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DMEP - Cegueira das Organizações

29/05/2018

Os tipos de análise de dados

Filipe Drumond Reis*
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O crescimento do volume de dados disponíveiscombinado coma evolução das técnicas e capacidade de processamento tem permitido o desenvolvimento de tipos de análises de dados cada vez mais robustas e capazes de gerar valor e vantagens competitivas nas organizações. Compreender os tipos de análise de dados, suas aplicações e usos permitem às empresas desenvolverem iniciativas para aperfeiçoarem e transformarem seus sistemas de informação, robustecendo o sistema de gestão e possibilitandoa maximização dos ativos de dados existentes na organização.

A implantação de um processo de Business Intelligence (BI) em uma organização envolve mais do que fornecer ferramentas para analisar dados, ele contempla métodos, técnicas, tecnologias, base de dados, pessoas, informações, métricas, ferramentas de análise, mudança de cultura,etc. À medida que um BI evolui, suas possibilidades da análise de dados vão muito além de gerar relatórios, indicadores e métricas tradicionais, elas podem gerar um valor ainda maior quando utilizadas em previsões e reações em tempo real.

A empresa de consultoria Gartner propôs, em uma visão simplificada, quatro tipos de análise de dados:



1.    Análises Descritivas – O que está acontecendo? É o modelo de análise mais comum em que se apresenta fatos passados, descrevendo resultados. Exemplo: Vendas realizadas, preço médio, descrição do perfil dos clientes, ou seja, toda análise que apresenta de forma descritiva um resultado.

2.    Análises de Diagnóstico – Porque isso está acontecendo? Ela explora as razões porquê determinado resultado ocorreu. Exemplo: Evolução das vendas no tempo, variações dos resultados por região, aumento ou diminuição das vendas devido a ação de concorrentes, efeitos de uma promoção ou estratégia comercial, etc.

3.    Análises Preditivas - O que é provável que aconteça? É o uso de previsões a partir de modelos analíticos. Exemplo: previsões de preço, previsões de crescimento ou declínio da demanda por determinado produto, previsões sobre o aumento ou diminuição de custos de insumos, previsões de quais produtos podem vender mais em determinado período etc.

4.    Análises Prescritivas - O que preciso fazer? São análises que levam diretamente a uma decisão ou automação de processo. Elas envolvem, em geral, uma análise multivariada que permite orientar decisões. Exemplo: sugestão de rotas mais rápidas para determinado destino, priorização de produtos a serem produzidos no dia, quais produtos têm maior chance de sucesso, qual ação de marketing tem maior capacidade de atração. Além disso, muitos processos operacionais podem ser substituídos por meio dessas análises combinadas com,por exemplo, automação via chatbots ou outros tipos de tecnologias de aprendizado de máquinas.

A grande maioria dos esforços de análise e orçamentosdas organizações é gasta nas análises descritivas e de diagnóstico, que têm evoluído para o conceito de Self-Service Analytics, em que um pedaço significativo do trabalho é realizado por usuários de negócios que fazem suas próprias análises. Por outro lado, em um contexto de Transformação Digital, os tipos de análise Preditivas e Prescritivas tendem a ganhar relevância.

As atividades serão guiadas por dados e os processos serão automaticamente orientados por análises e algoritmos. As organizações devem investir em aprendizado de máquina, inteligência artificial, ciências de dados para automatizar seus negócios. Contudo, não se deve descartar os tipos de análise tradicionais, um sistema maduro de Análise de Dados contempla um equilíbrio dos quatro tipos de análises.

* sócio-gerente da DMEP

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