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. 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 neste post. Vamos começar?

Quais são os 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 de dados 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.

Para que servem os tipos de análises de dados?

Cada um dos tipos de análise de dados serve a um propósito específico, como você aprendeu nos tópicos anteriores. Alguns exemplos podem ajudá-lo a entender melhor.

As análises de dados preditivas são as mais utilizadas por aí, porque permitem que as empresas entendam algumas das métricas com que estão trabalhando. Ela indica coisas como as informações demográficas dos consumidores e permite que a sua empresa gere inteligência de mercado e saiba exatamente que produto um cliente procura.

A análise preditiva é empregada por empresas como a Netflix, para entender exatamente que tipos de programas recomendar a seus assinantes. Com Big Data e Machine Learning o site de streaming consegue entender comportamentos e achar o seriado ou filme mais indicado para você.

Já a análise prescritiva é útil para verificar a eficiência de processos. Esse tipo de análise é utilizado por empresas como o Google, para entender exatamente que websites exibidos na busca são relevantes para os usuários e corrigir os resultados apresentados para determinadas palavras-chave.

As análises descritivas são feitas a todo o tempo e adotadas pela sua operadora de cartão de crédito quando você usa recursos como a avaliação emergencial. Nesse tipo de situação, o cliente contrata o serviço que aumenta o seu limite caso uma compra o extrapole, de acordo com seu perfil de consumo e a assiduidade com que realiza pagamentos.

A análise descritiva é tão precisa que ela oferece uma resposta instantânea para essa demanda e aprova (ou não) um pagamento e a liberação de um crédito extra.

As análises diagnósticas, por sua vez, avaliam a dimensão de uma ação realizada pelo negócio. Ela ajuda a comparar métricas como as de marketing e de vendas, relacionando ambas para entender seus efeitos.

Como são feitas as análises de dados?

Para fazer esses tipos de análises de dados precisamos passar por alguns processos, dentre os quais:

Análises exploratórias

As análises exploratórias são feitas quando os dados ainda não foram integrados ou podem estar incompletos. Elas não são completamente automatizadas porque precisam que alguém verifique pontos fora da curva para que esses dados sejam inseridos em sistemas.

Modelagem de dados

Durante a escolha da modelagem já são utilizados recursos de automação. É aqui que os profissionais determinam qual é a melhor abordagem, ou seja, qual o tipo de análise ideal para uma tarefa.

Passando para a modelagem em si são criadas as regras para as análises preditivas, descritivas, diagnósticas e prescritivas.

Geração de relatórios

Um sumário dos dados, posterior ao tipo de análise realizada, deve ser gerado para orientar as decisões empresariais. Esse sumário leva em consideração a clareza dos dados utilizados e a precisão da análise feita.

Todos os tipos de análise de dados têm um papel dentro das organizações. Cada um deles atende a uma necessidade em particular, orienta os gestores em uma direção e é aplicado a determinado contexto. O auxílio de um cientista de dados é fundamental para estabelecer o melhor tipo de análise em cada caso e a contratação desse profissional é estratégica para que os negócios façam mais com as informações de que dispõem.

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

No entanto, essa prática depende da capacidade analítica, 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.

Por isso, torna-se muito importante a compreensão do conceito de diferentes tipos de análise e é isso que vamos apresentar neste post. Vamos começar?

Para que servem os tipos de análises de dados?

Cada um dos tipos de análise de dados serve a um propósito específico, como você aprendeu nos tópicos anteriores. Embora alguns exemplos possam ajudá-lo a entender melhor. As análises de dados preditivas são as mais utilizadas por aí, porque permitem que as empresas entendam algumas das métricas com que estão trabalhando.

Como indica itens como as informações demográficas dos consumidores, esse tipo permite que a empresa gere inteligência de mercado e saiba exatamente que produto um cliente procura. Ela é empregada por empresas como a Netflix para entender exatamente que tipos de programas recomendar a seus assinantes. Com Big Data e Machine Learning, o site de streaming consegue entender comportamentos e achar o conteúdo mais indicado para o cliente.

Já a análise prescritiva é útil para verificar a eficiência de processos. Esse tipo de análise é utilizado por empresas como o Google, para entender exatamente que websites exibidos na busca são relevantes para os usuários e corrigir os resultados apresentados para determinadas palavras-chave.

As análises descritivas são feitas a todo o tempo e adotadas pela sua operadora de cartão de crédito quando você usa recursos como a avaliação emergencial. Nesse tipo de situação, o cliente contrata o serviço que aumenta o seu limite caso uma compra o extrapole, de acordo com seu perfil de consumo e a assiduidade com que realiza pagamentos.

A análise descritiva é tão precisa que ela oferece uma resposta instantânea para essa demanda e aprova (ou não) um pagamento e a liberação de um crédito extra. As análises diagnósticas, por sua vez, avaliam a dimensão de uma ação realizada pelo negócio. Ela ajuda a comparar métricas como as de marketing e de vendas, relacionando ambas para entender seus efeitos.

Quais são os 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 e 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 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 de dados e da inteligência artificial. Ela é indicada para projetar comportamentos futuros do público e do mercado e entender tendências de consumo.

A análise preditiva é a mais popular no mercado e aquela que é comumente utilizada por gestores durante a tomada de decisão. Afinal, ela indica riscos e oportunidades em um futuro próximo, além de considerar padrões dentro dos dados que a organização possui.

Há vários exemplos de empresas utilizando análise preditiva. A Amazon, por exemplo, utiliza-a para melhorar suas estratégias de marketing, direcionando conteúdo com alto valor agregado para grupos segmentados da população. Com isso, ela consegue ao mesmo tempo aumentar a satisfação do consumidor, que recebe apenas mensagens que interessam, e aumentar a lealdade dos clientes, por meio de ofertas pertinentes e customizadas.

O sistema de recomendação personalizada da Amazon é baseado na análise preditiva, bem como o recurso que ela chama de Anticipatory Shipping Model (ou modelo de envio antecipado). O sistema usa Big Data para prever precisamente os produtos que clientes comprarão e quando ele é capaz de distribuir esses itens para os armazéns mais próximos ao consumidor. Assim, aumenta também as margens de lucro e reduz o frete.

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 tem 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.

Outro grande exemplo de análise prescritiva no universo corporativo são as  recomendações do YouTube. Ao contrário das recomendações da Amazon, elas não são baseadas unicamente no que já se assistiu e naquilo que se quer assistir no futuro. Elas utilizam machine learning para entender como o usuário toma decisões na hora de consumir conteúdo.

Para fazer com que visitantes passem tanto tempo quanto possível no maior site de vídeos do mundo, a empresa precisa inovar na hora de curar seus vídeos. Por isso, utiliza Inteligência Artificial sempre que possível.

As redes neurais utilizadas pelo buscador consideram várias camadas de informação, do histórico do usuário ao ranking de vídeos mais consumidos no website para produzir uma página de recomendações irresistível.

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.

As análises descritivas são bastante sofisticadas e, por isso, fazem parte do dia a dia de grandes lojas de departamento para estimar e analisar o volume de produtos em estoque. Além disso, ajuda a entender quanto os clientes gastam a cada período e outras estimativas simples e complexas feitas pelos departamentos financeiros, operacionais e de vendas.

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.

Alguns dos canais em que esse tipo de análise pode ser utilizado são as redes sociais. Os dados conjuntos de todas as páginas da empresa, com seus números de seguidores, fãs, views, reviews e likes podem ser nivelados para que uma empresa entenda melhor quais são as menções que mais recebem na internet. É possível ver também quais campanhas foram executadas com maior sucesso e geraram o melhor ROI.

Como são feitas as análises de dados?

Assim como todo estudo ou pesquisa eficiente, para fazer uma boa análise, independentemente do tipo, é necessário passar por diversos processos. Confira, a seguir, as suas principais fases!

Análises exploratórias

As análises exploratórias são feitas quando os dados ainda não foram integrados ou podem estar incompletos. Elas não são completamente automatizadas porque precisam que alguém verifique pontos fora da curva antes que esses dados sejam inseridos em sistemas.

Modelagem de dados

Durante a escolha da modelagem já são utilizados recursos de automação. É aqui que os profissionais determinam qual é a melhor abordagem, ou seja, qual o tipo de análise ideal para uma tarefa. Passando para a modelagem em si, são criadas as regras para as análises preditivas, descritivas, diagnósticas e prescritivas.

Geração de relatórios

Um sumário dos dados, posterior ao tipo de análise realizada, deve ser gerado para orientar as decisões empresariais. Esse sumário leva em consideração a clareza dos dados utilizados e a precisão da análise feita.

Por que é importante automatizar a análise de dados?

Automação é palavra de ordem nas empresas, não só porque reduz as chances de se errar durante a execução de um projeto, mas porque faz com que o trabalho seja mais eficiente. Tanto a ingestão quanto a análise de dados podem ser automatizados com muitos benefícios em eficiência para os negócios, dentre os quais:

• mais rapidez nas análises;

• facilidade para escalar;

• menores riscos.

Outra grande vantagem de automatizar essa área do negócio é liberar tempo para que os colaboradores se concentrem em atividades com alto valor agregado. A extração, transformação e carregamento de dados ocupa muitas horas e é um processo bastante repetitivo, exigindo um grande investimento de pessoal.

Todos os tipos de análise de dados têm um papel dentro das organizações. Cada um deles atende a uma necessidade em particular, orienta os gestores em uma direção e é aplicado a determinado contexto. O auxílio de um cientista de dados é fundamental para estabelecer o melhor sistema de análise em cada caso e a contratação desse profissional é estratégica para que os negócios façam mais sucesso com as informações que dispõem.

Gostou de saber mais sobre esse assunto? Então confira nosso outro post e aprenda como escolher as melhores ferramentas de análise de dados!