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O big data está associado à cultura de dados, que orienta os executivos e gestores a tomarem decisões fundamentadas em informações relevantes ao invés da intuição. O estudo dessa quantidade massiva de dados é uma ótima estratégia para mensurar os resultados, prever tendências e testar cenários. Ou seja, viabiliza abordagens mais eficientes para alcançar crescimento.

Mas existem tipos diferentes de análise de big data para atender a objetivos distintos. Para aplicá-los, é importante conhecer e saber para qual situação cada uma é ideal. Quer saber quais? Acompanhe este artigo.

1. Análise preditiva

Essa é uma das mais conhecidas. Consiste na previsão de resultados com base em informações estatísticas e históricas. A partir de um conjunto de dados, o algoritmo consegue identificar padrões e, com isso, predizer possíveis tendências.

Pode ser usada para buscar sugestões de consumo para os clientes, por exemplo. Com base no que eles já compraram e no perfil deles, o sistema é capaz de chegar a um resultado estatisticamente confiável sobre um produto pelo qual eles vão se interessar futuramente.

Da mesma forma, é aplicado para estudo das condições do mercado, como para verificar oportunidades de lucro que serão abertas eventualmente. Assim, os gestores planejam suas ações antecipadamente.

2. Análise prescritiva

A prescritiva geralmente funciona como um complemento para os modelos preditivos. Isso porque se preocupa com as consequências dos eventos futuros, com os efeitos que eles causarão nos negócios.

Por exemplo, se o resultado do algoritmo de previsão foi sobre os produtos que serão mais comprados, a prescrição se importa com a implicação disso nas vendas, o impacto desses números no balanço mensal.

Pode ser classificada em dois tipos diferentes: simulação e otimização. Simulação consiste em estudar o comportamento de um sistema em um determinado cenário ou o desempenho de um indicador em uma situação predefinida. Já a otimização é a identificação do melhor resultado possível para o negócio.

3. Análise descritiva

A análise descritiva é focada em entender o presente, com base em um conjunto de dados históricos ou atuais. Ou seja, o objetivo é coletar insights acerca do estado atual do negócio.

Um exemplo comum são as análises de crédito realizadas por organizações financeiras para conceder empréstimos aos consumidores.

Depois de uma investigação que leva em conta o perfil do comprador, seu histórico e outras informações atuais, é possível chegar a um veredito sobre a sua atual situação.

4. Análise diagnóstica

A diagnóstica, por sua vez, prioriza um mapeamento das causas e consequências que conduziram o negócio para o estado atual.

É uma boa opção para explicar o presente, complementando o que faz o modelo descritivo. Se a descritiva informa que X aconteceu, a diagnóstica é baseada no questionamento “por que X aconteceu?”. Isso contribui como insight para que os gestores busquem implementar ações corretivas e otimizar os resultados.

Pode ser aplicado no monitoramento de ações de marketing de forma rápida, a fim de entender o seu efeito. Esses tipos de estudo dos dados podem ser combinados para alavancar as possibilidades de compreensão das empresas.

Assim, a gestão é capaz de mensurar o desempenho de suas atividades, estudar as causas e planejar o futuro. É importante saber aplicar os modelos para cada contexto específico, a fim de obter conhecimento útil.

Agora que você já conhece os diferentes modelos de análise de big data, siga-nos no LinkedIn e acompanhe de perto os nossos conteúdos sobre inteligência de negócios e gestão do relacionamento com clientes.

Qualquer organização passa por momentos de crise e isso é completamente natural. Essa crise pode se desenvolver por causas internas ou também externas (como quando há uma crise financeira no país ou uma mudança na legislação que afete, diretamente, o nicho do negócio). Por isso, é essencial que a empresa tenha um plano para o gerenciamento de crises.

Atualmente, as crises podem acontecer com certa frequência, especialmente por conta das redes sociais. Um comentário mal interpretado pode danificar a marca e reparar a imagem institucional pode ser difícil e levar muito tempo.

Para gerenciar a crise a melhor forma possível, é necessário ter uma equipe preparada para isso. Ela pode ser interna ou terceirizada, como acontece normalmente. Nesses casos, é preciso agir rápido e de forma certeira, evitando prejuízos maiores.

A melhor forma de agir e ser prático é utilizando ferramentas apropriadas e padrões previamente estabelecidos. Nesse cenário, o uso dos dashboards pode ser um grande aliado. Entenda o porquê!

O que são dashboards?

Os dashboards – ou painéis de controle – possuem a finalidade de ajudar a equipe a visualizar os dados e informações mais relavantes da empresa de forma mais clara, visual e intuitiva, facilitando a tomada de decisões. Construídos através de ferramentas de Business Intelligence, também ajudam a identificar quais são os padrões e as tendências dos números da empresa em relação a cenários internos e externos.

Os dashboards são desenvolvidos com base em KPIs (Key Performance Indicators). Uma vez definido o limiar de cada indicador de performance torna-se possível monitorar mais de perto, e em tempo real, a sua variação permitindo uma gestão mais eficiente da operação através da capacidade de responder rapidamente a possíveis crises e danos.

Dashboards e o gerenciamento de crises

Fácil identificação

Quando ocorre qualquer anormalidade nos dados monitorados — movimento que costuma acontecer em meio a uma crise — o dashboard consegue mostrar isso de maneira mais clara e visual, por meio dos gráficos, sinalizadores e alertas. Dessa forma, a equipe pode começar a se movimentar para evitar os problemas antes que eles cresçam.

Aqui é possível analisar diversos fatores: as palavras mais utilizadas pelos usuários, as mídias sociais mais acessadas, os horários de maior pico, a geolocalização, entre outros dados importantes.

Atualização em tempo real

Vivemos em um mundo no qual tudo muda muito rápido, por isso, ter informações atualizadas em tempo real é de vital importância para o controle de danos quando possíveis crises internas ou externas são identificadas pela empresa.

Essa rapidez com que as informações são atualizadas, permite que a equipe se antecipe aos problemas e possa fazer o gerenciamento de crises de forma muito mais rápida.

Criação e análise de possíveis cenários

Imagine que sua empresa queria adotar uma nova estratégia ou um plano de ação para tratar um problema conhecido. Com um bom dashboard é possível criar hipóteses e, com base nos dados históricos da empresa obtém-se alguns cenários e seus possíveis impactos.

Análises preditivas

Outra aplicação dos dashboards no gerenciamento de crises é a capacidade de fazer análises preditivas. Diferentemente da previsão de cenários, as análises preditivas vão dizer, com base no comportamento, variação e histórico dos dados, o que deve acontecer no próximo mês, semestre ou ano. Com isso é possível identificar exatamente para onde a empresa está indo ou de que forma as ações de controle da crise estão resultando.

Se você gostou deste artigo, talvez se interesse pelo curso Criação de Dashboards e Relatórios para BI. Confira!

Toda organização, independentemente de seu porte ou segmento de atuação, sempre pensa em criar e entregar os melhores produtos e/ou serviços. Essa é uma posição louvável, porém, nos dias atuais, é inadmissível, sobretudo para uma empresa B2B, não ter a análise de dados como parte integrante da rotina corporativa.

Isso significa que não basta desenvolver excelentes soluções ou focar na atração de novos clientes. É preciso desenvolver uma visão crítica que, por meio da análise de dados, consiga extrair informações acionáveis e úteis para fundamentar o processo de tomada de decisões.

Pensando nisso, mostramos, ao longo deste artigo, que somente com essa análise é possível ter uma visão real do seu negócio e efetivar as mudanças necessárias para alavancar os resultados. Boa leitura!

O que é possível visualizar com a análise de dados?

Muitos executivos supõem erroneamente que o objetivo final de cada análise responde a uma pergunta específica. Todavia, é altamente recomendável assegurar uma visualização que permita a experimentação.

Para tomar decisões mais assertivas, não há por que se limitar ao clássico gráfico que representa dados numéricos para criar um argumento. Uma das possíveis formas consiste em começar com um esboço que o ajude a definir o escopo de sua pergunta ou a melhor maneira de explicá-la.

Não importa que o esboço não apresente dados estritamente quantitativos e empíricos, uma vez que o mais importante é que representem ideias para chegar a uma conclusão correta.

Poder contar com ferramentas adequadas de BI (Business Intelligence) e relatórios facilmente gerados e manejáveis é de grande ajuda nesse estágio.

Quais as vantagens para sua empresa?

As vantagens que sua empresa pode acessar dependerá, objetivamente, do tipo de decisão que está para ser tomada. Por exemplo, seja para o fim de lançar um novo produto e/ou serviço ou atingir um novo segmento, a análise de dados pode fornecer à sua organização as informações necessárias para:

  • selecionar os canais de distribuição mais apropriados;
  • mensurar a satisfação dos clientes e conhecer melhor os seus hábitos de consumo;
  • avaliar a eficácia das ações de marketing realizadas;
  • identificar possíveis riscos e novas oportunidades;
  • identificar as tendências do mercado, entre outras vantagens.

Quais são os tipos de análise?

A análise de dados pode ser feita seguindo diversos padrões técnicos. A seguir, apresentamos três modelos paradigmáticos que, devido ao seu potencial, podem trazer bons resultados para a maioria das organizações. Confira!

Análise descritiva

A análise descritiva é aquela que vem sendo realizada de forma tradicional e permite que as empresas saibam o que está acontecendo, em tempo real, e tomem decisões imediatamente baseadas nessas caracterizações.

É inegável que a análise só pode ser considerada útil se ajudar a tomar decisões precisas. Afinal, sua empresa pode reunir grandes quantidades de dados, mas, se não tiver os recursos necessários para convertê-los em informações que impulsionem os negócios e ofereçam soluções realmente adaptadas às suas necessidades, não obterá benefício algum.

Análise preditiva

Após conhecer a situação atual do seu negócio e tomar decisões com base nela, você pode ir além e realizar uma análise preditiva que permitirá prever e se antecipar a possíveis cenários.

Essas previsões são feitas com base em informações passadas e presentes, permitindo que eventos com alto grau de probabilidade sejam presumidos.

A análise preditiva vai trabalhar com possibilidades, chances de um evento acontecer, e você decide como vai trabalhar estes dados.

Um exemplo de análise preditiva é quando você coloca um endereço no GPS, ele calcula uma rota e consegue estimar o tempo de deslocamento. Este tempo é uma previsão baseada em deslocamentos anteriores e nas variáveis disponíveis no momento, como distância, velocidade máxima nas vias e transito local.  

Análise prescritiva

Esse modelo procura, de modo geral, responder à pergunta: como podemos fazer algo acontecer? Pode-se dizer que é um aprendizado que se adapta para conseguir oferecer o melhor resultado possível em cada situação real que deve ser enfrentada.

A análise prescritiva baseia-se na aplicação das regras de negócio, algoritmos, machine learning e procedimentos de modelagem computacional. Para tanto, diferentes conjuntos de bases de dados são utilizados, incluindo dados históricos, transacionais, em tempo real e Big Data.

Um pouco além do que a análise preditiva faz, a análise prescritiva vai dizer o que você deve fazer naquele momento.

Um exemplo de análise prescritiva é quando você informa o destino e o GPS fala para você: Vire à direita e depois vire à esquerda. Você segue as ordens e chega no seu destino. 

Como usar a análise de dados na tomada de decisões e obter insights dos resultados?

Para obter insights dos resultados de sua análise e empregá-los na tomada de decisões, você deve:

  • definir um objetivo: entenda a origem de sua base de dados e determine o problema que quer resolver;
  • explorar os dados: encontre os primeiros indícios (hipóteses ou pré-conclusões) com o auxílio do modelo descritivo e elabore gráficos e estatísticas numéricas, listando-os por ordem de importância;
  • analisar os dados com um software: selecione as técnicas que serão utilizadas para corroborar as hipóteses que levantou na etapa de exploração;
  • criar um relatório: resuma as conclusões que obteve, explicando aos demais suas conclusões, bem como as dificuldades que encontrou e quais serão os próximos passos.

Qual o impacto da análise de dados na organização?

Analisar as informações disponíveis de maneira sistemática e organizada confere ao líder empresarial toda a tranquilidade e segurança necessária para a perfeita realização de seu trabalho, além de passar o sentimento de que o ambiente pelo qual ele é responsável está sob controle.

Nesse contexto, a análise de dados impacta positivamente a empresa, tornando rápida e fácil a implementação de melhorias e a realização de estudos voltados precisamente às necessidades de cada momento.

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Como colocar em práticas iniciativas de Big Data na sua empresa? Conheça algumas aplicações simples para começar já.

Big Data é o termo utilizado para designar grandes volume de dados ou dados de alta complexidade — estruturados ou não estruturados — que uma empresa tem à sua disposição e que, se bem trabalhados, podem representar um diferencial competitivo nos negócios.

São informações que vão desde dados transacionais (vendas, faturamento, financeiro, estoque), dados de relacionamento, (visitas, telefonemas, ocorrências de suporte), dados demográficos e psicográficos, até dados externos públicos e privados (IBGE, Censo, CAGED, SERASA) que, quando cruzados, podem dar uma compreensão mais clara do mercado e fornecer insights para seu negócio.

Quer ficar por dentro desse assunto incrível? Então, conheça quatro aplicações práticas do Big Data e as principais vantagens em adotá-las como parte da sua estratégia de negócios.

Aprenda a tomar melhores decisões com ajuda do Big Data

O primeiro passo para conseguir tomar decisões baseadas nas informações acumuladas é escolher uma forma de organizar este conteúdo de maneira que possa dar as informações relevantes para o negócio.

Muitas ferramentas de BI estão preparadas para trabalhar com o conceito de Big Data, oferecendo formas práticas e rápidas de ler, organizar e gerar painéis, relatórios e indicadores úteis para o negócio. As ferramentas mais modernas podem levar o Big Data para o dia a dia. Diferentemente dos projetos sem fim que existiam no passado e que precisavam de pessoas altamente especializadas para mostrar algum resultado, estas ferramentas oferecem poderosos recursos e são de fácil implementação.

Um outro ponto importante e que você também deve levar em conta é em relação à tempestividade do que você está analisando, não adianta muita coisa você analisar no décimo dia do mês as informações do mês anterior, você vai no máximo descobrir o que deu certo ou errado, mas provavelmente tarde demais para tomar alguma decisão em tempo de melhorar aqueles resultados.

A análise em tempo real garante que você tenha mais confiança e um melhor embasamento quando precisar tomar decisões estratégicas. Além disso, será possível justificar melhor as suas escolhas perante outros sócios, investidores e até mesmo diante da própria equipe.

Conheça melhor os seus clientes

Com o profundo e variado conhecimento que é possível ter sobre perfil e hábitos dos clientes, já não faz mais sentido realizar a segmentação exclusivamente em grupos amplos, como regionais, ramo de atuação ou faixa de faturamento. Podemos criar clusters de clientes com características em comum!

Para ir mais longe e gerar clusters mais relevantes pode ser necessário o enriquecimento da sua base com dados externos, por exemplo, adicionando o faturamento presumido, porte ou número de funcionários, construindo uma base de dados única de alto valor.

Com o conhecimento das características de cada cluster é possível criar estratégias de captação, relacionamento ou fidelização específicas para cada grupo – permitindo uma personalização “em massa” – diferenciando-se da concorrência e melhorando consideravelmente os resultados de cada ação.

Preveja o mercado com precisão

A modelagem preditiva é uma técnica estatística utilizada há bastante tempo, mas com o Big Data ela ganhou outra dimensão, expandindo todas as possibilidades. Encontrando padrões em dados históricos é possível fazer previsões de eventos futuros e com estas informações em mãos você pode se antecipar aos acontecimentos.

Com análises preditivas é possível identificar riscos de fraude, tendência à inadimplência, propensão de compra de um produto ou a chance de um cliente cancelar uma assinatura e mais uma infinidade de eventos.

Em mercados competitivos, a capacidade de previsão pode ser o diferencial entre as empresas que continuam a crescer e aquelas que ficam estagnadas. O tempo investido em iniciativas que fracassam representa um enorme custo para todas as empresas, saber as chances de cada iniciativa dar certo antes de começar é uma grande ajuda.

Previsões precisas se tornam grandes aliadas da lucratividade pois possibilitam focar os esforços em estratégias e ações com maiores chances de sucesso.
Saiba usar o Big Data na identificação de problemas

Em 2010, um surto de cólera assolou o Haiti! A melhor forma de conter qualquer epidemia é identificando a sua origem, mas como fazer isso em um país que se encontrava em estado de caos após ser vítima de terremoto?

O Twitter e a Organização das Nações Unidas recorreram ao Big Data em um esforço inédito de mapeamento das mensagens dos usuários haitianos. Com isso, os cientistas de dados chegaram a um grupo de nepaleses que estavam em um acampamento da ONU.

O Haiti não tinha histórico de cólera, mas o Nepal sim! Um exame genético revelou que doença se originou pelo vírus nepalês, com isso, foi mais fácil controlar a epidemia. Incrível, não é mesmo?

Agora, imagine essa capacidade de identificação de problemas na sua empresa. Já pensou no quanto de informações escondidas existem nos seus dados?

Para entrar de cabeça nessa onda, descubra como extrair os dados necessários para alavancar o crescimento e aprimorar os processos da sua empresa!