O processo de olhar e interpretar dados para extrair significado ou insights deles é conhecido como análise de dados. Para encontrar padrões, relacionamentos e tendências nos dados, o processo usa técnicas estatísticas, ferramentas computacionais e visualizações.
O propósito da análise de dados pode mudar dependendo da situação, mas alguns objetivos típicos incluem:
- Encontrar tendências e padrões importantes nos dados e, em seguida, extrair conhecimento perspicaz e conselhos práticos;
- avaliar o desempenho de uma tática ou escolha específica;
- localizar potencial para melhoria ou otimização;
- apresentar descobertas aos tomadores de decisão ou partes interessadas
Várias disciplinas, incluindo negócios, medicina, ciências sociais e muito mais, podem se beneficiar da análise de dados. Trabalhar com grandes conjuntos de dados e empregar ferramentas e técnicas especializadas para analisar os dados de forma eficaz são requisitos frequentes.
QUE DIFERENTES ASPECTOS DE ANÁLISE DE DADOS EXISTEM?
Preparação e limpeza de dados: essas tarefas são cruciais para o processo de análise de dados. Para tornar os dados brutos precisos, consistentes e em um formato facilmente analisável, eles devem ser limpos e transformados. Isso pode envolver operações como excluir registros duplicados, adicionar valores ausentes e alterar tipos de dados.
Análise de dados: Depois que os dados foram preparados e limpos, a análise pode começar. Para encontrar padrões e relacionamentos nos dados, técnicas estatísticas são freqüentemente usadas nesse processo. Por exemplo, você pode usar a análise de cluster para reunir pontos de dados semelhantes ou a análise de regressão para determinar como várias variáveis estão relacionadas entre si.
Visualização de dados: Este é mais um aspecto crucial da análise de dados. Você pode frequentemente identificar padrões e tendências desenvolvendo representações visuais dos dados que podem não ser imediatamente óbvias a partir dos dados brutos. Isso pode envolver a criação de diagramas, gráficos e outros tipos de visualizações que simplificam a compreensão dos dados e transmitem as conclusões mais importantes para outras pessoas.
Por último, mas não menos importante, a análise de dados frequentemente envolve o uso de aprendizado de máquina ou outros métodos de ponta para derivar previsões ou identificar padrões nos dados. Por exemplo, você pode usar algoritmos de detecção de anomalias para encontrar pontos de dados atípicos ou inesperados ou modelagem preditiva para prever tendências futuras.
No geral, a análise de dados é uma etapa essencial para entender as enormes quantidades de dados atualmente disponíveis. Os analistas podem encontrar insights e promover uma melhor tomada de decisão em vários campos, utilizando métodos estatísticos, ferramentas de visualização e técnicas de ponta, como aprendizado de máquina.
IMPACTO DA ANÁLISE DE DADOS NAS TOMADAS DE DECISÕES
De muitas maneiras, as empresas hoje usam tecnologia e análise de dados para tomar decisões de negócios sábias.
Para muitas empresas, a análise de clientes é uma área crucial da análise de dados porque oferece informações sobre o comportamento, as preferências e as necessidades dos clientes. As empresas podem melhorar suas decisões em relação ao desenvolvimento de produtos, preços, marketing e atendimento ao cliente analisando os dados do cliente. Exemplos de aplicativos para análise de clientes incluem:
Desenvolvimento de produtos: as empresas podem identificar áreas de melhoria em seus produtos ou serviços examinando os dados do cliente, como comentários, reclamações e padrões de uso. Para garantir que novos produtos atendam às necessidades do consumidor, essas informações podem ser usadas para direcionar os esforços de desenvolvimento de produtos.
Preços: as empresas podem determinar as táticas de preços que funcionam melhor para vários segmentos de clientes, examinando os dados do cliente, como histórico de compras e dados demográficos. Por exemplo, eles podem descobrir que certos grupos demográficos são mais sensíveis ao preço de determinados produtos e ajustar os preços de acordo.
Marketing: as empresas podem entender melhor o sucesso de suas iniciativas de marketing analisando os dados do cliente, como tendências de uso do site e histórico de compras. Além disso, eles podem usar essas informações para atingir com mais precisão vários segmentos de clientes com campanhas de marketing.
Atendimento ao cliente: as empresas podem identificar áreas de melhoria em seus processos de atendimento ao cliente, analisando os dados do cliente, como reclamações e feedback. Alterações que aumentam a satisfação e retenção do cliente podem ser feitas usando essas informações.
Qualquer empresa que deseja ter sucesso em seu setor e permanecer competitiva deve realizar pesquisas de mercado. Para obter insights e tomar decisões sábias sobre vários aspectos do negócio, é necessário coletar e analisar dados sobre o mercado, clientes e concorrentes.
Grandes quantidades de dados são frequentemente processadas e interpretadas usando ferramentas de análise de dados, como software estatístico e algoritmos de aprendizado de máquina. Essas fontes incluem pesquisas, grupos focais, mídias sociais e análises de sites. As empresas podem entender melhor as tendências do mercado, as preferências e comportamento do consumidor e a atividade do concorrente analisando esses dados.
Por exemplo, uma empresa pode usar a pesquisa de mercado para identificar uma lacuna de demanda para um produto específico ou descobrir quais recursos do produto os clientes consideram mais valiosos. Para direcionar seus esforços de marketing de forma mais eficaz e criar mensagens mais persuasivas, eles também podem analisar dados psicográficos e demográficos do consumidor.
A pesquisa de mercado também pode fornecer informações úteis sobre as táticas dos rivais, incluindo seus planos de preços e linhas de produtos. As empresas podem identificar oportunidades para se destacar da concorrência e obter uma vantagem competitiva ao ficar de olho em seus rivais.
A análise de dados é usada na análise operacional para aumentar a eficácia e a eficiência das operações de uma empresa. Isso envolve a análise de dados de várias operações comerciais, como controle de estoque e gerenciamento da cadeia de suprimentos.
As empresas usam análises operacionais para rastrear os principais indicadores de desempenho (KPIs) e identificar áreas onde suas operações podem ser melhoradas. Por exemplo, uma empresa de manufatura pode usar ferramentas de análise de dados para rastrear a eficácia de seus processos de produção e detectar gargalos ou outras ineficiências que estão causando atrasos na produção. Eles podem melhorar a qualidade, reduzir custos e otimizar seus processos graças a isso.
Da mesma forma, as empresas podem ficar de olho nas atividades da cadeia de suprimentos, como o envio de mercadorias dos fornecedores e a entrega de produtos acabados aos clientes, usando ferramentas de análise de dados. As empresas podem encontrar áreas onde podem cortar custos, reorganizar processos e aumentar a eficiência geral analisando dados sobre variáveis como prazos de entrega, despesas de transporte e níveis de estoque.
O gerenciamento de estoque é uma aplicação vital da análise operacional. As empresas podem usar ferramentas de análise de dados para rastrear a demanda de produtos, rastrear níveis de estoque e encontrar maneiras de cortar custos de estoque enquanto ainda têm os produtos certos em mãos para atender à demanda do cliente.
A análise de dados é usada na análise financeira para saber mais sobre o desempenho financeiro de uma empresa. A análise de dados sobre diversos aspectos financeiros do negócio, como receitas, despesas, fluxo de caixa e lucratividade, faz parte desse processo.
A análise financeira pode oferecer informações perspicazes sobre o desempenho financeiro de uma empresa e auxiliar no desenvolvimento de investimentos bem informados, corte de custos e outras estratégias financeiras. Por exemplo, uma empresa pode usar a análise financeira para detectar tendências em suas receitas e despesas ao longo do tempo e para avaliar seu desempenho financeiro em comparação com seus concorrentes.
As empresas podem gerenciar suas reservas de caixa e fazer planos para investimentos ou despesas futuras analisando os dados do fluxo de caixa. Eles também podem usar a análise financeira para identificar oportunidades para aumentar os lucros ou cortar custos, como refinar sua estratégia de preços ou cortar gastos desnecessários.
Outra área crucial da análise financeira é a análise de lucratividade. As empresas podem determinar as áreas onde estão lucrando mais e concentrar seus recursos analisando dados sobre a lucratividade de vários produtos, serviços ou unidades de negócios.
A análise de dados e os algoritmos de aprendizado de máquina são usados na análise preditiva para prever tendências e resultados futuros. A análise de dados históricos faz parte desse processo, assim como a descoberta de padrões e tendências que podem ser usados para prever o comportamento futuro do cliente, tendências de mercado e desempenho financeiro.
Tomar decisões baseadas em dados sobre estratégias e investimentos futuros permite que as empresas obtenham uma vantagem competitiva. A análise preditiva, por exemplo, pode ser usada por uma empresa para prever a demanda do cliente por um produto específico, permitindo otimizar os níveis de produção e estoque para atender a essa demanda.
Semelhante a isso, as empresas podem usar análises preditivas para reconhecer novas tendências de mercado e modificar seu plano de negócios de acordo. As empresas podem prever tendências futuras com precisão e modificar suas estratégias de marketing e desenvolvimento de produtos analisando dados sobre fatores como demografia do cliente, comportamento de compra e tendências de mídia social.
A análise preditiva pode ser usada para prever o desempenho financeiro futuro no setor financeiro, incluindo receita e lucratividade. As empresas podem prever o desempenho futuro e modificar suas estratégias financeiras revisando os dados históricos sobre o desempenho financeiro e identificando padrões e tendências.
AS HABILIDADES NECESSÁRIAS PARA SE TORNAR UM ESPECIALISTA EM ANÁLISE DE DADOS
Uma combinação de habilidades técnicas e analíticas, bem como a capacidade de trabalhar bem em equipe e transmitir informações complexas a partes interessadas não técnicas, são necessárias para se tornar um especialista em tecnologia e análise de dados. As principais competências necessárias para esta posição incluem o seguinte:
Educação: Aprender os fundamentos da análise de dados pode ser facilitado ao receber a educação apropriada de uma instituição respeitável. Para avançar na carreira de analista de dados, os alunos também podem se matricular em um programa de doutorado executivo em administração de empresas, como o da Aston University, além de obter um bacharelado e um mestrado.
Usando ferramentas como Excel, SQL, Python, R e outros programas de análise estatística, um especialista em tecnologia e análise de dados deve ser capaz de analisar e interpretar grandes quantidades de dados.
Habilidades de visualização de dados: você deve ser capaz de usar programas como Tableau, Power BI ou D3.js para fazer visualizações que transmitam dados complexos de maneira clara e concisa.
Um especialista em tecnologia e análise de dados deve ter conhecimento sobre algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina, como regressão, agrupamento e aprendizado profundo, bem como aprendizado supervisionado e não supervisionado.
Habilidades de resolução de problemas: é fundamental ser capaz de reconhecer e abordar questões complexas relacionadas ao uso de tecnologia e análise de dados.
Habilidades em comunicação: Um especialista em tecnologia e análise de dados deve ser capaz de transmitir informações técnicas de forma eficaz para as partes interessadas que não são técnicas.
A experiência em gerenciamento de projetos é essencial para o sucesso nesta posição. Isso inclui definir claramente os objetivos do projeto, estabelecer cronogramas e alocar recursos.
O conhecimento das ferramentas e tecnologias mais recentes usadas em seu setor, como computação em nuvem, plataformas de big data e ferramentas de desenvolvimento de software, é essencial para um especialista em tecnologia e análise de dados.
VANTAGENS DE CONSULTAR UM ANALISTA DE DADOS
Uma organização pode ganhar com a contratação de um analista de dados de várias maneiras, incluindo:
Melhor tomada de decisão: ao analisar dados e fornecer informações sobre tendências e padrões, um analista de dados pode ajudar uma organização a tomar decisões mais informadas. Eles podem ajudar uma empresa a tomar decisões apoiadas por fatos, em vez de palpites ou intuição, oferecendo informações precisas e oportunas.
Ganhos de eficiência: os especialistas em dados podem ajudar uma empresa a identificar ineficiências e áreas para desenvolvimento, permitindo que a empresa otimize as operações e corte custos. Um analista de dados pode encontrar áreas onde a empresa pode simplificar as operações e aumentar a eficiência, estudando dados sobre processos de produção, operações da cadeia de suprimentos e gerenciamento de estoque.
Melhores percepções do cliente: ao analisar dados sobre interações e transações com clientes, um analista de dados pode ajudar uma empresa a aprender mais sobre o comportamento, preferências e necessidades de seus clientes. Esses dados podem ser usados para criar produtos e serviços melhores, aprimorar as interações com os clientes e estimular a repetição de negócios.
Vantagem competitiva: ao usar a análise de dados, uma empresa pode ser mais esperta que seus rivais identificando tendências emergentes e oportunidades de negócios primeiro. Ao examinar dados sobre tendências de mercado, atividade de concorrentes e comportamento do cliente, um analista de dados pode ajudar uma empresa a se manter à frente.
Maior eficácia de marketing: ao examinar dados sobre preferências, dados demográficos e comportamento do cliente, um analista de dados pode ajudar uma empresa a otimizar suas estratégias de marketing. O público-alvo da organização pode ser alcançado com mais sucesso desenvolvendo campanhas de marketing direcionadas usando as informações fornecidas.
