Análise de Dados: o que é e quais as principais etapas
Houve um tempo em que, para tomar decisões importantes, as empresas dependiam apenas de opiniões com pouco fundamento.
Publicado em 11 de abril de 2022
Houve um tempo em que, para tomar decisões importantes, as empresas dependiam apenas de opiniões com pouco fundamento. Não havendo dados para se basear, era preciso optar por soluções sem ter muita clareza se aquilo fazia mesmo sentido.
Com a análise de dados, isso mudou completamente. Com cada vez mais informações à disposição, esse processo permite que as empresas façam estudos complexos para tomar determinações estratégicas cada vez mais assertivas, e tenham um maior entendimento do próprio negócio.
Mas afinal, o que é análise de dados? A seguir, explicamos com mais detalhes como funciona esse processo e quais as principais ferramentas utilizadas!
Glossário
O que é análise de dados?
Quase tudo o que fazemos diariamente é capaz de gerar dados: interações em redes sociais e aplicativos, fotos, compras online, vídeos de câmeras de segurança, palavras digitadas, entre muitas outras coisas. Em todas essas informações, podem estar escondidos insights valiosos, mas que precisam passar por um processo de organização para que sejam devidamente investigados.
É aí que entra a importância da análise de dados (ou Data Analytics), que visa examinar essas informações que você tem à disposição para encontrar padrões e ajudar na compreensão de problemas e questões do seu negócio.
Esse processo pode ser utilizado, por exemplo, para que você entenda fatias demográficas do seu público, por que determinado produto está com baixas vendas, quanto estoque você precisa ter para manter a operação, o que seus clientes esperam de próximos lançamentos, entre milhares de outras dúvidas.
Para isso, você precisará utilizar todo o raciocínio lógico, além de noções de matemática e estatística, e até mesmo habilidades com linguagens de programação.
Quais são os tipos de análises de dados?
Comumente, há quatro principais tipos de análises de dados feitas, que têm diferentes objetivos. Abaixo, explicamos o que é cada uma delas e qual o seu principal intuito.
Descritiva
Trata-se do tipo de análise mais comum. Seu objetivo é organizar dados reais para descrever de que forma um acontecimento se dá, para a partir daí, criar métricas, relatórios e segmentações e tomar decisões embasadas. Além do meio empresarial, ela também é muito popular academicamente.
Preditiva
A análise preditiva tenta prever cenários futuros com base em padrões passados, criando possíveis cenários de acordo com eventuais acontecimentos. Isso ajudará a tomar decisões estratégicas com base em situações que têm boa probabilidade de acontecer.
Prescritiva
Esse tipo está diretamente ligado ao anterior. Em uma análise prospectiva, você deverá investigar aquilo que foi predito e entender qual dos cenários futuros é o mais viável, e qual poderá oferecer menos risco e melhores resultados.
É muito comum que essa análise seja feita em conjunto com algoritmos, inteligências artificiais e Machine Learning, por exemplo.
Diagnóstica
Por fim, o objetivo da análise diagnóstica é tentar identificar situações passadas que estejam causando o cenário atual – ou seja, a relação entre causa e consequência. Mesmo que não seja possível afirmar com certeza, esse reconhecimento pode ser feito com base em probabilidades, e da mesma forma, guiar as decisões futuras da empresa.
Como fazer uma análise de dados?
Você sabe como funciona uma Análise de Dados? Abaixo, explicamos de maneira simplificada quais as principais etapas e como cada uma funciona, confira!
Entendimento do objetivo da análise
Todo projeto de análise de dados é ocasionado por uma motivação ou objetivo. Por essa razão, antes que você comece as etapas práticas, defina bem qual o problema que você está buscando resolver, ou o que você quer entender exatamente a partir dos dados.
Essa etapa vai ser importante pois você poupará o tempo que passaria analisando informações desnecessárias e foca no que é essencial. Além disso, você também pode definir algumas hipóteses sobre os problemas que você quer resolver ou sobre o cenário dos dados.
Entendimento dos dados
Em seguida, chegou o momento de começar a trabalhar com as informações. Pode ser que você ainda não tenha os dados em sua totalidade, e nesse caso, precisará implementar uma estratégia para extraí-los de alguma forma.
Supondo que você já tenha os dados à disposição, é preciso que você entenda o tipo de dados que você irá analisar, se eles podem responder às suas hipóteses e se é necessário fazer alguma modificação na estrutura para utilizá-los ou fazer uma nova aquisição.
Preparação dos dados
Antes de partir para a análise propriamente dita, os dados devem passar por uma preparação. Isso significa que você terá que fazer uma limpeza, depois agregar e formatar para deixá-los prontos para a investigação.
Na etapa de limpeza, procure ver se há dados ausentes, e pense sobre o que pode ter causado isso, e como isso será levado para a análise. Busque também por duplicações e discrepâncias, ou seja, informações que estejam muito diferentes, e provavelmente, podem estar erradas.
Após resolver esse tópico, comece a agregação e a formatação. Escolha a forma como você pretende agregar esses dados pensando no objetivo final e evidenciando as informações que você quer analisar.
Análise de dados
Dados entendidos, limpos e organizados? Chegou a hora de analisá-los! Para isso, defina quais indicadores você quer analisar e classifique as informações como preferir, utilizando elementos visuais sempre que possível para auxiliar no seu entendimento e dos demais profissionais.
Em alguns casos de grandes quantidades de dados, pode ser necessário fazer a modelagem de dados para encaminhar os dados para Machine Learning ou Deep Learning
Lembrando que esse processo não é necessariamente linear, e pode ser que você chegue a conclusões que deve voltar às etapas anteriores para ter melhores resultados. Além disso, ele também pode ser contínuo, e sempre que novos dados forem acrescentados, é possível realizar novos relatórios.
Como aprender a fazer análise de dados?
Se você ficou interessado em começar a atuar como analista de dados, saiba que é possível aprender a fazer as suas próprias avaliações! Para isso, a melhor forma é fazer um curso de Data Analytics, que vai tratar de tudo o que é essencial para você começar a atuar na área.
O curso de Data Analytics da Awari faz parte da Trilha de Ciência de Dados e tem duração de oito semanas. Ao longo da sua jornada, você terá aulas ao vivo com professores especialistas e poderá agendar mentorias com profissionais com vasta experiência nas maiores empresas do mercado. Saiba mais clicando aqui!
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