Análise de dados: definição, tipos e como fazer
Você já se perguntou como as empresas tomam decisões informadas e estratégicas usando grandes quantidades de dados? Como elas analisam e interpretam essas informações para melhorar o desempenho e a eficiência? A análise de dados está no centro dessa transformação, tornando-se uma habilidade essencial para organizações que desejam se manter competitivas na economia atual.
Neste blog, vamos explorar o processo de análise de dados de forma clara e compreensível. Vamos abordar a importância da análise de dados, os seus tipos e como funciona a análise de dados na prática. Além disso, vamos explorar a diferença entre data science, big data e data analytics, também veremos as habilidades necessárias para realizar uma análise eficaz, quais as ferramentas para análise de dados
Vamos juntos desvendar como os dados podem otimizar a tomada de decisões e impulsionar o sucesso empresarial.
O que é análise de dados?
A análise de dados é um processo de inspeção, limpeza, transformação e modelagem de dados com o objetivo de descobrir informações úteis, chegar a conclusões e apoiar a tomada de decisão. Ela é essencial em diversos campos, desde negócios e finanças até ciência e tecnologia, desempenhando um papel crucial em ajudar organizações e indivíduos a entenderem e a utilizarem eficientemente as informações contidas nos dados.
Ao extrair informações significativas de grandes conjuntos de dados, ela permite aos profissionais entender melhor o desempenho, identificar tendências e padrões, e prever cenários futuros.
Tipos de análise de dados:
A análise de dados pode ser dividida em diferentes categorias, de acordo com o objetivo da investigação e o nível de profundidade das informações geradas. Cada tipo oferece uma perspectiva distinta, desde o entendimento do que já aconteceu até a recomendação de ações futuras com base em projeções. A seguir, veja os principais tipos de análise de dados utilizados por empresas e profissionais para apoiar decisões estratégicas e operacionais.
Análise descritiva
É a base de todos os insights de dados. Trata-se do uso mais simples e comum de dados nos negócios atualmente, focado na resposta à pergunta “o que aconteceu” com base em dados anteriores coletados, geralmente apresentados na forma de painéis.
Um dos principais usos da análise descritiva em negócios é rastrear indicadores-chave de desempenho (KPIs), que descrevem o desempenho de um negócio com base em benchmarks escolhidos.
Este tipo de avaliação de dados é realizada a partir de resultados obtidos e pode incluir relatórios, segmentação e controle de clientes, análises de negócio, aplicação de métricas e avaliação de resultados, orientando a construção de estratégias eficazes.
Análise preditiva
Este tipo de análise é um passo à frente das análises descritiva e diagnóstica, utilizando os dados já existentes para fazer previsões lógicas dos resultados dos eventos de ocorrência.
A análise preditiva depende de modelagem estatística e tecnologia adicional para fazer previsões, que são apenas estimativas; a precisão das previsões depende da qualidade e dos detalhes dos dados. O objetivo é determinar tendências, correlações, causas ou probabilidades de eventos futuros com base em padrões de dados históricos.
Análise prescritiva
A análise prescritiva utiliza tecnologias avançadas para sugerir ações com base em previsões futuras. Ela combina algoritmos, machine learning e inteligência artificial para indicar o melhor caminho a seguir diante de diferentes cenários.
Esse tipo de abordagem exige estrutura robusta de dados e maturidade analítica, já que depende da qualidade das informações e da capacidade de interpretá-las corretamente. Por isso, é comum que empresas invistam tempo, recursos e equipe especializada para implementar soluções prescritivas com eficiência.
Análise diagnóstica
A análise diagnóstica leva os insights encontrados a partir de análises descritivas e detalha para encontrar as causas desses resultados. Ela está concentrada em acontecimentos passados e, ao contrário da análise descritiva, busca estabelecer relações de causa e efeito para compreender um evento, baseando-se em probabilidades.
As organizações fazem uso desse tipo de análise porque ela cria mais conexões entre os dados e identifica padrões de comportamento, ajudando a compreender profundamente as dinâmicas internas e as operações.
Análise exploratória
A Análise Exploratória de Dados (EDA) é uma etapa inicial que ajuda a entender a estrutura das informações antes de aplicar métodos mais avançados. Seu foco está em identificar padrões, detectar anomalias e observar relações entre variáveis por meio de gráficos, tabelas e estatísticas descritivas.
Essa análise contribui para validar hipóteses, avaliar a qualidade dos dados e definir os caminhos mais adequados para o restante do processo analítico.
Para que serve a análise de dados?
A análise de dados transforma informações em ações estratégicas, impulsionando decisões assertivas em diferentes áreas:
- Negócios:
- Otimiza processos e reduz custos.
- Aumenta a eficiência operacional.
- Identifica novas oportunidades de mercado.
- Pesquisa científica:
- Acelera descobertas e análises precisas.
- Facilita a interpretação de grandes volumes de dados.
- Saúde:
- Melhora o atendimento ao paciente.
- Apoia o desenvolvimento de novos tratamentos.
- Educação:
- Aperfeiçoar estratégias de ensino.
- Avalia o desempenho dos alunos para intervenções mais eficazes.
Qual a importância da análise de dados?
A análise de dados tem se tornado cada vez mais crucial para a tomada de decisões estratégicas nas empresas, oferecendo uma série de benefícios que vão além do simples processamento de informações. Algumas delas são:
- Decisões mais assertivas e melhores resultados: basear escolhas em dados concretos aumenta a precisão nas decisões e gera resultados alinhados aos objetivos estratégicos.
- Maior eficiência em todos os processos: a análise de dados identifica gargalos e otimiza processos, reduzindo custos, melhorando a logística e maximizando o uso de recursos.
- Antecipação das necessidades e proatividade no planejamento: ao prever tendências de mercado e comportamentos de consumidores, as empresas podem se adaptar rapidamente às mudanças e se posicionar de forma estratégica.
- Redução de riscos: identificar potenciais riscos antes que se tornem problemas reais é outra vantagem crucial da análise de dados. Isso inclui desde riscos financeiros até operacionais, ajudando a empresa a tomar medidas preventivas.
- Melhor experiência das pessoas colaboradoras e clientes: ao entender melhor os dados relacionados aos colaboradores e clientes, as empresas podem melhorar significativamente a experiência de ambos. Isso pode incluir a personalização de produtos e serviços para clientes e a criação de um ambiente de trabalho mais satisfatório para os funcionários.
- Maior capacidade de sintetizar informações: a análise de dados capacita as empresas a processar e sintetizar grandes volumes de informação de forma eficiente. Isso permite que tomem decisões informadas mais rapidamente e mantenham uma vantagem competitiva.
- Maior capacidade de aprender e adquirir Insights: a aprendizagem contínua é fundamental no ambiente de negócios atual, e a análise de dados facilita esse processo ao revelar insights que podem ser usados para inovação e melhoria contínua.
Por estes motivos, destacamos o curso gratuito de Fundamentos da Ciências de Dados da FM2S é projetado para introduzir profissionais ao essencial da análise de dados, proporcionando as habilidades necessárias para implementar procedimentos de análise eficazes e se destacar no mercado de trabalho.
Como funciona a análise de dados na prática ?
Este processo detalhado mostra como a análise de dados, da coleta à comunicação de insights, é fundamental para otimizar processos, aumentar a eficiência, reduzir custos e identificar novas oportunidades de mercado, fundamentando as decisões estratégicas em uma base de dados robusta e bem analisada.
Análise exploratória:
Coleta de dados: a análise começa com a coleta de dados de diversas fontes, como bancos de dados internos, pesquisas, sensores, transações online e redes sociais. Esses dados podem ser tanto estruturados (tabelas em bancos de dados) quanto não estruturados (textos ou imagens).
Limpeza e preparação de dados: Após a coleta, segue-se a limpeza dos dados, que envolve corrigir erros, remover valores irrelevantes ou ausentes e organizar os dados para análise efetiva.
Manuseio de dados incompletos e verificação de anomalias: Dentro da exploração de dados, verificam-se pontos fora da curva e inserem-se os dados corretamente tratados no sistema para análises futuras.
Modelagem de dados:
Criação de regras para análises: definem-se regras específicas para os diferentes tipos de análises que serão realizadas, dependendo do objetivo da análise de dados.
Análise estatística e modelagem: aplica-se métodos estatísticos para testar hipóteses ou técnicas de modelagem avançadas, como regressão ou classificação, para fazer previsões ou detectar tendências.
Avaliação da automação: considera-se a possibilidade de contratar recursos de automação para facilitar a coleta e a interpretação das informações, agilizando todo o processo de análise de dados.
Construção de relatórios:
Interpretação dos resultados: os resultados obtidos dos métodos estatísticos ou modelos de análise são cuidadosamente interpretados para entender o que indicam no contexto específico do problema.
Comunicação dos insights: finalmente, os insights derivados da análise são comunicados através de relatórios claros e precisos, visualizações de dados ou apresentações. Essa etapa é crucial para assegurar que os resultados sejam compreendidos e utilizados de forma eficaz na tomada de decisão estratégica.
Como a análise pode ajudar na tomada de decisões informadas e estratégicas?
Compreender o desempenho passado
A análise de dados pode ajudar a compreender o desempenho passado de uma organização, incluindo métricas como vendas, lucro, satisfação do cliente e engajamento dos funcionários. Ao analisar os dados passados, as organizações podem entender o que funcionou e o que não funcionou, e tomar decisões informadas com base nessas informações.
Identificar tendências
A análise de dados pode ajudar a identificar tendências importantes que podem afetar a organização no futuro. Isso inclui tendências de mercado, mudanças nos interesses dos clientes e mudanças na legislação. Ao identificar essas tendências, as organizações podem tomar decisões informadas e estratégicas para se adaptar às mudanças no ambiente em que operam.
Prever resultados futuros
A análise de dados também pode ser usada para prever resultados futuros, como o desempenho financeiro, o crescimento do mercado e a satisfação do cliente. Ao prever esses resultados, as organizações podem tomar decisões informadas e estratégicas sobre como investir seus recursos e como se preparar para as mudanças no ambiente em que operam.
Identificar oportunidades
A análise de dados pode ajudar a identificar oportunidades de negócios que podem ser aproveitadas. Isso pode incluir novos mercados para entrar, novos produtos para desenvolver ou novas parcerias a serem estabelecidas. Ao identificar essas oportunidades, as organizações podem tomar decisões informadas e estratégicas sobre onde investir seus recursos.
Reduzir os riscos
A análise de dados também pode ser usada para reduzir os riscos associados às decisões importantes. Isso pode incluir o uso de modelos de previsão para avaliar o risco financeiro de um novo investimento ou o uso de análise de risco para identificar riscos de segurança cibernética. Ao reduzir os riscos associados, as organizações podem tomar decisões informadas e estratégicas com mais confiança.
Quais são as ferramentas para análise de dados?
Existem várias ferramentas para análise de dados. A seguir, vamos compilar algumas para você. Cada uma está redirecionada para um artigo no qual você pode encontrar mais informações sobre elas e até alguns e-books, apostilas ou então vídeos.
Em suma, separamos das mais simples para as mais complicadas e colocamos uma breve explicação sobre elas. Confira!
Ferramentas simples
Sugerimos que clique nos links e estude cada uma delas antes de usar. Lá explicamos tudo em mais detalhes e fornecemos vários tutoriais.
Diagrama de Ishikawa ou Diagrama de causa e efeito: é uma das sete ferramentas da qualidade que nos permite discutir possíveis causas para um efeito. Geralmente usado para se estudar problemas em ambiente corporativo.
Gráfico de tendência: é um gráfico que nos dá uma visão dinâmica sobre o processo. Ele nos permite fazer a análise de causas especiais, a fim de entender quando um processo está dentro ou fora de seu comportamento padrão.
Gráfico de Pareto: outra das sete ferramentas da qualidade. O gráfico de Pareto tem como objetivo mostrar a frequência de um indicador categórico. Ademais, Usamos esta ferramenta quando queremos priorizar análises de dados ou ações de melhoria. A lógica dele é identificar o que dá mais problemas e atacar ali primeiro.
Formulário de coleta de dados: toda boa análise começa com bons dados. Por exemplo, elaborar um bom formulário de coleta de dados nos ajuda a entender melhor o que está acontecendo. Devemos usar sempre que precisamos coletar novos dados para se testar uma hipótese.
Folha de Verificação: também é uma das sete ferramentas da qualidade, sendo um caso especial de formulário de coleta de dados. A sua particularidade é que ele torna fácil essa coleta e sempre a atrela a uma característica de interesse de um produto. Usamos esse formulário geralmente para coletar dados sobre defeitos em produtos.
Os 5 porquês: essa ferramenta é bem simples e ficou famosa com o Lean Manufacturing. Usamos ela quando queremos entender as causas mais profundas de um problema. Começamos com ele e perguntamos o seu "porquê" em geral 5 vezes. Ela nos ajuda a montar hipóteses e a instigar a vontade de coletar dados para responder às perguntas.
Gráfico de dispersão: mais uma das sete ferramentas da qualidade. Com este gráfico podemos procurar correlações entre variáveis, além de poder estudar nossas hipóteses do que influenciam no que.
Histograma: outra das sete ferramentas da qualidade. Com ela, podemos entender qual é a frequência de valores em uma distribuição de dados. Usamos quando queremos estudar o comportamento natural de nosso processo.
Box-Plot: outro gráfico para avaliar a frequência de nossos dados, assim como o histograma. A diferença é que com ele fica mais fácil comparar vários cenários, distribuições ou tratamentos.
Ferramentas de média complexidade
Regressão Linear: esta ferramenta é uma sofisticação do bom e velho gráfico de dispersão. Certamente, ao invés de apenas dizer o que pode influenciar no que, a regressão linear nos permite dizer o quanto uma variável influencia em outra. Além disso, é possível sofisticar bem o modelo, fazendo uma análise de regressão multivariada (com mais de 1 variável de entrada ao mesmo tempo).
Cartas de Controle: mais uma das ferramentas da qualidade. Esses gráficos são como os gráficos de tendência, porém mais sofisticados. Com eles, temos limites de controle para acompanhar a variação de um indicador ao longo do tempo. Quando um ponto sai desses limites, algo anormal está acontecendo em seu processo.
Análises de Capabilidade: fazer uma análise de capabilidade nos permite dizer se a variação do nosso processo está de acordo com o que nossos clientes esperam. Afinal, ela é ideal para análises de dados onde queremos prever o número de defeitos que nosso processo pode produzir.
Análise do Sistema de Medição: já falamos que a qualidade dos dados é muito importante para qualquer análise de dados. Com a ferramenta do MSA - Measure System Analysis - podemos entender o quanto a nossa ineficiência em coletar dados está atrapalhando nossa análise.
FMEA: FMEA - Failure Mode and Effect Analysis ou Análise do modo de falha. Usamos esta ferramenta quando queremos entender melhor o que pode causar a falha em um produto ou processo. Ela nos ajuda a pesar a ocorrência, a consequência e a probabilidade de detectar as possíveis falhas.
Ferramentas mais complexas
Análises de probabilidade: fazer uma análise de probabilidade é dizer o quão provável algo acontecerá. Podemos calcular probabilidades a partir de análise combinatória, conjuntos de dados ou então de novos fatos, através do Teorema de Bayes. Em análise de dados isso nos ajuda muito a entender hipóteses mais complexas.
ANOVA: ANOVA significa "Analysis of Variance". Essa análise nada mais é do que procurar diferenças entre grupos de dados através da variação que os dados apresentam. Usamos essa técnica na prática para identificar diferenças entre conjuntos de dados, por exemplo, o tempo de atendimento dos garçons mais novos é significativamente diferente do dos mais velhos? Essa técnica também é bastante discutida no curso de Black Belt.
Testes estatísticos de hipóteses: assim como na ANOVA, podemos usar outros tipos de análise estatística para estudar as diferenças entre conjuntos de dados. Entre os testes de hipótese mais famosos, temos o "teste t", o "teste p" e o "teste z".