Análise de dados

O que é análise de dados?

A análise de dados é o processo de explorar, transformar e analisar informações para identificar tendências e padrões que revelam insights relevantes que dão suporte à tomada de decisões. Uma estratégia moderna de analytics permite que os sistemas e as organizações ajam com base em análises automatizadas em tempo real, garantindo resultados imediatos e de grande impacto.

O processo de análise de dados

O processo de análise de dados é baseado em múltiplas etapas e fases. Os aprendizados de uma fase posterior podem exigir o retrocesso
e o retrabalho de uma fase anterior, tornando-a mais cíclica em vez de uma jornada linear. O mais importante
é que os processos bem-sucedidos de análise de dados dependem da repetibilidade e da automação entre cada uma dessas etapas.

O processo de análise de dados é dividido nas seguintes etapas e fases:

Entrada dos dados: determina os requisitos e coleta os dados. Isso envolve um pouco de trabalho investigativo, como falar com as partes interessadas, descobrir quem são os responsáveis pelas informações e obter acesso aos dados em si.

Preparação de dados: a estratégia e a tática de preparo dos dados com foco na produção de insights analíticos. Isso inclui a limpeza e consolidação de dados brutos em dados bem estruturados e prontos para análise. Também inclui testar os resultados em cada parte do processo da preparação para garantir que a análise esteja gerando os resultados desejados.

Análise exploratória de dados: exploração dos dados (ou análise exploratória de dados) é o processo de pesquisa e investigação de um grande conjunto de informações por meio de amostragem, análise estatística, identificação de padrões, perfis de elementos visuais e muito mais. Os métodos não são necessariamente científicos nem conclusivos, mas servem para construir um entendimento que leva a uma transformação de dados mais informada.

Enriquecimento dos dados: enriqueça e melhore as informações com entradas e conjuntos de dados adicionais para informar ainda mais uma análise. Essa etapa é crucial para revelar novos insights, observando as informações a partir de uma nova perspectiva.

Data science: a aplicação de métodos mais avançados de dados para a obtenção de significado e insights detalhados e difíceis de extrair é praticamente impossível com as modalidades mais rudimentares de processamento de dados. Isso inclui algoritmos, treinamento de modelo, machine learning (ML) e inteligência artificial (AI), para citar alguns.

Business intelligence: os resultados combinados dos dados, software, infraestrutura, processos de negócio e intuição humana de uma organização. Os resultados fornecem insights acionáveis por meio de relatórios, painéis e visualizações para ajudar a orientar as decisões de negócio.

Geração de relatórios: os resultados da análise de dados precisam ser compartilhados de forma eficaz, preservando o conhecimento adquirido. A geração de relatórios está organizando esse conhecimento e seus resultados em um formato fácil de compreender.

Otimização: à medida que as variáveis mudam ao longo do tempo, os modelos precisam ser otimizados e aprimorados para continuar a cumprir sua finalidade inicial ou evoluir a partir dessa finalidade com base em novas entradas ou características variáveis.

Tipos de análises de dados

Há vários tipos diferentes de análise. São eles:

• Análise descritiva: responde à pergunta "O que aconteceu?" (Quais foram nossas vendas na última semana?)
• Análise de diagnóstico: responde à pergunta "Por que isso aconteceu?" (Por que nossas vendas aumentaram em relação à semana anterior?)
• Análise preditiva: responde à pergunta "O que acontecerá?" (Como achamos
  que as vendas da nossa
  loja serão durante a temporada de festas?)
• Análise prescritiva: responde à pergunta "O que devo fazer?". Com base nas nossas previsões, recomendamos o envio de mais de um determinado produto para evitar falta de estoque.

Análises descritivas e de diagnóstico permitem que analistas e líderes nivelem o conjunto. Esses processos são componentes básicos que abrem o caminho para insights mais sofisticados resultantes de análises preditivas e prescritivas.

Criar uma base analítica sólida

Os dados são onipresentes em qualquer sistema ou organização da atualidade. Muitos deles usam analytics para melhorar seus processos ou obter resultados de impacto. Não há dúvidas de que a análise de dados é importante. O foco das empresas modernas é criar uma estratégia de análise madura, que garanta insights em tempo real e tomada de decisões voltadas para o futuro.

Uma solução analítica moderna depende da automação

Na análise de dados, há uma infinidade de soluções pontuais que se alinham a cada etapa ou fase mencionada anteriormente no processo. No entanto, uma questão fundamental da abordagem de solução pontual é a incapacidade de automatizar facilmente o processo analítico e o data science de ponta a ponta. A automação analítica possibilita a análise em tempo real, pois é fundamentada em uma base de automação em toda a jornada analítica em uma única solução.

Com a introdução da automação da análise de dados, as equipes de análise e as organizações podem automatizar toda e qualquer parte do seu processo analítico, desde a entrada de dados, passando pela limpeza, enriquecimento, data science e machine learning, até a gravação de dados nos aplicativos adequados, bancos em nuvem, plataformas de BI etc., tudo isso em uma única solução.

Uma organização moderna depende de um centro de excelência de
analytics

Além disso, a capacidade de uma empresa de competir na economia digital emergente requer decisões mais rápidas e voltadas para o futuro. Assim, os sistemas e empresas modernas que buscam se transformar digitalmente devem considerar uma estratégia moderna de análise de dados, uma "aceleração fundamental" dos seus esforços.

Criação de um centro de excelência de análise de dados

Um centro de excelência é uma função centralizada da análise de dados, criada para promover e implementar efetivamente uma cultura centrada na análise, com o objetivo de melhorar a eficiência e os processos operacionais, gerando tomadas de decisão de impacto e resultados empresariais em tempo real. Com um centro de excelência eficaz, as organizações são habilitadas por meio de treinamento, consultoria, orientação e suporte conduzidos internamente. Elas podem promover as práticas recomendadas, implementar a estrutura de metodologia de modelagem analítica e maximizar o ROI em investimentos analíticos.

Um centro de excelência de sucesso também será o instrumento para conectar dados, análises, processos e pessoas. A convergência desses quatro pilares garante que os dados sejam democratizados em toda a empresa, capacita os analistas a se tornarem citizen data scientists, automatiza o processo analítico em toda a jornada e facilita o aperfeiçoamento da força de trabalho.

Os dados corroboram o investimento em um centro de excelência sólido: uma pesquisa recente observa o efeito catalisador de um único
conjunto de ferramentas e métodos comuns ao longo da empresa para acessar e analisar dados, observando que,
dos 26% que fazem isso corretamente, 80% superaram suas metas de negócios. E, em empresas onde todo
o pessoal foi instruído sobre como se beneficiar dos dados, 88% superaram as metas de negócios em comparação a apenas 61%
daquelas com poucos funcionários treinados.

Casos de uso da análise de dados moderna

Os casos de uso de análises de dados em um mundo digital são quase infinitos, desde a previsão do comportamento do cliente com base em interações omnicanal até a previsão de mudanças no supply chain devido a desastres naturais. Vamos nos aprofundar em alguns dos exemplos mais comuns que temos em todos os setores.

Supply chain

• Possibilitar a eficiência por meio de relatórios: Alteryx + Daimler Trucks North America
• Otimização do estoque de segurança: vídeo do cliente Amway
• Logística omnicanal: Seko Omni-Channel Logistics

CPG/Varejo

• Insights promocionais: 7-Eleven
• Previsão do sentimento do cliente: Mayborn
• Teste AB para posicionamento de produtos: Barnes & Noble

Setor de saúde

• Pesquisa médica sobre COVID-19 para salvar vidas: Castor + The Information Lab,
  Países Baixos
• Redução dos riscos: Kaiser Permanente
• Associação self-service e processamento de reivindicações: Blue Cross Blue Shield North Carolina (BCBS NC)

Setor público

• Cenários críticos de demanda e recursos: Integratis
• Previsão da amplitude dos danos estruturais: FEMA
• Rastreamento de contato: InfoBrief do setor público

Serviços financeiros

• Conformidade com medidas contra crimes financeiros globais: MUFG Bank
• Estratégia de análise centralizada: UBS
• Aconselhamento fiscal personalizado: Brookson

Setor financeiro

• Redução de fraudes, desperdícios e abusos: Aprio
• Automação de processos contábeis, fiscais e financeiros: Capitalize
• Melhor acurácia de estruturas de entidade complicadas: Webinar sob demanda