O que é Data Analytics?

análise de dados painel

Com a crescente evolução da tecnologia e dos computadores, cada vez mais as empresas estão buscando respostas na análise de dados. Mas você sabe o que é Data Analytics e como ela se aplica à realidade das empresas? Confira essa matéria para descobrir tudo sobre o tema.

 

O que é Data Analytics?

Data Analytics consiste no processo de analisar informações e dados para alcançar um objetivo, ou seja, responder questões com base em dados ou até estruturar as informações da empresa de forma clara.

É possível dizer que Data Analytics se trata de uma estratégia de análise que busca trabalhar informações e estudar o comportamento dos usuários ou consumidores e suas expectativas, auxiliando as empresas na tomada de decisões. A consequência desse estudo de dados garante otimização dos resultados.

A execução de um projeto de Data Analytics pode ser feito de forma individual ou de forma colaborativa, dependendo da complexidade das questões e dos dados disponíveis. Quando o projeto é colaborativo, a ideia é que cada um dos profissionais que compõem o time tenha um papel diferente na execução da estratégia.

 

Como funciona o Data Analytics na prática?

O Data Analytics existe com o propósito de mineração e organização dos dados, pois o processo vai muito além da coleta. Com isso é possível garantir outras perspectivas com relação aos dados, a história por trás deles.

Uma estratégia de Data Analytics, em sua maioria, segue uma sequência de etapas. Mas, para aplicar essa estratégia na prática é preciso levantar alguns questionamentos e perguntas relevantes para direcionar o processo de coleta e estudo das informações.

O processo analítico é baseado em diversas etapas, fazendo com que a jornada de informações aconteça de forma linear. O processo é dividido nas seguintes etapas:

  • Entrada de dados: para dar início ao projeto é preciso estabelecer requisitos e coleta de dados, ou seja, determinar as informações necessárias, encontrar os responsáveis por elas e obter acesso aos dados em si.
  • Data preparation: a preparação de dados consiste na produção de insights. Na prática, é nessa etapa onde os dados são filtrados e consolidados para a próxima etapa, onde será realizada a análise dessas informações.
  • Exploração de dados: é nesta etapa que ocorre a pesquisa e investigação de um grande conjunto de informações por meio de amostragem, análises estatísticas, identificação de perfis e outras informações. Durante o processo as análises não precisam ser 100% conclusivas, apenas precisam ajudar a construir um entendimento sobre as informações.
  • Enriquecimento dos dados: Após a coleta, organização e uma breve análise das informações é hora de enriquecer e melhorar as informações com dados adicionais. Esta é a fase responsável por revelar novos insights e mostrar informações em novas perspectivas.
  • Data Science: A ciência de dados, nada mais é, do que um método mais avançado para obter informações detalhadas e difíceis de extrair. Isso inclui algoritmos, machine learning e inteligência artificial.
  • Business Intelligence: É nesta etapa que os resultados são repassados para um software onde é possível observar a estrutura e processo de negócios. Por meio dessas informações é possível observar relatórios, painéis e visualizações capazes de ajudar na tomada de decisões de negócios.
  • Geração de Relatórios: Os resultados dessas análises podem e devem ser compartilhados de forma rápida e eficaz.
  • Otimização: Conforme os dados continuam abastecendo a base criada, é preciso criar variáveis e otimizar os modelos já criados, para que eles possam continuar cumprindo a sua finalidade ou até mesmo evoluir as informações.
análise de dados painel data analytics

Quais são os benefícios e vantagens do Data Analytics?

Você provavelmente já conseguiu entender o que é e como funciona essa solução de análise de dados na prática, mas você sabe quais são os principais benefícios que ela pode proporcionar ao seu negócio?

Com ela é possível analisar a sua concorrência, impacto da sua empresa nas mídias sociais, desenvolvimento e impacto de produtos e serviços para os consumidores, previsão de faturamento e é claro, auxiliar na tomada de decisão mais assertiva.

Outra vantagem dessa ferramenta é a possibilidade de analisar os dados atuais, em tempo real, para traçar estratégias de venda, comunicação, lançamento de novos produtos, entre outras diversas opções. Este tipo de informação garante às empresas maior inteligência para enxergar possibilidades.

Qual a diferença entre Data Analytics, Data Science,  Big Data e Data Engineering?

Quando o assunto são dados, nos deparamos com uma série de nomenclaturas e expressões diferentes que podem causar uma certa estranheza, não é mesmo? Em sua maioria, elas estão relacionadas, mas não querem dizer a mesma coisa.

Data Science, em sua tradução literal, significa ciência dos dados, esse termo é mais amplo e se refere ao trabalho dos profissionais que envolvem matemática, programação e estatística para a obtenção e tratamento dos dados.

Já Big Data por sua vez, quer dizer grande volume de dados, ou seja, os dados de uma maneira bruta, sem que exista qualquer organização das informações. Diferente de Data Analytics que diz respeito a examinar os dados com objetivo de encontrar padrões e gerar novos insights.

Já a área de Data Engineering é a que garante o trabalho com os dados da forma mais refinada, ou seja, é a parte responsável por coletar, reunir e preparar os dados para a empresa. Este serviço tem como principal objetivo mostrar a importância dos dados e a melhor forma de aproveitá-los.

Como você pôde perceber, o Data Analytics pode ser uma estratégia valiosa. As empresas recebem diariamente vários tipos de informações dos seus clientes como dados pessoais, tendências de busca, interesses e comentários, além de um monte de informações e números mal aproveitados. Com a análise de dados, tudo isso ganha um sentido prático. Então por que não adotar a ideia?

Você já pensou em considerar a curadoria dos seus dados por meio de uma solução de Data Analytics? Se você quer conhecer mais sobre essa solução, entre em contato com um dos nossos especialistas clicando aqui.

© QEXPERT 2020