A análise de dados de negócios é um tipo de análise que ajuda as organizações a minerar, processar e visualizar dados comerciais importantes e tirar proveito de padrões nos negócios que eles não poderiam fazer de outra forma.
Funções de análise de dados de negócios são o processo pelo qual as empresas usam dados criados nas próprias operações ou dados publicamente disponíveis para resolver problemas de negócios, monitorar fundamentos de negócios, identificar novas oportunidades de crescimento e atender melhor os clientes. Como dizem por aí "não se pode medir o que não consegue ver".
A análise de dados de negócios envolve partes individuais de dados ou conjuntos de dados que são armazenados no local ou na nuvem. Os conjuntos de dados que aumentam e ultrapassam determinado limite são comumente chamados de big data, o que exige um poder computacional significativo para acessar e analisar. A análise de dados de negócios usa exploração de dados, visualização de dados, dashboards integrados e muito mais, para permitir que os usuários tenham acesso a dados e insights úteis.
À medida que as empresas digitalizam cada vez mais os negócios, as funções de análise de dados de negócios são mais importantes do que nunca. Oferecer funções de análise de dados avançadas e IA com um fluxo de trabalho integrado impulsiona as organizações a implementar decisões mais inteligentes, rápidas e precisas baseadas em dados.
A análise de dados de negócios oferece estratégias de otimização de negócios que ajudam as organizações a visualizar e aproveitar padrões nos negócios que não veriam de outra forma.
O mundo muda tão rápido que as organizações precisam se adaptar com base nas informações. Atualmente, o sucesso depende de muitos elementos, mas, principalmente, as organizações precisam ter acesso rápido aos dados e insights certos para que os executivos possam agir de forma decisiva.
Quem consegue tomar decisões estratégicas rápidas tendo as informações certas à mão geralmente têm uma enorme vantagem competitiva. Com a análise de dados de negócios, as organizações podem tomar decisões de negócios de forma mais confiante com base em métricas e insights reais e eliminar as suposições na tomada de decisões.
Portanto, muitas empresas têm analistas de negócios, cujos empregos dependem da identificação de business intelligence que pode ajudar a empresa a tomar decisões mais inteligentes e rápidas que produzem uma vantagem sobre os concorrentes.
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Consultoria e análise de dados
A inteligência de negócios, que existe há muitos anos, envolve o uso de dados disponíveis para tomar decisões comerciais importantes que impactam toda a organização. Muitas vezes, a inteligência de negócios é considerada o ato de identificar e armazenar dados para serem usados na tomada de decisões.
Análise de dados de negócios1(link externo ao da ibm.com) leva o business intelligence a outro patamar, usando esses dados para fazer e responder perguntas específicas sobre o que aconteceu no passado que a) pode acontecer no futuro exatamente da mesma maneira ou b) acontecerá de forma diferente por causa de contextos novos ou diferentes.
Ela oferece uma visão completa da empresa, permitindo que as organizações expliquem o comportamento do usuário com mais eficiência. Além disso, a análise de dados de negócios também pode prever o que está por vir no futuro, fazendo previsões sobre mudanças nos resultados dos negócios.
A análise de dados de negócios beneficia cientistas de dados e analistas de dados avançados para fornecer análise estatística avançada. Alguns exemplos de análise estatística incluem análise de regressão, como o uso de dados de vendas anteriores para estimar o valor ciclo de vida do cliente e análise de cluster, como analisar e segmentar usuários de alta utilização e baixa utilização em uma área específica.
As soluções de business intelligence oferecem benefícios para todos os departamentos, incluindo finanças, recursos humanos, cadeia de suprimentos, marketing, vendas ou tecnologia da informação; e todos os setores, incluindo serviços de saúde, serviços financeiros e bens de consumo.
As práticas de análise de dados de negócios envolvem várias ferramentas que ajudam as empresas a entender os dados que estão coletando e a transformá-los em insights. Aqui estão algumas das ferramentas, disciplinas e abordagens mais comuns.
- Modelagem preditiva: as empresas muitas vezes projetam ou desenvolvem novos produtos, entram em novos mercados ou exploram novas oportunidades para as quais têm pouca experiência prévia ou poucos dados de histórico. É aqui que a modelagem preditiva e a análise preditiva entram em ação. Modelagem preditiva2(link externo ao da ibm.com) ajuda as organizações a evitar problemas antes que eles ocorram, como por exemplo saber quando um veículo ou ferramenta apresentará problemas e fará intervenções antes que ocorram os problemas ou ajuda a saber quando a mudança demográfica ou psicográfica afetará positivamente ou negativamente as linhas de produtos.
- Mineração de dados: este é um componente extremamente importante das funções de análise de dados de negócios, onde as ferramentas automatizadas revelam e entendem os dados brutos para identificar padrões, produzindo insights importantes. A crescente importância do Big Data torna a mineração de dados, também conhecida como Descoberta do Conhecimento em Bases de Dados (KDD), um componente fundamental de qualquer negócio moderno. Muito embora as empresas muitas vezes tenham dificuldade em expandir as atividades de mineração de dados à medida que procuram descobrir mais insights.
- Ciência de dados: estudo de como os dados criam insights de negócios, incorporando elementos de matemática, estatística e ciência da computação. Com o aumento das fontes de dados e a importância de analisar esses dados, a ciência de dados se torna uma das ferramentas mais importantes na no mundo corporativo e nas organizações que dependem cada vez mais dela para criar insights acionáveis que impactam os resultados de negócios.
A análise de dados de negócios aproveita a análise, a ação de ter insights dos dados, para impulsionar o aumento do desempenho dos negócios. Existem três tipos de funções analíticas valiosas que muitas vezes são empregadas em situações de funções de análise de dados de negócios.
Como a frase já diz, este tipo de análise de dados descreve os dados contidos. Um exemplo seria um gráfico de pizza que decompõe a demografia dos clientes de uma empresa.
Essa forma de análise de dados mina os dados existentes, identifica padrões e ajuda as empresas a prever o que pode acontecer no futuro com base nesses dados. Ela usa modelos preditivos nos quais os dados podem ser alimentados para fazer hipóteses sobre comportamentos ou resultados futuros. Por exemplo, uma organização poderia fazer previsões sobre a mudança nas vendas de casacos se a próxima temporada de inverno estivesse projetando temperaturas quentes.
Essas análises3(link fora do ibm.com) ajudam as organizações a tomar decisões futuras com base em informações e recursos existentes. Todas as empresas podem usar funções analíticas prescritivas aproveitando os dados existentes para fazer suposições sobre o que acontecerá em seguida. Por exemplo, organizações de marketing e vendas podem analisar as taxas de sucesso de leads de conteúdo recente para determinar quais tipos de conteúdo devem priorizar no futuro. As empresas de serviços financeiros o usam para detecção de fraudes, analisando dados existentes para tomar decisões em tempo real sobre se qualquer compra é potencialmente fraudulenta.
Para maximizar a análise de dados de negócios de uma organização, ela precisa limpar e conectar os dados, criar visualizações de dados impressionantes e fornecer informações sobre onde uma determinada empresa está hoje, ajudando a prever o que acontecerá amanhã. Geralmente envolve os seguintes componentes:
Em primeiro lugar, as organizações devem identificar todos os dados que têm em mãos e quais dados externos desejam incorporar para entender quais oportunidades de análise de dados de negócios elas têm.
Infelizmente, muitos dos dados parados em uma empresa hoje não são "limpos", o que os torna inúteis para análise real, a menos que sejam abordados.
Aqui estão algumas razões pelas quais os dados de uma organização podem precisar de limpeza:
Campos de dados incorretos: devido à entrada manual ou transferências de dados incorretas, uma organização pode ter dados incorretos misturados com dados confiáveis. Se houver algum dado incorreto no sistema, ele pode tornar todo o conjunto de dados sem sentido.
Valores de dados desatualizados: certos conjuntos de dados, como informações do cliente, podem precisar ser editados devido à saída de clientes, à descontinuação de linhas de produtos ou a outros dados de histórico que não são mais relevantes.
Dados ausentes: as empresas podem ter mudado a forma como coletam dados ou os dados coletados, o que significa que podem estar faltando dados cruciais em entradas históricas para análises futuras. Nesse caso, as empresas podem precisar investir na entrada manual de dados ou identificar formas de usar algoritmos ou machine learning para prever quais devem ser os dados corretos.
Silos de dados: se os dados existentes de uma organização estiverem em várias planilhas ou em outros tipos de bancos de dados, talvez seja necessário mesclá-los para que eles tenham todos os dados em um só lugar. Embora a base de qualquer abordagem de análise de dados de negócios sejam dados primários (por exemplo, dados que a empresa coletou de stakeholders e possui), eles podem querer anexar dados de terceiros (por exemplo, dados que compraram ou coletaram de outras organizações) para combinar os próprios dados com insights externos.
Agora, as empresas podem consultar e analisar de forma rápida gigabytes e terabytes de dados instantaneamente com computação em nuvem adicional. Cientistas de dados podem analisar dados de forma mais eficaz usando aprendizado de máquina (ML), algoritmos, inteligência artificial (IA) e outras tecnologias. Isso pode produzir insights acionáveis com base nos KPIs de uma organização.
Os dados de uma empresa são bons quando podem ser entendidos por humanos. Agora, os programas podem receber de forma rápida quantidades volumosas desses dados analisados para criar dashboards e visualizações onde os dados podem ser armazenados, visualizados, ordenados, manipulados e enviados aos stakeholders. A visualização de dados serve para várias finalidades para organizações, ajudando pessoas não técnicas a entender conceitos de análise, ajudando outras pessoas a ver padrões em vários pontos de dados ou a demonstrar o crescimento ou declínio de uma empresa. Eles podem ajudar na geração e ilustração de ideias ou na descoberta visual. As práticas recomendadas de visualização de dados incluem entender qual visual melhor se adapta aos dados que uma organização está usando e os pontos-chave que a organização espera usar para manter o visual o mais limpo e simples possível e fornecer as explicações e o conteúdo certos para garantir que a audiência com quem esse conteúdo é compartilhado entenda o que está vendo.
O gerenciamento de dados é conduzido em conjunto com as práticas acima, pois uma organização que adota funções de análise de dados de negócios deve criar uma estratégia abrangente para manter us dados limpos, principalmente porque incorpora novas fontes de dados.
As análises de negócios são úteis para cada tipo de unidade de negócios como uma maneira de entender os dados que ela possui e ajudar a gerar insights específicos que impulsionam uma tomada de decisão mais inteligente.
- Planejamento financeiro e operacional: as funções analíticas de negócios ajudam as organizações a alinhar o planejamento financeiro e as operações com mais facilidade. Ele faz isso definindo regras para o gerenciamento da cadeia de suprimentos, integrando dados entre funções e melhorando a previsão de demanda.
- Planejamento de funções analíticas: o planejamento de funções analíticas é uma abordagem integrada de planejamento de negócios que combina o uso de planilhas e tecnologia de banco de dados para tomar decisões de negócios eficazes sobre tópicos como demanda e geração de leads, custos operacionais e requisitos tecnológicos. Muitas organizações têm usado ferramentas como o Excel para planejamento de negócios, mas algumas estão migrando para ferramentas como o IBM Planning Analytics.
- Planejamento integrado de vendas e marketing: todas as organizações têm dados em históricos sobre a geração de leads, conversões de vendas e taxas de sucesso de retenção de clientes. Organizações que buscam criar planos e previsões de receita precisos e querem ter mais visibilidade dos dados de marketing e vendas usam a análise de dados de negócios para alocar facilmente recursos com base no desempenho ou na mudança da demanda para atender aos objetivos de negócios.
- Planejamento integrado do desempenho da força de trabalho: à medida que as organizações passam pela transformação digital e reagem às mudanças nas estruturas, elas precisam garantir que tenham a força de trabalho certa com as habilidades certas. Isso é verdade principalmente em um mundo em que os funcionários têm mais probabilidade de deixar a empresa por um novo emprego. O planejamento de desempenho da força de trabalho ajuda as organizações a entender os requisitos da força de trabalho, identificar e lidar com as lacunas de habilidades e recrutar e reter talentos para atender às necessidades da organização hoje e no futuro.
As empresas que procuram aproveitar os dados de negócios provavelmente precisarão aprimorar as habilidades dos funcionários atuais ou contratar novos funcionários, criando talvez novas descrições de cargos. Organizações orientadas por dados precisam de colaboradores com excelentes habilidades analíticas e de comunicação.
Aqui está o tipo de funcionários de que eles precisarão para aproveitar todo o potencial de estratégias robustas de análise de negócios.
- Cientistas de dados: esses colaboradores geralmente são responsáveis por gerenciar os algoritmos e modelos que alimentam os programas de análise de dados de negócios da empresa. Os cientistas de dados organizacionais aproveitam bibliotecas de código aberto, como NTLK, para que os algoritmos usem ou construam os próprios algoritmos para conduzir análises de dados. Elas se destacam na solução de problemas e geralmente precisam conhecer várias linguagens de programação, como o Python, que ajuda a acessar algoritmos de aprendizado de máquina prontos para uso e SQL, o que ajuda a extrair dados de bancos de dados para alimentar um modelo. Nos últimos anos, um número crescente de escolas agora oferece mestrado ou bacharelado em ciência de dados, onde os alunos se envolvem em um programa de graduação que ensina ciência da computação, modelagem estatística e outras aplicações matemáticas.
- Engenheiros de dados: criam e mantêm sistemas de informações que coletam dados de diferentes locais que são limpos, classificados e colocados em um banco de dados mestre. Eles geralmente são responsáveis por garantir que os dados possam ser coletados e acessados de forma fácil pelos stakeholders para oferecer às organizações uma visão em um único dashboard das operações de dados.
- Analistas de dados: analistas de dados desempenham um papel fundamental na comunicação de insights a stakeholders externos e internos. Dependendo do tamanho da organização, eles podem estar envolvidos na coleta e análise dos conjuntos de dados e na criação de visualizações de dados, ou podem apenas levar o trabalho criado por outros cientistas de dados e focar na criação de uma narrativa sólida para as conclusões principais.
As organizações modernas precisam ser capazes de tomar decisões rápidas para competir em um mundo em rápida mudança, onde novos concorrentes surgem a cada ano e os hábitos dos clientes estão sempre mudando. As organizações que priorizam as funções de análise de dados de negócios têm várias vantagens em relação aos concorrentes que não o fazem.
- Decisões mais informadas: ter uma visão flexível e abrangente de todos os dados em que uma organização se baseia pode eliminar a incerteza e fazer com que a organização tome medidas de forma rápida. Se os dados de uma organização sugerirem que as vendas de uma determinada linha de produtos estão caindo vertiginosamente, a organização pode decidir descontinuá-la. Se o risco climático afetar a colheita de uma matéria-prima da qual outra organização depende, talvez seja necessário ter uma nova matéria-prima no lugar da antiga. Isso é útil ao considerar estratégias de preços. A forma como uma empresa define o preço dos produtos ou serviços baseia-se em milhares de pontos de dados, muitos dos quais não permanecem estáticos ao longo do tempo. Independentemente de a empresa ter uma estratégia de preços fixos ou dinâmicos, é fundamental ter acesso a dados em tempo real para fazer preços mais inteligentes a curto e longo prazo. Para as organizações que desejam incorporar preços dinâmicos, a análise de dados de negócios permite que elas utilizem milhares de pontos de dados para reagir a eventos externos e tendências para identificar o ponto de preço mais lucrativo com a frequência necessária.
- Visualização de informações em um único painel: aumente a colaboração entre departamentos e usuários de linha de negócios, pois todos têm os mesmos dados e estão falando do mesmo playbook. Isso pode expor padrões mais invisíveis, permitir que departamentos diferentes entendam a abordagem holística da empresa e aumentem a capacidade da organização de responder a mudanças no mercado.
- Serviço aprimorado ao cliente: ao saber o que os clientes querem e quando e como eles querem, as organizações terão clientes mais felizes e, portanto, gerarão mais fidelização. Além disso, ao tomar decisões mais inteligentes sobre alocação de recursos ou fabricação, as organizações provavelmente poderão oferecer esses produtos ou serviços a um preço mais acessível.
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A análise preditiva é um ramo da análise avançada que faz previsões sobre resultados futuros usando dados históricos combinados com modelagem estatística, técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina.
Notas de rodapé
1 Business Intelligence versus Análise de dados de negócios (link externo ao da ibm.com), Harvard Business School
2 Como a análise preditiva pode impulsionar o desenvolvimento de produtos (link externo ao da ibm.com), McKinsey, 16 de agosto de 2018
3 O que é análise de dados preditiva? (link externo ao da ibm.com), Blog da Harvard Business School, 2 de novembro de 2021