Entenda as funções analíticas de dados

Definição de funções analíticas de dados

As funções analíticas de dados se referem ao processo de análise, interpretação e visualização de grandes conjuntos de dados complexos para extrair insights significativos e tomar decisões fundamentadas. Isso abrange várias técnicas, desde a análise estatística até o Machine Learning, com o objetivo de analisar dados passados e atuais para prever tendências futuras.

Por que as funções analíticas de dados são importantes?

Em sua forma bruta, os dados são pouco mais do que uma lista de fatos e números. É por isso que são geralmente comparados ao petróleo, um recurso cujo valor é latente até ser processado em algo útil. As funções analíticas de dados são importantes porque ajudam a extrair valor da matéria-prima que chamamos de dados.

Imagine operar uma cadeia de suprimentos global sem insights dos seus dados – ou elaborar um orçamento para o lançamento do seu próximo produto com base na intuição. Sem as funções analíticas de dados, o objetivo de se tornar uma empresa orientada por dados – com operações otimizadas e melhoria contínua da experiência do cliente – dificilmente será alcançado. Para as organizações que buscam estabelecer e manter a vantagem competitiva, as funções analíticas de dados são fundamentais para o sucesso contínuo.

Como as funções analíticas de dados funcionam?

As funções analíticas de dados são um processo multifacetado que envolve várias etapas para extrair insights significativos de dados brutos. Equipes e ferramentas especializadas de funções analíticas de dados têm um papel essencial nessa sequência, reunindo, processando e analisando meticulosamente os dados para extrair informações práticas.

As cinco etapas a seguir ajudam a garantir que os dados sejam analisados com precisão, resultando em insights práticos que direcionam a tomada de decisões estratégicas:

Etapa 1: Coleta de dados

Esta etapa inicial envolve a coleta de dados de várias fontes, como bancos de dados, sensores e transações online. A coleta de diversos conjuntos de dados é crucial para obter insights abrangentes.

Etapa 2: Depuração de dados

Depois de coletados, os dados geralmente contêm erros, estão duplicados ou faltam valores. A depuração de dados envolve a identificação e correção desses problemas para garantir precisão e confiabilidade nas análises subsequentes.

Etapa 3: Transformação de dados

A transformação dos dados inclui a normalização, a agregação e a formatação dos dados em uma estrutura consistente e utilizável. Esta etapa prepara os dados para uma análise eficaz, convertendo-os em formatos e estruturas adequadas.

Etapa 4: Modelagem de dados

Nesta fase, os modelos estatísticos e os algoritmos são aplicados aos dados para identificar padrões, correlações e tendências. A modelagem ajuda a prever resultados futuros e fornece uma base para a tomada de decisões fundamentadas.

Etapa 5: Visualização de dados

Por fim, os dados analisados são apresentados em tabelas, gráficos e dashboards. A visualização torna os dados complexos compreensíveis e destaca os principais insights, permitindo que os stakeholders tomem decisões estratégicas rapidamente.

Visualização de dados dos 100 principais clientes com pagamentos em atraso

Técnicas e tipos de funções analíticas

Tipos de funções analíticas

À medida que os volumes de dados aumentam, navegar com sucesso nessa quantidade avassaladora de informações exige diferentes ferramentas de navegação, dependendo do destino. Cada vez mais, as empresas abordam as funções analíticas de dados adaptando suas estratégias para responder a perguntas direcionadas e alcançar metas específicas. Seja decifrando o que aconteceu no passado, descobrindo as razões por trás desses eventos, prevendo possibilidades futuras ou recomendando o melhor plano de ação, cada tipo de função analítica de dados fornece insights e soluções exclusivas. Confira abaixo uma análise mais detalhada dos quatro principais tipos de funções analíticas: descritiva, agnóstica, preditiva e prescritiva.

Funções analíticas descritivas

As funções analíticas descritivas interrogam dados históricos para identificar tendências e padrões. Respondem à pergunta: "O que aconteceu?" usando técnicas como agregação de dados e mineração de dados para obter insights do desempenho passado. Os exemplos incluem relatórios mensais de desempenho de vendas, resultados de pesquisas de satisfação do cliente e análises de tráfego na web que medem as taxas de engajamento.

Funções analíticas diagnósticas

As funções analíticas diagnósticas se aprofundam nos dados para entender as causas de eventos passados. Respondem à pergunta: "Por que isso aconteceu?" usando técnicas como detalhamento, descoberta de dados, mineração de dados e correlações. Por exemplo, um varejista pode usar as funções analíticas diagnósticas para entender por que as vendas caíram em um determinado mês, examinando os fatores de influência.

Funções analíticas preditivas

As funções analíticas preditivas usam modelos estatísticos e técnicas de Machine Learning para prever resultados futuros com base nos dados históricos. Respondem à pergunta: "O que poderia acontecer?" identificando tendências e prevendo eventos futuros. Um exemplo seria um banco que usa funções analíticas preditivas para prever a probabilidade de um cliente deixar de pagar um empréstimo.

Funções analíticas prescritivas

As funções analíticas prescritivas recomendam ações com base em análises de dados. Respondem à pergunta: "O que devemos fazer?" usando técnicas como algoritmos de otimização e simulação. Por exemplo, uma empresa de logística pode usar funções analíticas prescritivas para encontrar a rota mais eficiente para os caminhões de entrega.

Os quatro tipos de funções analíticas de dados

Técnicas de funções analíticas de dados

As funções analíticas de dados são uma disciplina de negócios em constante evolução. As técnicas empregadas podem ser tão diversas quanto os conjuntos de dados que estão sendo examinados e os objetivos que as empresas pretendem atingir. Para usá-las com sucesso, é preciso conhecer a gama completa de técnicas, que incluem:

Mineração de dados

A mineração de dados usa algoritmos e métodos estatísticos para extrair padrões e conhecimento de grandes conjuntos de dados. Essa técnica ajuda as organizações a descobrir relações e padrões ocultos nos dados para usar com vários modelos preditivos.

Funções analíticas de texto

As funções analíticas de texto examinam dados de texto não estruturados de e-mails, publicações em mídias sociais, avaliações de clientes e outros tipos de conteúdo para extrair significado, contexto e insights. É especificamente útil para o reconhecimento de entidades, análise de opinião, modelagem de tópicos e processamento de linguagem natural.

Análise estatística

A análise estatística usa modelos e testes estatísticos para entender as relações e as tendências nos dados. Essa técnica inclui testes de hipóteses, análise de regressão e análise de variância para fazer inferências sobre os dados.

Machine Learning

O Machine Learning usa algoritmos que aprendem e fazem previsões a partir de dados, melhorando o desempenho ao longo do tempo com mais dados. Os métodos comuns incluem aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço, aplicados em áreas como sistemas de recomendação e reconhecimento de imagens.

Visualização de dados

A visualização de dados é a representação visual dos dados por meio de tabelas, gráficos e dashboards para tornar os dados complexos mais compreensíveis. A visualização eficaz ajuda as organizações a identificar tendências, padrões e desvios rapidamente, ajudando a melhorar o processo decisório.

Funções analíticas de Big Data

As funções analíticas de Big Data têm como foco grandes volumes de dados que os métodos tradicionais não conseguem gerenciar com eficiência. Isso geralmente envolve soluções de computação e armazenamento distribuídos para processar grandes volumes de informações, permitindo que as organizações usem o Big Data para obter insights estratégicos.

Exemplos e aplicações de funções analíticas de dados

Exemplos de funções analíticas de dados

As organizações usam as funções analíticas de dados para diversos fins, tais como para prever falhas de equipamentos antes que aconteçam, ou para adaptar estratégias de marketing às preferências individuais. Ou também para agilizar as rotas de entrega e operar com a máxima eficiência, ou para explorar o humor coletivo dos usuários nas mídias sociais. Estes são alguns dos exemplos mais comuns de como as funções analíticas de dados ajudam a concretizar essas possibilidades:

Manutenção preditiva

As funções analíticas de dados são usadas regularmente na manutenção preditiva, em que os dados de desempenho do equipamento ou do veículo são analisados para prever falhas de componentes. Isso ajuda as empresas a programar manutenções pontuais e reduzir paradas inesperadas.

Segmentação de clientes

As plataformas de e-commerce usam as funções analíticas de dados na segmentação de clientes, analisando o comportamento de navegação e compra para agrupar os clientes a partir de suas preferências. Isso permite criar campanhas de marketing direcionadas.

Otimização da cadeia de suprimentos

As empresas que executam operações de logística analisam dados de remessa para otimizar as rotas de entrega, reduzir custos de transporte e melhorar os prazos de entrega. Isso ajuda a garantir operações eficientes, além de aumentar a satisfação do cliente.

Análise de opiniões

As plataformas de mídias sociais usam análises de opiniões para avaliar a opinião pública sobre vários tópicos. Com a análise de publicações e comentários, as empresas entendem a opinião do cliente e ajustam as estratégias adequadamente.

Aplicações das funções analíticas de dados

Em vários setores, as funções analíticas de dados não são apenas uma ferramenta, mas uma força transformadora que impulsiona o progresso e lida com desafios únicos. Dependendo do setor, as funções analíticas de dados podem revelar insights essenciais que proporcionem maior eficiência, avanços estratégicos e até mesmo melhorias transformadoras. Estas são algumas aplicações interessantes das funções analíticas de dados em diferentes áreas:

Saúde

No setor de saúde, as funções analíticas de dados são usadas para prever surtos de doenças, aprimorar o atendimento ao paciente e otimizar as operações hospitalares. A análise de dados do paciente ajuda no diagnóstico precoce e nos planos de tratamento personalizados, melhorando os resultados gerais de saúde.

Finanças

As instituições financeiras usam as funções analíticas de dados para detecção de fraudes, gestão de riscos e serviços bancários personalizados. Ao analisar os padrões de transação, os bancos podem identificar atividades fraudulentas e avaliar o risco de crédito com maior precisão.

Varejo

Os varejistas usam funções analíticas de dados para otimizar a gestão de estoques, melhorar a experiência do cliente e personalizar mensagens de marketing. A análise de dados de compras dos clientes ajuda os varejistas a prever tendências e adaptar suas ofertas para atender à demanda dos consumidores.

Produção

Os fabricantes usam funções analíticas de dados para melhorar a eficiência da produção, prever as necessidades de manutenção e aprimorar a gestão da cadeia de suprimentos. A análise de dados de desempenho das máquinas ajuda os fabricantes a reduzir o tempo de inatividade e a manter a qualidade consistente dos produtos.

Telecomunicações

As empresas de telecomunicações usam as funções analíticas de dados para melhorar o desempenho da rede, reduzir a rotatividade e fornecer serviços personalizados. Ao analisar os padrões de uso, elas podem otimizar os recursos de rede e aumentar a satisfação do cliente.

Casos de uso modernos de funções analíticas de dados

O cenário de funções analíticas de dados está em constante mudança e evolução e, com elas, as organizações se mantêm à frente da concorrência e impulsionam a inovação. Hoje, as funções analíticas de dados se tornaram uma prática indispensável que oferece soluções antes inimagináveis. À medida que as empresas buscam vantagem competitiva, elas exploram uma infinidade de casos de uso modernos que demonstram o potencial transformador de analisar grandes quantidades de dados. Essas aplicações contemporâneas das funções analíticas de dados incluem:

Análise de dados de IoT

A Internet das Coisas (IoT) gera enormes volumes de dados de dispositivos conectados. A análise desses dados ajuda no monitoramento do desempenho do dispositivo, na previsão de falhas e no aprimoramento da experiência do usuário em casas e cidades inteligentes.

Integração de IA e Machine Learning

As funções analíticas de dados moderna se integram cada vez mais à IA e ao Machine Learning para automatizar os processos decisórios. Essas tecnologias analisam vastos conjuntos de dados para fornecer insights e recomendações em tempo real.

Funções analíticas em tempo real

Setores como finanças e varejo estão adotando as funções analíticas em tempo real para tomar decisões instantâneas. Isso inclui a análise de dados de streaming para detectar fraudes, gerenciar níveis de estoque e personalizar interações com os clientes de imediato.

Funções analíticas de dados de blockchain

Em setores como finanças e cadeia de suprimentos, as funções analíticas de blockchain são usadas para verificar transações, rastrear ativos e garantir a transparência. A análise de dados de blockchain ajuda a detectar anomalias e garantir a integridade das transações.

Insights comparativos

Funções analíticas de dados vs. ciência de dados

Embora as áreas de funções analíticas de dados e ciência de dados certamente se sobreponham, são duas disciplinas distintas. Imagine dois artesãos qualificados trabalhando em áreas diferentes, usando ferramentas e técnicas únicas para criar algo de valor a partir das matérias-primas com as quais trabalham. Da mesma forma, os profissionais de funções analíticas de dados e ciência de dados divergem em seus métodos e objetivos, mesmo que compartilhem alguns elementos fundamentais. Destacamos aqui as principais diferenças entre as duas.

Funções analíticas de dados:

• Foco: sua prioridade é examinar conjuntos de dados para tirar conclusões e identificar padrões. Concentra-se na análise de dados para entender o comportamento passado, prever resultados futuros e fundamentar a tomada de decisões.
• Ferramentas e técnicas: usa a análise estatística, a visualização de dados e as ferramentas de business intelligence. As técnicas comuns incluem: mineração de dados, funções analíticas de texto e análise de opinião.
• Objetivo: fornecer insights práticos que ajudem a melhorar o desempenho dos negócios, otimizar processos e dar suporte à tomada de decisões. É mais orientado por aplicação, com foco em questões e problemas de negócios específicos.

Ciência de dados:

• Foco: abrange um escopo mais amplo, incluindo funções analíticas de dados, mas também envolve o desenvolvimento de algoritmos, a criação de modelos preditivos e de novos produtos de dados. Integra aspectos da ciência da computação, estatísticas e expertise no assunto.
• Ferramentas e técnicas: emprega técnicas avançadas, como Machine Learning, inteligência artificial e tecnologias de Big Data. Os cientistas de dados geralmente usam linguagens de programação como Python e R, juntamente com frameworks como TensorFlow e PyTorch.
• Objetivo: descobrir novos insights por meio de análise exploratória, criar modelos preditivos e prescritivos e inovar por meio de soluções baseadas em dados. Sua meta é resolver problemas complexos e gerar novas questões a partir da exploração de dados.

Benefícios e desafios das funções analíticas de dados

Benefícios das funções analíticas de dados

Diante da crescente complexidade do mercado, as empresas recorrem às funções analíticas de dados como uma luz que ilumina o caminho rumo à melhoria do desempenho e do sucesso. À medida que as organizações aproveitam cada vez mais o poder e o valor das funções analíticas de dados, elas conseguem colher uma série de benefícios, tais como:

Processo decisório aprimorado

As funções analíticas de dados fornecem às organizações insights práticos, permitindo que tomem decisões fundamentadas. Ao analisar tendências e padrões de dados, as empresas podem otimizar as estratégias e prever melhor as mudanças do mercado.

Aprimoramento da experiência do cliente

Quando as empresas entendem o comportamento do cliente por meio das funções analíticas de dados, elas conseguem personalizar seus serviços e produtos. Isso resulta em maior satisfação e fidelidade do cliente, já que as empresas adaptam suas ofertas para atender às necessidades e preferências específicas.

Eficiência operacional

As funções analíticas de dados identificam gargalos e ineficiências nos processos de negócios. Ao solucionar esses problemas, as organizações podem simplificar as operações, reduzir custos e aumentar a produtividade. O resultado é um uso mais eficiente de recursos e a elevação nas margens de lucro.

Vantagem competitiva

As funções analíticas de dados permitem que as empresas se mantenham à frente dos concorrentes, identificando novas oportunidades e tendências de mercado. Isso capacita as empresas a inovar e se adaptar mais rapidamente às mudanças nas condições do mercado, garantindo sua competitividade no setor.

Desafios nas funções analíticas de dados

Embora as organizações continuem investindo em funções analíticas de dados em virtude dos benefícios evidentes, alguns desafios permanecem, principalmente na área de gerenciamento de dados. Antes de embarcar em sua jornada de funções analíticas de dados, convém considerar alguns desses desafios para você estar preparado para vencê-los no caminho rumo a insights melhores e ao sucesso. Esses desafios incluem:

Qualidade dos dados

Garantir a precisão, a integridade e a consistência dos dados é um grande desafio. A má qualidade dos dados pode levar a insights e decisões incorretas, afetando negativamente os resultados dos negócios.

Integração de dados

A combinação de dados de várias fontes pode ser complexa e demorada. Formatos, estruturas e padrões inconsistentes nos conjuntos de dados dificultam a criação de uma visão unificada, impossibilitando uma análise eficaz.

Privacidade e segurança de dados

É fundamental proteger dados confidenciais contra violações e garantir o compliance com regulamentações como o GDPR. As empresas precisam implementar medidas robustas de segurança e manter uma rigorosa governança de dados para salvaguardar seus ativos de dados.

Escalabilidade

À medida que os volumes de dados aumentam, fica cada vez mais difícil gerenciar e analisar grandes conjuntos de dados. As organizações precisam de soluções escaláveis que possam lidar com Big Data de maneira eficaz, sem comprometer o desempenho ou a precisão.

Lacuna de habilidades

A escassez de profissionais de dados qualificados representa um obstáculo significativo. Muitas vezes, as empresas têm dificuldade para encontrar e reter talentos com a expertise necessária em funções analíticas de dados, o que pode atrasar tais iniciativas e afetar a eficácia geral.

Tendências futuras em funções analíticas de dados

O cenário das funções analíticas de dados está em constante evolução, impulsionado por avanços tecnológicos e pela crescente demanda por insights baseados em dados. No futuro, espera-se que a área seja moldada por avanços em inteligência artificial, Machine Learning e tecnologias de Big Data.

Enquanto isso, as organizações continuarão investindo em plataformas e ferramentas analíticas avançadas para obter insights mais detalhados dos dados e tomar decisões de negócios mais fundamentadas. Elas vão se concentrar cada vez mais nas funções analíticas em tempo real, obtendo tempos de resposta mais rápidos às mudanças nas condições do mercado e às demandas dos clientes. E, à medida que os dados aumentam exponencialmente, haverá uma ênfase maior nas regulamentações de governança e privacidade dos dados para garantir que os dados sejam gerenciados com segurança e usados de maneira ética.

Por fim, a proliferação de dispositivos de IA generativa e Internet das Coisas (IoT) levará a um aumento no volume e na variedade de fontes de dados, impulsionando a necessidade de técnicas de análise mais sofisticadas para extrair insights significativos. No cenário futuro, as funções analíticas de dados serão dinâmicas e inovadoras, evoluindo continuamente para atender às demandas de um mundo orientado por dados.

Leia mais