Muitas empresas têm investido muito no armazenamento de dados e para obterem os melhores resultados é fundamental ter as perguntas certas. Mas como formular os questionamentos corretos?
Há 4 principais análises de dados e todas são baseadas em perguntas. Análise descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva. Todos os tipos ajudam a fazer uma leitura completa da empresa no mercado.
- Análises descritivas.
A análise descritiva é um dos primeiros níveis de observação. Ela visa compreender qual é o cenário da empresa ou da situação por meio de algumas ferramentas.
É o método mais simples de conhecer o que está por trás dos dados. É possível verificar o volume de vendas do negócio em cada área. Também é possível compreender o número de empresas abertas em determinado ramo.
Quando conta com duas variáveis, oferece uma verificação sobre a correlação de dados. É o caso de analisar o número de concorrentes e o faturamento de cada empresa.
- Análises diagnósticas.
Este é segundo nível de avaliação dos dados e exige que a abordagem descritiva tenha ocorrido.
A partir da análise diagnóstica é possível saber quem comprou, onde comprou, quando comprou, porque comprou ou, ainda, porque deixou de comprar. Com um bom planejamento, é possível alterar o que não estiver funcionando bem para o sucesso do negócio, deixando de lado o que não traz resultados e mantendo ou ampliando o que for positivo.
Um exemplo bem comum onde a análise diagnóstica está presente são nos relatórios mensais, que trazem comparações de resultados entre determinados períodos de tempo.
Se uma rede de supermercados precisa vender um determinado produto que está no estoque, pode utilizar a análise diagnóstica para compreender o perfil do cliente que pode vir a comprar esse produto, criando campanhas direcionadas e aumentando o retorno sobre o investimento.
- Análises preditivas.
A partir das análises preditivas é possível verificar o que possivelmente acontecerá visando se preparar para o futuro.
O principal mecanismo é a identificação e a análise de tendências. É possível utilizar o comportamento de vendas em certas épocas do ano para prever a demanda e a necessidade de estoque.
Essa é uma maneira de mapear o que pode acontecer em determinados cenários, o que permite provisionar recursos ou se preparar para diminuir riscos.
A análise preditiva utiliza técnicas de estatística, mineração de dados e aprendizagem de máquina para encontrar significado em grandes quantidades de dados. Como o próprio nome adianta, ela trabalha com probabilidades, predições.
- Análises prescritivas.
A partir do reconhecimento da situação com as análises descritivas, diagnósticas e preditivas, é possível definir um plano de ação. Esta análise oferece os subsídios que são necessários para gerar os impactos desejados. Criar roteirizações de atuação, de modo a otimizar o fluxo de trabalho e ampliar a produtividade da empresa.
Existem duas abordagens principais da análise prescritiva: a simulação e a otimização.
A simulação é mais usada em projetos. Identifica comportamentos de sistema sob diferentes configurações. Também garante que os indicadores de desempenho de atendimento sejam alcançados.
Já a otimização suporta o planejamento operacional, tático e estratégico de um negócio já em andamento.
Como vimos, as análises descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas são fundamentais para obter a melhor gestão de dados. Ao explorá-las corretamente, a tomada de decisão é favorecida. Com essas quatro análises, é possível ter uma visão detalhada de desempenho e de possíveis soluções de problemas. São através de relatórios mais aprofundados que podemos decidir o melhor caminho a seguir, identificando possíveis erros e induzindo a decisões corretas.
Facebook e Instagram: @zetadados
