Análise de dados

Big Data: você conhece os 4 tipos de análise de dados?

Big Data: você conhece os 4 tipos de análise de dados

O Big Data é uma ferramenta que ajuda as empresas a obter informações que podem ser usadas para otimizar a tomada de decisão, e todos os tipos de análise de dados ajudam a fazer uma leitura completa do mercado.

No entanto, essa prática depende da capacidade de análise, pois a simples coleta de dados é insuficiente. Para traduzi-los em informações úteis que podem ser adotadas no seu negócio, é preciso saber interpretá-los.

Isso passa pela compreensão do conceito de diferentes tipos de análise, e é isso que vamos apresentar nesse post. Vamos começar?

Os 4 principais tipos de análise de dados

A análise do Big Data passa por diferentes técnicas, e os modelos que listamos se destacam pela potencialidade de trazer bons resultados e fácil usabilidade.

É importante saber que há duas camadas de análise que ajudam a diferenciar o Business Intelligence e o Analytics. A primeira é a tradicional, que abrange avaliações descritivas, que indicam o que já ocorreu sem emitir julgamentos.

Ela também envolve análises diagnósticas, que derivam da descritiva. O objetivo é apresentar o que motivou determinado evento a partir da relação entre duas ou mais variáveis. Nesse caso, são construídos indicadores e é adotado o julgamento de valor.

Em uma segunda camada, existem os tipos de análise prescritivos e preditivos. Esses definem o Analytics por serem mais aprofundados. Isso não significa que as avaliações descritiva e diagnóstica devam ser deixadas em segundo plano: as leituras são complementares e permitem compreender melhor o cenário. 

Confira os 4 principais tipos de análise existentes:

1. Análise preditiva

Esse é o modelo mais conhecido, pois ajuda a prever cenários futuros com base na análise de padrões da base de dados. Assim, é possível tomar decisões mais precisas.

Os métodos usados pela análise preditiva são dados estatísticos e históricos, além da mineração e da inteligência artificial. Ela é indicada para projetar comportamentos futuros do público e do mercado, além de avaliar flutuações da economia e tendências de consumo.

2. Análise prescritiva

A ideia aqui é verificar as consequências das ações tomadas, o que possibilita saber o que deverá ocorrer ao escolher determinadas atitudes. Essa camada é a que possui mais valor, pois precisa do elemento humano para se concretizar. Além disso, ela é relevante porque define o caminho a ser tomado para que a ação ocorra conforme o esperado.

Em outras palavras, uma meta é traçada e, a partir disso, são indicados os caminhos que devem ser percorridos para alcançá-la. Por isso, a análise prescritiva é considerada a mais complexa, já que o profissional deve conhecer técnicas de data science e ser um especialista no negócio e no ecossistema em que se insere.

Apesar de sua importância, muitas empresas ainda não usam essa análise. Isso pode ser feito pela listagem de padrões e aplicação de filtros por especificidades, o que permite ter um contexto real da situação e dos efeitos das ações.

Um exemplo é a saúde, que pode delinear padrões de doenças para os pacientes e verificar como cada atitude impactará sobre esse grupo. Assim, é possível verificar a melhor alternativa.

3. Análise descritiva

O objetivo desse modelo é permitir que o analista compreenda os eventos em tempo real. É muito utilizado em situações como a análise de crédito. Nesse caso, o banco avalia as informações do indivíduo e confere o risco envolvido no processo. Assim, define-se a taxa de juros.

Como a análise descritiva não emite julgamento de valor, ela é indicada para visualizar os dados e entender o impacto no presente, mas sem fazer relação com o passado ou o futuro. Ajuda a tomar decisões imediatas com tranquilidade e segurança.

4. Análise diagnóstica

A finalidade dessa prática é compreender as causas de um evento, ou seja, responder às perguntas:

  • Quem?
  • Quando?
  • Onde?
  • Como?
  • Por quê?

O ideal é analisar o impacto e alcance de uma ação tomada. A partir disso, pode-se traçar estratégias para aprimorar os resultados. Esse é um modelo muito usado em vendas e deve ser complementado com a análise preditiva para reforçar a projeção dos dados.

Gostou de saber como funciona os 4 tipos de análise de dados? Então compartilhe esse post nas suas redes sociais e leve esse conhecimento para os seus contatos!

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