as informações com dados adicionais. 

Nesta fase, é importante buscar novos insights e enxergar os dados sob uma nova perspectiva. 

O Data Science (em português, ciência de dados) pode vir para somar, pois, por meio dele, é possível obter informações mais difíceis de extrair, usando recursos como algoritmos e Inteligência Artificial.  

Com o Business Intelligence, os dados são repassados a um software, em que é possível observar relatórios que irão contribuir profundamente para as tomadas de decisão. 

Gere relatórios a partir das análises feitas

Os resultados das análises devem ser compartilhados de forma rápida e eficaz. 

Vale lembrar que esses relatórios trazem bastante clareza de oportunidade para otimizar o negócio, facilitando, portanto, as tomadas de atitude.  

É importante destacar que um problema observado em muitas organizações não é a indisponibilidade de dados, e sim a forma como essas informações são analisadas e utilizadas a favor do negócio. 

Dê a devida atenção à LGPD

É importante lembrar que, com a vigência da LGPD, a análise de dados deve respeitar algumas diretrizes. As principais delas são:

• Verificar se o tratamento de dados, ou seja, se qualquer operação realizada com dados pessoais, está em conformidade com a lei. Nesse sentido, o cliente, além de autorizar ou não a utilização de seus dados, deve ter autonomia para excluir ou alterar esses dados quando quiser;
• Utilizar dados anonimizados, que são informações que a princípio estavam vinculadas a alguma pessoa, mas, depois de passar por algumas etapas, perderam esse vínculo. A vantagem de trabalhar com esses dados anonimizados é que os preceitos da LGPD não se aplicam a eles, o que evita eventuais punições à empresa que estiver usando essas informações;
• Evitar ao máximo armazenar dados pessoais sensíveis, que correspondem a informações subjetivas e muito particulares dos usuários;
• Ser sempre transparente ao utilizar dados de clientes, de forma que eles saibam exatamente como a empresa trabalha essas informações e sintam confiança em se vincular à marca. 

Importância do Data Analytics

Quando dados são analisados a fim de gerar insights para a gestão, os resultados da empresa tendem a melhorar.

Isso quer dizer que as operações tornam-se mais eficientes, os lucros aumentam e os clientes da marca ficam mais satisfeitos com as entregas. 

Essa satisfação do público se dá porque a análise de dados permite avaliar as reais necessidades dele e, consequentemente, oferecer a esses consumidores o que de fato eles desejam. 

A seguir vamos mostrar outras vantagens de se fazer o Data Analytics. Confira!

Prevenção contra perdas

Uma boa análise de dados contribui para a identificação de problemas que, se não forem solucionados a tempo, podem gerar perdas em diversos setores da empresa, inclusive o financeiro. 

Quando eventuais falhas são mapeadas, fica mais fácil adotar medidas preventivas, evitando o agravamento da situação. 

Antecipação de tendências

O Data Analytics permite também prever quais tendências de mercado ganharão espaço em um futuro próximo. 

Dessa forma, sua empresa pode se preparar para essas tendências e conquistar mais espaço. 

Através da interpretação de um grande número de dados, é possível, por exemplo, descobrir quais são os produtos mais desejados pelos casais  meses antes do Dia dos Namorados e, assim, abastecer o estoque com esses itens e promover campanhas de marketing que explorem o seu potencial. 

Aumento da produtividade

A mistura de “prevenção contra perdas” e “antecipação de tendências” produz um aumento da produtividade.

Isso porque, com a ocorrência de menos falhas na empresa, o time poderá ficar focado no desenvolvimento de novas atividades.  

Vamos ficando por aqui, caro leitor.

Além do Data Analytics, um tema que está relacionado a essa análise e também é a bola da vez é a cibersegurança. Saiba por que você deve investir nela.