Entenda o que é data analytics e como utilizá-lo na sua empresa

Em tempos em que a informação é um recurso muito valioso para empresas e gestores, o data analytics acaba sendo um tema que se faz muito necessário ser explorado e compreendido por todos aqueles que almejam a otimização de seus serviços e produtos oferecidos.

A adequada utilização dos dados — advindos tanto de clientes quanto de colaboradores, podendo ser até mesmo em tempo real — pode ajudar a conduzir um acompanhamento eficiente das métricas do negócio e melhorar vários dos resultados e processos internos da empresa pelos gestores responsáveis a partir de suas observações.

Se você ainda não sabe o que é o data analytics e quais são os benefícios obtidos ao utilizá-lo na sua empresa, continue lendo nosso artigo. Nele, abordaremos os principais aspectos deste conceito fundamental para a geração de métricas que possibilitam análises aprofundadas da realidade de seu negócio, independentemente da área de atuação.

O que é data analytics?

Com o advento de um mercado conectado por meio de recursos altamente tecnológicos e de compartilhamento avançado de informações, o data analytics está intimamente ligado ao conceito de Big Data, termos ainda vistos como novidade por muitas empresas e seus gestores.

Explicado de uma maneira simples, o data analytics pode ser definido como a realização de análises a partir de um alto número de informações disponibilizadas pela utilização de ferramentas por determinados usuários por meio da internet, geralmente obtidos durante o uso de plataformas digitais.

Desse modo, saiba que o data analytics, ao ser usado de maneira estratégica pelo analista de dados, pode ser capaz de prever tendências dos usuários, preparando as empresas para modificações que se fazem necessárias em um mercado que se transforma constantemente.

Além disso, tais análises podem ser capazes de melhorar uma infinidade de questões ligadas à eficiência nas operações internas. Com essas medidas, será possível providenciar uma melhor adequação do sistema no atendimento ao cliente, por exemplo, entre outras questões que serão abordadas no decorrer deste post.

Quais são os principais tipos de análise de dados?

A seguir listamos, os principais desses tipos análises de dados, para você poder entender melhor como o uso dessa ferramenta pode interferir nas suas decisões, correspondendo de maneira sólida ao que pede o mercado atual.

Análise prescritiva

É um modelo de data analytics cujo foco é dar recomendações aos analistas de dados sobre como agir frente a determinados acontecimentos, os quais são relacionados diretamente no negócio e dentro de seus principais objetivos. Em outras palavras, ele mostra as relações probabilísticas sobre os resultados a partir de uma tomada de decisão predeterminada.

A análise prescritiva é muito usada no mercado para a diminuição de riscos sobre quaisquer modificações em sistemas da empresa e para otimizações de processos. O uso dessas análises se faz possível a partir de uma infinidade de variáveis provenientes de diversas fontes que o negócio tenha à disposição.

Análise preditiva

Com análise de um alto número de dados, provenientes do Big Data, é possível que as direcionemos de modo a prever as tendências do negócio de maneira bastante confiável — seja do consumidor de um produto em um e-commerce ou do usuário de um serviço ao utilizar uma plataforma.

Esse modelo de análise nada mais é do que uma representação estatística, muitas vezes obtido a partir de recursos como machine learning, daquilo que está acontecendo no momento em relação aos registros históricos já captados pelo sistema.

Tal modelo analítico é responsável por predições sobre as possíveis ações futuras a serem tomadas, assim como cenários ainda desconhecidos pela empresa para ajudar na decisão do gestor.

Análise descritiva

Esse tipo de análise ocupa-se do entendimento sobre o que se passa no negócio no momento em que é aplicada. Como a própria nomenclatura sugere, ela descreve as condições para que os analistas e gestores possam se debruçar para um maior entendimento dos problemas e soluções da empresa.

Antes do uso do data analytics, era comum que problemas na linha de produção existissem por anos sem serem sequer observados. Já com a utilização correta desse modelo de análises estatísticas, problemas desse tipo ficam quase impossíveis de passarem despercebidos pelos olhos dos gestores.

Um exemplo prático sobre a aplicação da análise descritiva muito útil seria a identificação de pontos ociosos ou empecilhos que afetem a continuidade da linha de produção e que possam atrasar a entrega do serviço ou produto oferecido pela empresa.

Análise diagnóstica

Da mesma forma como a análise descritiva, anteriormente citada, a análise diagnóstica opera no contexto contemporâneo ao da empresa. A diferença é que ela é mais focada e afunilada do que a descritiva. 

Enquanto a análise descritiva explora os mais diversos pontos possíveis, esse modelo acaba por explorar apenas uma pequena parte deles, já determinada anteriormente pelo analista ou gestor. Ela é capaz de trazer respostas para questionamentos sobre problemas já conhecidos por meio de dados previamente obtidos, para que seja possível construir soluções pertinentes para essas questões.

De maneira geral, o uso de análise diagnóstica se dá pela sua utilização para o entendimento de problemas que já aconteceram na empresa — os quais precisamos nos preparar — e que porventura venham a ocorrer novamente em um futuro próximo.

Dados são importantes, análises corretas ainda mais

O uso de data analytics hoje é essencial para que qualquer negócio alcance os desejados bons resultados, podendo ser utilizado nas mais diversas formas: previsão de tendências, gerenciamento de crises, resolução de problemas, definição de público-alvo para algum novo serviço ou produto, identificação de padrões comportamentais dos clientes e usuários, entre outros. A lista cresce a cada problema observado nos cotidianos dos empreendimentos.

Portanto, se faz muito importante contar com quem atua há anos nessa área para poder fazer o melhor uso possível desses recursos valiosíssimos que são os dados. Para isso, você pode contar com a Leucotron — desenvolvemos diversas frentes voltadas para uma comunicação otimizada entre seus colaboradores, múltiplas soluções para o oferecimento de um melhor atendimento aos seus clientes e desenvolvimento plataforma omnichannel.

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