Análise de dados: 5 erros que as empresas devem evitar

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Com a ascensão da era digital, a análise de dados se tornou uma necessidade para qualquer empresa.

Afinal, os dados são fontes importantes de conhecimento e, com os métodos certos, são capazes de fornecer insights corporativos extremamente valiosos.

Isso significa que as organizações orientadas a dados tomam melhores decisões e realizam uma gestão mais estratégica.

Sendo assim, neste conteúdo, você vai entender mais sobre análise de dados, sua importância e, principalmente, quais os erros que a sua empresa deve evitar na hora de fazê-la. Continue a leitura!

O que é análise de dados?

A análise de dados é um processo que busca transformar dados em informações relevantes para o negócio. 

Ou seja, a partir da avaliação de um determinado volume de dados, é possível atribuir um significado a eles, identificando padrões e desvios e compreendendo melhor os mais diversos aspectos organizacionais.

Esse procedimento abrange técnicas e ferramentas específicas de coleta e manipulação, visando uma investigação aprofundada e a conversão dos dados — sejam eles quantitativos ou qualitativos — em insights úteis para qualquer setor de uma empresa.

Dessa forma, a análise de dados auxilia na tomada de decisões mais assertivas e, quando feita corretamente, pode otimizar processos e potencializar resultados.

Existem 4 tipos de análise de dados. Confira abaixo mais detalhes sobre cada um deles.

Tipos de análise de dados

1. Análise descritiva

A análise descritiva é uma das mais comuns entre as empresas, já que se baseia em fatos. Ela ajuda a descrever o comportamento dos dados em tempo real, explorando, comparando e sintetizando as características observadas.

Em outras palavras, esse tipo de avaliação busca responder a pergunta “o que aconteceu?”, criando hipóteses sobre um determinado fenômeno e mapeando tendências.

A análise descritiva é encontrada, por exemplo, em relatórios e segmentações de clientes. 

2. Análise preditiva

A análise preditiva, como o próprio nome sugere, é usada para prever tendências, a partir dos dados observados.

Ela atua na projeção de cenários possíveis, sendo útil para empresas que querem avaliar comportamentos futuros e, assim, tomar as decisões mais adequadas para cada situação.

Esse método é bastante usado para entender “o que pode acontecer?”, sendo visto em análises de público-alvo e mercado, antes do lançamento de um novo produto ou serviço, por exemplo.

Além disso, geralmente, a análise preditiva utiliza inteligência artificial para fazer previsões de modo mais avançado e preciso.

3. Análise prescritiva

Se por um lado as análises anteriores têm o intuito de avaliar cenários atuais e futuros, por outro, a análise prescritiva busca investigar os efeitos que as ações tomadas podem causar.

Ou seja, a intenção desse tipo de avaliação é estudar os caminhos mais apropriados e oferecer as devidas recomendações para o alcance de objetivos e metas corporativas — tendo em vista as projeções realizadas. Por isso, ela é feita após a análise preditiva.

Em suma, a análise prescritiva é uma maneira de encontrar soluções baseadas em dados. Ela responde a pergunta “o que fazer?” e é muito usada na elaboração de estratégias para gestão e otimização de recursos.

Assim como o tipo anterior, o método também conta com o apoio de plataformas de inteligência artificial para a obtenção de melhores resultados.

4. Análise diagnóstica

Por fim, a análise diagnóstica é um processo que avalia a seguinte questão: “por que algo aconteceu?”. Isso significa que ela serve para compreender a relação entre causa e efeito de algum evento.

Muito utilizado no setor de vendas, essa abordagem verifica os impactos de uma ação e, assim como a preditiva e a prescritiva, ela depende da exploração das possibilidades para encontrar respostas.

Por isso, a análise diagnóstica abrange a realização de pesquisas e testes, como o teste A/B, para analisar fenômenos e suas relações entre si.

Por que fazer a análise de dados da sua empresa?

Segundo estudo da Forrester, empresas data driven têm um crescimento de, aproximadamente, 30% ao ano.

E não é só isso, a análise de dados promove outras inúmeras vantagens. Conheça as principais:

Avalie o desempenho do negócio

Faça a análise de desempenho dos seus processos internos e acompanhe indicadores importantes, como a produtividade dos colaboradores e a satisfação dos clientes.

A partir disso, você e sua equipe conseguem entender quais são os erros e acertos, além de aplicar melhorias baseadas nas métricas fornecidas pelos dados.

Identifique oportunidades de mercado

Ao executar um projeto, por exemplo, a análise de dados pode te ajudar a compreender se ele é, de fato, promissor.

Desse modo, é possível identificar oportunidades de mercado e desenvolver novos produtos e serviços de forma estratégica, garantindo o alcance esperado pela sua organização.

Melhore a experiência dos clientes

Analisar dados de maneira centrada no consumidor é o caminho certo para entender as necessidades do seu público.

É essencial conhecê-lo, acompanhá-lo durante a jornada de compra e, com base em dados, entregar um serviço de qualidade e pensado na experiência dos clientes. 

Reduza riscos

Não há como saber se existem riscos que podem comprometer a sua empresa, sem a análise de dados.

As informações obtidas através desse procedimento são cruciais para saber onde eles estão e como agir diante de eventuais problemas.

Quais são os 5 erros de análise de dados que as empresas devem evitar?

Não ter um objetivo

Antes de mais nada, faça o seguinte questionamento: qual a pergunta que você quer responder com a análise de dados?

A definição de um objetivo claro é o primeiro passo do processo. Afinal, não há como montar um planejamento consistente sem um propósito relevante.

Não envolver toda a equipe

Para uma melhor interpretação dos dados, é importante atuar de forma colaborativa com os membros da sua equipe. 

Assim, você pode obter diferentes visões sobre um mesmo dado e gerar discussões e insights interessantes durante a análise. 

Não levantar hipóteses

Pensar em hipóteses em uma análise de dados é uma etapa crucial para a estratégia. Porém, é ainda mais importante validá-las de modo concreto.

Por exemplo, se as vendas de determinado produto caíram nos últimos meses, quais os possíveis motivos para que isso tenha ocorrido? Tendo uma ideia das supostas causas para esse e outros fenômenos, basta comprová-la usando fontes de dados confiáveis.

Não definir métricas de análise

Como saber se uma decisão baseada em dados deu certo? A resposta é: definindo métricas de análise de desempenho.

Sendo assim, estabeleça os indicadores para a sua estratégia. Isso te ajuda a diminuir erros e verificar a veracidade das informações.

Não usar as ferramentas adequadas

Se sua empresa trabalha com grandes volumes de dados, é quase impossível análisá-los de forma manual.

Por isso, conte com o suporte de ferramentas especializadas em análise de dados, mais especificamente de Business Intelligence e de elaboração de tabelas.

Ao adicioná-las no processo, você evita erros e ainda moderniza os setores corporativos e a gestão de dados.

Duas plataformas muito usadas para esse propósito são o Excel e o Power BI, ambas da Microsoft. Elas são úteis para o armazenamento de dados, construção de planilhas, dashboards e relatórios, além da automatização de operações.

Quer saber mais sobre essas e outras ferramentas de análise de dados? Acesse nosso site e entre em contato conosco!

A Brinov te ajuda a encontrar as soluções digitais certas para impulsionar o crescimento do seu negócio.

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