Você utiliza recursos estratégicos quando pensa em tomar uma decisão que pode impactar o seu negócio? Se sim, você já deve saber que boas escolhas partem de bons estudos e análises. E uma das formas de fazer essas análises é por meio do Data Analytics.
Para se ter uma ideia, um estudo do Grupo Toccato, realizado entre empresas brasileiras, mostrou que 93% delas reconhecem que o uso de dados são importantes para a execução dos processos e que 97% tomam decisões com base neles.
O Data Analytics é um processo baseado na análise de dados e ajuda a gestão da empresa a tomar decisões mais assertivas. Para explicar o que é esse conceito e qual sua importância no ambiente corporativo, serão apresentados os seguintes tópicos neste texto:
- O que é Data Analytics?
- Qual a diferença entre o Data Analytics, Data Science e Big Data?
- Tipos de Data Analytics
- Como o Data Analytics funciona?
- Qual a importância do data Analytics para as empresas?
- Como o Data Analytics pode ser usado no setor de RH/DP?
Aproveite o artigo e tenha uma boa leitura!
O que é Data Analytics?
Data Analytics é a ciência que corresponde ao processo de analisar um conjunto de dados, obtidos de forma algorítmica ou mecânica, para chegar a conclusões estratégicas a partir das informações coletadas.
Em português, data analytics significa — em tradução direta — análise de dados, e faz jus à execução dessa atividade, que se baseia em uso de ferramentas inteligentes de busca, armazenamento e processamento de dados.
Entre as principais atividades que fazem parte desse processo, estão:
- Extração e categorização de dados;
- Criação de padrões, relações ou conexões entre informações;
- Produção de insights.
A realização desse processo permite que uma empresa consiga agir com base em análises fundamentadas e reais.
Qual a diferença entre o Data Analytics, Data Science e Big Data?
Data Analytics, Data Science e Big Data são três termos bem parecidos que podem causar confusão, já que todos são termos em inglês que estão relacionados ao trabalho com dados.
Apesar disso, eles se diferem, pois possuem objetivos e metodologias diferentes, podendo ser complementares dentro de uma organização.
Confira as definições de cada um deles:
Big Data
Big Data, na tradução para o português, significa “grandes dados”, e se refere a uma grande quantidade de dados gerados por uma organização em alta velocidade e com grande variedade.
Essa quantidade de dados é tão grande que é impossível de ser processada por bancos de dados ou processadores tradicionais, sendo necessário um analista de Big Data ou uma ferramenta avançada para organização.
Data Science
Já o Data Science é a ciência que estuda esses dados para extrair valor desse grande volume, portanto, corresponde a um conjunto de técnicas, análises e teorias.
Para exemplificar na prática, um cientista de dados, por meio dos seus estudos, consegue identificar fontes de dados relevantes para uma organização e apontar de que maneira eles devem ser processados.
Data Analytics
O Data Analytics é o processo em que se reúne esses estudos originários do Big Data e do Data Science e os transforma em informações mais fáceis de serem compreendidas, como gráficos e tabelas, para, assim, gerar novos insights.
Essa interpretação permite a transmissão dos dados recebidos em conteúdo de valor para que possa ser analisado por todos da corporação, podendo ser criadas estratégias a partir dessas informações.
Tipos de Data Analytics
Como os dados são informações que podem variar, é importante entender quais são os tipos de Data Analytics possíveis para utilizar aquele que mais se adequar às necessidades da sua corporação. Confira quais são os quatro principais tipos:
Análise descritiva
A análise descritiva é um dos tipos mais simples e tem como objetivo entender o que está acontecendo no momento presente.
Essa técnica é útil para categorizar, consolidar, caracterizar e classificar dados para convertê-los em informações de valor, com o intuito de compreender e analisar o desempenho de uma empresa.
Por exemplo, se uma empresa está tendo um prejuízo em determinado setor, a análise descritiva vai apontar por meio de dados o que pode estar acontecendo para que esse problema esteja presente.
A análise descritiva apresenta os dados em recursos gráficos e relatórios significativos, como orçamentos, vendas, receitas ou custos.
Alguns exemplos de perguntas que a análise descritiva pode responder são:
- Meus clientes estão reclamando da entrega?
- Há uma filial que está tendo lucro superior às demais?
- Quanto estamos vendendo em cada região?
Esse tipo de data analytics pode servir, ainda, para a construção de campanhas publicitárias, já que pode contribuir com a classificação dos clientes, facilitando o direcionamento em campanhas de marketing.
Análise diagnóstica
Análise diagnóstica, assim como seu nome sugere, tem como intuito diagnosticar algo, ou seja, evidenciar por que algo aconteceu e quais os motivos para que isso tenha ocorrido.
Assim como a análise descritiva, esse tipo de data analytics busca entender o que está acontecendo no presente, a diferença é que a diagnóstica explica o porquê e a descritiva mostra o que está ocorrendo.
Esse tipo de análise é útil para entender os fatores que precisam ser modificados para obter o resultado esperado.
Alguns exemplos de perguntas que a análise descritiva pode solucionar são:
- Por que meus clientes estão reclamando do atendimento?
- Por que essa filial está dando prejuízo comparada às outras?
- Por que estamos vendendo menos em uma determinada região?
Análise preditiva
Como sugere o próprio nome, a análise preditiva tem como principal objetivo fazer uma previsão do que pode acontecer.
Ela representa uma variedade de técnicas analíticas utilizadas para o desenvolvimento de modelos que prevêem comportamentos ou eventos futuros. As formas destes modelos preditivos variam de acordo com o comportamento ou evento que está sendo estudado.
Esse tipo de análise é feita por meio de um diagnóstico de causa e efeito e serve para fazer uma antecipação dos efeitos de uma decisão.
Por exemplo, é possível, por meio de uma análise preditiva, prever qual seria a reação do consumidor sobre uma mudança na embalagem de um produto, baseando-se em estudos de dados previamente coletados.
Alguns exemplos de questões que a análise descritiva pode responder são:
- Quanto esperamos gastar com energia nos próximos meses se aumentarmos nosso horário de funcionamento em 1 hora diária?
- Em quantos % a produção diária diminuiria se uma das máquinas deixasse de funcionar?
- Qual o impacto no valor do meu produto final se houver um aumento de 15% no combustível nos próximos meses?
Análise prescritiva
A análise prescritiva é a mais completa e complexa. Ela busca trazer a resposta para a empresa sobre o que esta deve fazer em uma determinada situação, ou seja, mostra qual caminho deve ser seguido para solucionar uma necessidade.
De forma mais resumida, essa análise obtém as melhores alternativas para minimizar ou maximizar um objetivo do negócio.
Esse modelo utiliza recursos matemáticos e estatísticos de análise preditiva, que, combinados, possibilitam uma tomada de decisões considerando a incerteza dos dados apresentados. Essa análise é utilizada em diversos setores, inclusive nos de marketing e finanças.
Alguns exemplos de questões que a análise prescritiva pode solucionar são:
- Qual a opção mais econômica de envio de um produto?
- Como aumentar o lucro sem fazer novos investimentos?
- Como minimizar os gastos com água na empresa?
Como o Data Analytics funciona?
Você já deve ter entendido o que é o data analytics, mas como ele funciona na prática e como aplicá-lo ainda podem ser incógnitas. De maneira geral, a análise de dados é realizada por softwares especializados para tal função. Alguns geram automaticamente relatórios, organizam dados e apresentam gráficos.
O data analytics acontece a partir de categorização e estudos de dados e, por fim, apresentação da interpretação que ele obteve.
Contudo, sabe-se que máquinas ainda podem ser falhas ao desconsiderar, por exemplo, questões contextuais específicas e culturais.
Por isso, hoje existe um profissional chamado cientista de dados, preparado para reunir, interpretar e resolver problemas a partir das informações relevantes extraídas de dados analisados pelas empresas.
A interpretação desses dados vai contribuir para que a empresa tome decisões mais estratégicas baseadas em fatos e evidências, o que, certamente, ajuda a maximizar os lucros.
O data analytics pode partir da simplicidade à complexidade, e isso depende da quantidade de dados que estão sendo tratados; por isso, nem sempre será necessário um profissional para fazer a interpretação dessas informações.
Por exemplo, se foram entregues dados de uma pesquisa sobre o perfil de consumidor de um produto, um profissional da área do marketing pode ser capaz de analisá-los e realizar interpretações a partir deles.
O processo de data analytics é um dos mais relevantes no Business Intelligence (BI) e possibilita que haja melhora no desempenho organizacional.
Qual a importância do Data Analytics para as empresas?
O uso de data analytics, sem dúvidas, é um dos recursos mais úteis para transformar uma empresa. Com frequência, a análise de dados vem ajudando as gestões a tomar as decisões certas para fazer um negócio prosperar.
Quem acredita nisso são os próprios diretores de empresas por todo o mundo, já que uma pesquisa da Data Paradox realizada em 45 países, incluindo o Brasil, mostrou que 73% dos executivos acreditam que os dados são essenciais para o negócio.
Apesar disso, a mesma pesquisa revela que apenas 28% dos negócios conseguem transformar esses dados em informações relevantes para a empresa, o que revela um baixo conhecimento sobre data analytics.
Alguns dos motivos que fazem o data analytics ser tão importante para uma empresa são:
- Avaliação de desempenho de campanhas publicitárias;
- Desenvolvimento de produtos;
- Melhorias de processos internos;
- Criação de estratégias;
- Benchmarking;
- Acompanhamento do mercado.
O estudo e a correta visualização de dados permitem que a empresa prospere a partir de tomada de decisões mais lógicas, o que evita a realização de ações que podem trazer prejuízos ao negócio.
Assim, é essencial que a empresa dedique recursos para a realização de data analytics por meio de softwares especializados e, se necessário, faça-o com a ajuda de profissionais da área, como um cientista de dados.
Como o Data Analytics pode ser usado no setor de RH/DP?
É primordial que os setores de Recursos Humanos e Departamento Pessoal sejam estratégicos. Isso quer dizer que deve ser evitada a tomada de decisões a partir de impressões ou especulações.
Logo, é imprescindível que os profissionais dessas áreas trabalhem a partir da análise de dados para que busquem soluções para problemas que estão sob responsabilidade deles, como o controle das taxas de turnover e absenteísmo entre os colaboradores.
Na prática, se os profissionais desses setores conseguirem obter dados sobre atrasos dos colaboradores, faltas e pagamentos de benefícios e, a partir dessas informações gerarem relatórios e gráficos, fica mais fácil a identificação dos problemas e a busca pela solução.
Sendo assim, preocupe-se em garantir que esses setores estejam amparados por softwares modernos que os ajudem a fazer a visualização e a análise de dados importantes da empresa.
Uma das opções é um sistema de ponto online, como o da plataforma Pontotel, que produz de forma rápida mais de 30 tipos de relatórios de RH diferentes que facilitam a visualização de informações importantes sobre todos os colaboradores da empresa.
Conclusão
Assim, ficou evidente como a análise de dados é um fator decisivo para ajudar qualquer empresa a superar desafios e a alavancar seus resultados, além de contribuir para que ela se organize e se entenda melhor dentro do mercado.
Para manter um negócio competitivo, é preciso estar por dentro do que está acontecendo, saber lidar com o uso de um alto volume de dados e interpretá-los para perceber falhas e permanecer em constante aperfeiçoamento.
É importante sempre lembrar que o Brasil possui leis específicas sobre o tratamento de dados, a Lei Geral de Proteção de Dados — LGPD, e é necessário que sua empresa esteja adequada a ela antes de começar a trabalhar com data analytics.
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