*Atualizado em: 28/10/2019 A tecnologia nos permitiu reunir uma quantidade gigantesca de dados, frutos das diversas interações e transações entre empresas e clientes. Essa massa de informações pode ser condensada para gerar conhecimento estratégico, a ser usado na tomada de decisão por parte dos gestores. Com uma base sólida na hora de realizar escolhas importantes para o futuro da companhia, a chance de sucesso é muito maior. E no mercado competitivo atual, essa pode ser uma vantagem substancial para que a sua empresa se destaque. Pensando nisso, reunimos aqui algumas técnicas para ajudar você a realizar a análise de dados e otimizar de maneira inteligente esse processo, garantindo uma gestão integrada. Boa leitura! Coleta de dados Antes de realizar a análise dos dados, é necessário coletar as informações. Esse processo pode ocorrer de três maneiras. Coleta contínua Nessa modalidade, os dados são coletados conforme os eventos ocorrem, geralmente em tempo real. Pode ser realizada durante um tempo predeterminado ou seguir conforme a necessidade. Coleta periódica Esse tipo de coleta é realizada de tempos em tempos, seguindo um cronograma de recolhimento de dados. Funciona como um ciclo, no qual são coletados os indicadores conforme os prazos estabelecidos. Coleta ocasional A coleta ocasional ocorre sem um período específico ou uma continuidade. Nesse sentido, sua aplicação acontece quando o gestor identifica algo que precisa ser metrificado. Então, é realizada a coleta que servirá de base para a análise. Big Data Esse é um tema recorrente em sites de tecnologia, devido à sua importância estratégica. Para guardar todos os dados derivados das operações de uma empresa, é necessário estabelecer uma categoria especial de banco de dados, capaz de lidar com um grande volume de informações. Esse banco é o Big Data, que pode ser implementado em um servidor local ou em nuvem. O termo descreve um volume gigantesco de dados — que podem ser armazenados de forma estruturada ou não. Porém, seu valor não está na quantidade de informações guardadas, e sim no que uma empresa pode fazer com essas informações. Nesse sentido, o uso do Big Data é baseado em 5Vs: velocidade; volume; variedade; veracidade; valor. Para que funcione com eficiência, um Big Data deve entregar esses cinco itens acima. Por meio dele, então, poderemos aplicar as técnicas de análise de dados que veremos em seguida. Veja também: Quais os efeitos da Inconsistência de Dados? Técnicas de análise de dados Reunir dados é parte do trabalho para desenvolver uma estratégia de sucesso para a sua empresa. Porém, não basta manter um armazenamento gigante de informações — é necessário que você extraia um conhecimento que forneça base para as tomadas de decisão. Para tanto, você pode contar com uma série de técnicas que auxiliam a realizar a análise das informações coletadas e armazenadas em seu Big Data. Existem várias maneiras de trabalhar com um conjunto de dados. Neste artigo, reunimos algumas para ajudar você. Análise preditiva Com o objetivo de prever situações que poderão acontecer em um futuro próximo, a análise preditiva é uma técnica que busca, a partir de acontecimentos passados, visualizar eventos apenas prováveis. Trata-se de uma das técnicas mais conhecidas e utilizadas pelos gestores, afinal, todos querem se proteger de eventuais riscos ou aproveitar oportunidades. Para utilizá-la, você pode buscar, nos seus dados, por padrões que aconteceram antes ou durante algum evento importante. Com essas informações, você estará preparado para lidar com a situação, caso ela volte a se repetir. Análise prescritiva Essa técnica é muito confundida com a análise preditiva, uma vez que as duas trabalham com a mesma lógica, porém seus objetivos são diferentes. A análise prescritiva não encontra tendências futuras, mas possíveis consequências para determinadas ações. É uma maneira de encontrar a melhor decisão de acordo com a situação em que se encontra, buscando a escolha mais efetiva para o momento segundo padrões que já ocorreram. Como você pode imaginar, essa análise tem um grande valor, uma vez que permite melhorar o desempenho das decisões que serão tomadas. De acordo com a Gartner, consultoria americana de tecnologia, apenas 3% das empresas utilizam a análise prescritiva em seus dados, o que significa que ela pode se tornar um grande diferencial para quem a realiza com eficiência. Análise descritiva Podemos entender a análise descritiva como uma verificação em tempo real dos dados coletados por meio de uma mineração. Como exemplo, pense em uma análise de crédito, na qual o cliente realiza o pedido e a empresa faz uma pesquisa nas informações disponíveis para decidir se é viável liberar ou não o valor solicitado. Esse tipo de técnica é utilizado para dar pronta resposta a pedidos que necessitam de uma melhor compreensão no momento em que são realizados. É uma maneira de visualizar as informações não para aplicações no futuro, mas no presente. Análise diagnóstica Enquanto a descritiva busca detalhar ao máximo o resultado, em busca de uma informação específica, a análise diagnóstica tem o objetivo de obter um conhecimento mais geral. Esse tipo de análise pode ser utilizado para entender melhor seus clientes, traçando um perfil geral para seu público-alvo e melhorando suas ações de marketing e política de vendas. Otimização na análise de dados Todas as técnicas aqui descritas podem ser implementadas de várias maneiras. Porém, a forma mais eficiente de colocá-las para trabalhar a seu favor é adotando ferramentas de gestão que ajudem na gestão e execução. Automatizar os processos de análise pode trazer uma variedade de vantagens para o gestor. Entre elas, podemos destacar a diminuição dos custos, o aumento de produtividade e a melhora da confiabilidade. Ao implantar uma ferramenta de gestão para analisar dados, todos os setores da empresa poderão melhorar seu desempenho, visualizando e contribuindo com informações para serem verificadas. Essa opção também evita o retrabalho dos colaboradores, que podem averiguar se algum dado necessário já foi inserido por outro funcionário. Realizar as análises por meio de uma solução específica é muito mais prático. É algo que pode ser feito em poucos minutos com apenas alguns cliques. O resultado é uma simplicidade maior na execução e mais facilidade nas tomadas de decisão estratégicas. Sistema de gestão integrada Um sistema de gestão
