Em um mundo cada vez mais orientado a dados, as empresas que conseguem tomar decisões mais informadas têm uma vantagem competitiva. A análise de dados é uma ferramenta poderosa que pode ajudar as empresas a entender seus dados e identificar oportunidades de melhoria, transformando informações complexas em ações estratégicas.
Este artigo explora cada etapa de como usar a análise de dados para a tomada de decisão, com exemplos práticos e explicações detalhadas para ajudar você a compreender como dados podem impulsionar o sucesso da sua empresa.
O que você verá nesse artigo:
Como a Análise de Dados pode ajudar na tomada de decisão?
A análise de dados é o processo de examinar, limpar, transformar e modelar dados com o objetivo de descobrir informações valiosas, tendências ocultas e insights acionáveis. Ela se concentra em dar sentido aos dados brutos, capacitando as organizações a tomar decisões informadas e estratégicas.
A análise de dados desempenha um papel crucial em diversas áreas, desde o marketing até a saúde e a pesquisa científica. Ela permite que as empresas identifiquem oportunidades de mercado, compreendam o comportamento do cliente, otimizem processos operacionais e antecipem tendências.
Além disso, a análise de dados ajuda a mitigar o risco ao tomar decisões embasadas em informações concretas, em vez de palpites. Ela transforma dados em um ativo estratégico, capacitando as empresas a se tornarem verdadeiramente data-driven.
Como funciona o processo de Análise de Dados?
Podemos considerar a análise de dados um processo que através de uma metodologia estruturada, permite explorar dados e ajuda a obter insights valiosos. A análise de dados abrange etapas sequenciais que vão desde a identificação de problemas até a criação de recomendações baseadas em análises detalhadas e padrões ocultos.
É importante considerar o processo da análise de dados como uma cadeia de etapas onde uma depende diretamente da outra, chega a ser quase uma receita de bolo de uma forma geral, claro que existem dificuldades e especificidade em cada etapa de acordo com o projeto ou segmento da empresa.
Mas em linhas gerais se você seguir esse passo a passo, em pequenos e grandes projetos, você vai ter mais chances de agregar muito valor ao negócio.
Passo a Passo de como usar a Análise de Dados para a tomada de decisão
As etapas abaixo podem ser adptadas, esse método é um dos que eu em muitos anos de atuação entendo como ser premissa para trabalhar com dados e de fato gerar valor com as análises.
1. Identificar o Problema ou Objetivo de Negócio:
Comece definindo o que você quer alcançar ou resolver. Isso poderia ser aumentar vendas, melhorar a satisfação do cliente ou otimizar processos.
Exemplo: Uma loja online quer entender por que as taxas de abandono de carrinho são altas.
Ferramenta Sugerida: Brainstorming para gerar uma lista de questões-chave.
2. Coleta e Tratamento de Dados:
Encontre fontes de dados relevantes, como registros de vendas, informações de clientes e interações no site. Em seguida, organize esses dados para facilitar a análise.
Exemplo: A loja online coleta dados de navegação, histórico de compras e informações do cliente. Esses dados podem ser provenientes do Google Analytics para mensuração e análise de navegação. Além disso, podemos ter dados transacionais ou de CRM que podem ser coletados via alguma ERP
Ferramenta Sugerida: Ferramentas de ETL, pode ser o bom e velho Excel, Python, Power Query ou mais avançadas como o Talend, para extrair e preparar dados.
3. Pensamento Analítico:
Explore os dados em busca de padrões e tendências. Use estatísticas básicas para entender as relações entre os dados.
Exemplo: Descobrir que clientes que visualizam determinados produtos costumam comprar itens relacionados.
Ferramenta Sugerida: Excel para realizar análises estatísticas básicas.
4. Teste de Hipótese:
Formule hipóteses baseadas em seus insights e teste-as usando dados. Isso ajuda a validar ou refutar suas suposições. É bastante comum no mercado e no marketing, falarmos de Teste A/B para validar hipóteses ou até mesmo confrontar performance entre 2 modelos ou 2 opções de alguma ação que o usuário pode realizar, como por exemplo, cor do botão comprar, posiciao do botão de cadastro, texto inicial de impacto, entre outras variáveis.
Exemplo: Testar se oferecer um desconto para produtos relacionados reduzirá as taxas de abandono de carrinho.
Ferramenta Sugerida: Ferramentas para mensurar resultados de análise estatística, como o R ou Python.
5. Análise:
Visualize seus resultados por meio de gráficos e tabelas. Isso torna mais fácil entender e comunicar os insights obtidos.
Exemplo: Criar um gráfico mostrando como as taxas de abandono de carrinho diminuíram após a implementação do desconto.
Ferramenta Sugerida: Ferramentas de visualização, Looker Studio, Tableau ou Power BI.
6. Recomendações Baseada em Dados:
As recomendações data-driven representam o ápice da transformação de dados brutos em ações estratégicas. Nesta etapa crucial do processo de análise de dados, insights precisos e significativos são traduzidos em orientações concretas que influenciam as decisões de negócios.
Exemplo 1: Imagine que uma empresa de varejo deseja aumentar suas vendas online.
Insights: A análise de dados revelou que produtos de uma determinada categoria têm maior demanda durante certas estações do ano.
Recomendação: Ajustar o mix de produtos para destacar itens populares nas estações apropriadas, aumentando assim a conversão de vendas.
Exemplo 2: Imagine que uma empresa de software deseja maximizar o retorno sobre o investimento em suas campanhas de marketing.
Insights: A análise dos dados de campanhas anteriores revelou que determinados canais têm um histórico de melhor desempenho em relação a outros.
Recomendação: Alocar uma parte maior do orçamento para os canais de alto desempenho, aumentando a eficácia geral das campanhas.
Ao aplicar essas recomendações, as empresas podem otimizar processos, aumentar a satisfação do cliente, melhorar a eficácia das campanhas e tomar decisões mais informadas e estratégicas. Elas servem como a ponte entre a compreensão dos dados e a criação de valor real para o negócio
Ferramenta Sugerida: Ferramentas de apresentação, como o PowerPoint ou Google Slides.
Como usar a Análise de Dados para gerar Insights Relevantes
A análise de dados é uma abordagem poderosa que transforma dados em informações valiosas. Ao seguir essas etapas, profissionais podem desbloquear insights relevantes e tomar decisões informadas que impulsionam o crescimento e a inovação.
A análise de dados é muito mais do que números e gráficos. Ela é a chave para transformar montanhas de informações em insights que direcionam o sucesso. Ao entender o que é a análise de dados e como ela funciona, você estará melhor preparado para enfrentar os desafios de hoje e aproveitar as oportunidades de amanhã.
Assim como disse o professor e estatístico William Edwards Deming:
"Sem dados, você é apenas outra pessoa com uma opinião.”
Com isso fica claro a importância de se pautar em dados para tomar qualquer decisão de negócio, mas para ter o dado certo, e o mais importante, a recomendação certa, é preciso seguir uma metodologia que te oriente para esse caminho. As vezes pensamos que pode ser difícil gerar um insight, porém, uma vez seguindo a jornada da análise de dados, essa tarefa se torna natural, pois você ja está envolvido com os dados e tem claro quais são os problemas de negócio que a empresa precisa resolver.
Como tudo começa com o entendimento dos problemas e objetivos de negócios da empresa ou de seu cliente, considere fazer as perguntas certas para nortear seus projeto. Ao fazer perguntas cruciais, como "quê", "qual", "quem", "quando", "onde", "porquê" e "como", você inicia uma jornada que transforma dados em informações impactantes, prontas para orientar a ação. Para extrair insights significativos de seus dados, você precisará descobrir padrões ligando os pontos.
A Jornada para a Inteligência Data-Driven
Dominar a análise de dados é essencial para qualquer pessoa que deseje maximizar o potencial dos dados. Após ler este blog, explore mais aprofundadamente com "Data Science for Business" de Foster Provost e Tom Fawcett, que explora conceitos analíticos em detalhes. Como dizem os autores: "Para sobreviver e prosperar em uma era orientada por dados, as empresas devem saber como usar os dados de maneira eficaz."
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