Visão geral da análise de dados
Antes que os dados possam ser usados para fazer uma narrativa, eles precisam ser executados por meio de um processo que os torne utilizáveis na narrativa em questão. A análise de dados é o processo de identificação, limpeza, transformação e modelagem de dados para descobrir insights significativos e úteis. Uma narrativa é então criada com base nos dados por meio de relatórios para análise, a fim de dar suporte ao processo crítico de tomada de decisão.
À medida que o mundo se torna mais orientado por dados, a narrativa por meio da análise de dados está se tornando um componente vital e um aspecto de empresas grandes e pequenas. É o motivo pelo qual as organizações continuam contratando analistas de dados.
As empresas controladas por dados tomam decisões com base na narrativa desses dados e, no mundo atual controlado por dados, os dados não estão sendo usados em pleno potencial, um desafio que a maioria das empresas enfrenta. A análise de dados é e deve ser um aspecto crítico de todas as organizações para ajudar a determinar o impacto sobre os negócios delas, incluindo a avaliação de opiniões de clientes, a realização de pesquisa de mercado e produtos e a identificação de tendências ou outros insights de dados.
Embora o processo de análise de dados se concentre nas tarefas de limpeza, modelagem e visualização de dados, o conceito de análise de dados e a importância dele para os negócios não devem ser menosprezados. Para analisar dados, os componentes principais da análise são divididos nas seguintes categorias:
- Descritiva
- Diagnóstica
- Preditiva
- Prescritiva
- Cognitiva
Análise descritiva
A análise descritiva ajuda a responder perguntas sobre o que aconteceu com base em dados históricos. As técnicas de análise descritivas resumem modelos semânticos grandes para descrever os resultados para os stakeholders.
Ao desenvolver KPIs (indicadores chave de desempenho), essas estratégias podem ajudar a acompanhar o sucesso ou a falha dos objetivos principais. Métricas como ROI (retorno sobre o investimento) são usadas em muitos setores e métricas especializadas são desenvolvidas para acompanhar o desempenho em setores específicos.
Um exemplo de análise descritiva é a geração de relatórios para fornecer uma exibição dos dados financeiros e de vendas de uma organização.
Análise de diagnóstico
A análise de diagnóstico ajuda a responder perguntas sobre por que eventos aconteceram. As técnicas de análise de diagnóstico complementam a análise descritiva básica e usam as conclusões de análises descritivas para descobrir a causa desses eventos. Em seguida, os indicadores de desempenho são investigados mais detalhadamente para descobrir por que esses eventos ficaram melhores ou piores. Esse processo geralmente ocorre em três etapas:
Identificar anomalias nos dados. Essas anomalias podem ser alterações inesperadas em uma métrica ou em um mercado específico.
Coletar dados relacionados a essas anomalias.
Usar técnicas estatísticas para descobrir relações e tendências que explicam essas anomalias.
Análise preditiva
A análise preditiva ajuda a responder perguntas sobre o que acontecerá no futuro. As técnicas de análise preditiva usam dados históricos para identificar tendências e determinar se é provável que elas se repitam. As ferramentas analíticas preditivas fornecem insights valiosos sobre o que pode acontecer no futuro. As técnicas incluem uma variedade de técnicas de machine learning e estatísticas, como redes neurais, árvores de decisão e regressão.
Análise prescritiva
A análise prescritiva ajuda a responder perguntas sobre quais ações devem ser executadas para atingir uma meta ou um objetivo. Ao usar insights de análises prescritivas, as organizações podem tomar decisões orientadas por dados. Essa técnica permite que as empresas tomem decisões informadas em meio às incertezas. As técnicas de análise prescritivas contam com o machine learning como uma das estratégias para encontrar padrões em modelos semânticos grandes. Analisando decisões e eventos anteriores, as organizações podem estimar a probabilidade de diferentes desfechos.
Análise cognitiva
A análise cognitiva tenta extrair inferências de padrões e dados existentes, derivar conclusões de bases de conhecimento existentes e adicionar essas descobertas de volta à base de conhecimento para futuras inferências, um loop de comentários de autoaprendizado. A análise cognitiva ajuda você a aprender o que poderá acontecer se as circunstâncias mudarem e a determinar como será possível lidar com essas situações.
As inferências não são consultas estruturadas com base em um banco de dados de regras; elas são hipóteses não estruturadas obtidas de várias fontes e expressas com diferentes graus de confiança. A análise cognitiva eficaz depende de algoritmos de machine learning e usará vários conceitos de processamento de idioma natural para compreender fontes de dados não exploradas anteriormente, como logs de conversa de call center e análises de produtos.
Exemplo
Ao habilitar relatórios e visualizações de dados, uma empresa de varejo usa uma análise descritiva para examinar os padrões de compras dos anos anteriores a fim de determinar quais produtos podem ser populares no ano seguinte. A empresa também pode examinar os dados de suporte para entender por que um produto específico era popular e se essa tendência está continuando, o que a ajudará a determinar se é necessário continuar a manter esse produto em estoque.
Uma empresa pode determinar que um determinado produto era popular em um período específico. Depois ela pode usar essa análise para determinar se certos esforços de marketing ou atividades sociais online contribuíram para o aumento nas vendas.
Uma faceta subjacente da análise de dados é que uma empresa precisa confiar nos dados dela. Como prática, o processo de análise de dados capturará dados de fontes confiáveis e os moldará em algo que seja consumível, significativo e facilmente compreendido para ajudar no processo de tomada de decisões. A análise de dados permite que, por meio de decisões e processos orientados por dados, as empresas compreendam totalmente os dados que têm e, assim, tenham confiança nas decisões que tomam.
À medida que a quantidade de dados aumenta, a necessidade de analistas de dados cresce proporcionalmente. Um analista de dados sabe como organizar as informações e depurá-las, transformando-as em algo significativo e compreensível. Um analista de dados sabe como reunir os dados certos e o que fazer com eles, em outras palavras, entendendo os dados em sua sobrecarga.