No dia-a-dia de uma empresa são coletados diversos dados comerciais que podem ser valiosos para orientar estratégias, solucionar problemas, analisar riscos e direcionar o futuro de um negócio. Para que isso se torne uma realidade é preciso contar com uma eficiente análise de dados.
Esse processo resumidamente envolve extrair informações de números. Entretanto, essa não é uma tarefa simples. Existem diversas metodologias que podem ser utilizadas tanto para fins científicos quanto corporativos para melhorar o olhar estratégico da gestão
Se você quer entender com mais detalhes qual é a importância dessa análise e como coletá-los de forma eficiente, confira o post completo que a Frons preparou sobre o assunto!
O que é a análise de dados e qual sua importância?
A análise de dados é um processo que visa extrair informações úteis de dados e números coletados em uma empresa. Esse resultado pode ser atingido utilizando técnicas estatísticas e lógicas.
Apesar de ser destaque no meio corporativo, essa análise pode ser usada nas mais diversas áreas e vem sendo cada vez mais necessária com a transformação digital. Contratos, informações de clientes, perfil de compra, bases financeiras vão sendo armazenados em softwares de gestão e plataformas, formando um banco de dados volumoso, mas desestruturado.
Conhecido como Big Data, esse grande volume de arquivos precisa de uma análise refinada para fornecer informações que podem guiar e decidir o futuro de um negócio.
Tipos de análise de dados
A análise de dados engloba uma série de etapas que vamos ver com mais detalhes no decorrer deste texto, mas já adiantamos que, além da coleta de informações é preciso utilizar boas práticas analíticas, confira os principais tipos e como elas são realizadas:
Análise de dados preditiva
Esse é um dos tipos mais populares de análise de dados. É utilizada para prever uma tendência de mercado, um novo padrão de consumo ou necessidade que pode surgir. É importante destacar que as previsões são feitas considerando que determinadas condições se cumpram, é uma probabilidade.
Vamos supor que você ficou sabendo que uma empresa que trabalha no mesmo nicho que você anunciou que vai iniciar suas atividades na sua cidade. Uma análise preditiva pode trazer informações como o que pode acontecer se a concorrência se concretizar e te ajudar a ficar atento às mudanças de mercado que podem acontecer.
Análise de dados prescritiva
Muitas vezes, a análise de dados prescritiva é confundida com a preditiva, mas é importante deixar claro que o objetivo de cada uma: a primeira foca em determinar as consequências das decisões que podem ser tomadas, enquanto a segunda foca em prever o futuro.
Em outras palavras, a prescritiva descreve o que pode acontecer caso determinada ação for executada. É uma análise bastante complexa, que exige muita pesquisa, uma base sólida de dados científicos e bastante conhecimento analítico de um negócio para prever riscos e auxiliar em estratégias mais assertivas.
Análise de dados descritiva
Já a análise de dados descritiva é baseada em fatos, ou seja, em resultados reais que podem ser retirados de relatórios, análise de negócios, avaliações de cenário e outras ferramentas analíticas.
É um tipo de análise feita principalmente por instituições financeiras para determinar a taxa de juros em uma oferta de crédito. Para isso, são usadas informações sobre os clientes para que as decisões sejam vantajosas e seguras para as duas partes.
Análise de dados diagnóstica
Assim como na descritiva, na análise de dados diagnóstica são utilizados dados concentrados em algo que já ocorreu. Porém, o objetivo aqui é encontrar causa e efeito para entender qual o impacto que uma mudança vai causar na decisão em um negócio.
Com esse conhecimento, é possível ajustar estratégias para evitar resultados ruins e prejuízos financeiros. É uma visão analítica e estratégica para traçar o perfil do cliente, o comportamento de compra do consumidor importantes para auxiliar e direcionar as ações de marketing e dar uma força a mais no setor de vendas.
Ferramentas para guiar a estratégia
Além de conhecer os tipos de análise de dados é importante saber quais ferramentas e metodologias podem te ajudar para deixar todo o processo mais fácil e confiável, confira algumas opções disponíveis:
1. Diagrama de Ishikawa
Também conhecido como diagrama de causa e efeito, o Diagrama de Ishikawa é uma ferramenta que visa a organização do estudo sobre as possíveis causas de um problema central, analisando todo o seu processo e os efeitos decorrentes.
Aqui são considerados seis pontos de análise, chamados de 6 M: matéria-prima, mão de obra, medidas, máquinas, meio ambiente e método.
2. Diagrama de Pareto
No Diagrama de Pareto, o objetivo é orientar ações mais eficientes de melhoria, mas é importante destacar que ele não identifica as causas. A ferramenta classifica os problemas em relação à qualidade de produtos e processos de duas maneiras:
- ‘poucos vitais’: os problemas, que mesmo em poucas quantidades, consegue gerar perdas grandes;
- ‘muito vitais’: são os que apontam os problemas que podem resultar em prejuízos pequenos.
3. 5 por quês da qualidade
Os 5 por quês da qualidade é um recurso bastante simples de utilizar na análise de dados. Aqui o objetivo é descobrir a causa raiz do problema, o porquê ele aconteceu e encontrar a solução.
Assim como o nome diz, sua execução consiste em perguntar “Por que” cinco vezes. As perguntas devem sempre estar relacionadas ao processo e as causas que antecederam o problema que está sendo analisado.
4. FMEA
FMEA é a sigla referente a “Failure Mode and Effect Analysis”, que pode ser traduzida como “Análise de Modos de Falha e Seus Efeitos”. É um instrumento um pouco mais complexo que permite analisar possíveis falhas, junto dos eventuais efeitos que poderiam ser causados dentro de uma empresa.
5. Carta de controle
A carta de controle é uma ferramenta de análise de dados que tem a finalidade de analisar a variação dos números apresentados em um processo, ao longo do tempo. O objetivo é compreender se esses processos estão dentro ou fora de controle. Para organizar as informações, geralmente são utilizadas planilhas do Excel.
Como fazer uma análise de dados: um passo a passo completo!
Para fazer uma análise de dados eficiente é preciso de organização e foco em cada etapa do processo. Pular etapas pode colocar todo o trabalho em risco. Então a dica inicial para começar é: tenha um bom prazo para trabalhar e execute a análise com calma.
Confira um passo a passo que montamos para te guiar nesse processo:
1. Estabeleça um objetivo para a análise
É importante ter um objetivo claro! Por exemplo: precisa melhorar uma fase da produção que está com desempenho abaixo do esperado? Foque na análise dos indicadores que monitoram essa seção.
Assim, os outros dados coletados que não estão relacionados a análise principal podem ser separados, tornando o início do trabalho mais ágil e organizado.
2. Defina se é uma análise qualitativa ou quantitativa
Identifique se os resultados serão baseados em números (quantitativo) ou em avaliações e opiniões (qualitativas). Por exemplo: se o objetivo de fazer a análise de dados é identificar o desempenho de um processo de produção, a análise pode ser quantitativa. Agora se o interesse é sobre a experiência do cliente com uma marca ou atendimento, a avaliação será qualitativa.
Para ter um bom material de análise, estruture o questionário de pesquisa de forma clara e objetiva para obter respostas bem direcionadas e fáceis de classificar.
3. Escolha ferramentas certas para análise
Essa etapa é extremamente importante principalmente quando o volume de dados em análise é grande. Conforme também o tipo de análise — quantitativa ou qualitativa —, você pode definir qual a ferramenta facilita a extração dos resultados e pode facilitar o processo.
Além disso, é preciso escolher a melhor forma de coletar os dados há quem opte por utilizar questionários, entrevistas, observações e até análise de conteúdo. A tecnologia também é uma excelente aliada nessa hora algumas opções de ferramentas gratuitas são Google e o Google Analytics, que vão ajudar a entender como é o comportamento dos consumidores no site da empresa.
4. Faça um brainstorm de análise dos dados
Após analisar os resultados obtidos, reúna a equipe de gestores e funcionários para fazer um brainstorm sobre as informações extraídas. Assim, a empresa garante que o resultado da análise foi bem compreendido e pode rever pontos que geraram dúvidas entre os envolvidos.
Evite fechar a análise de dados apenas com a opinião de uma pessoa, pois a troca entre a equipe pode agregar novos pontos de vista que não tinham sido levantados.
5. Crie planos de ação com base nos dados
Após validar os dados da análise com toda a equipe, use os indicadores como base para traçar planos de ação de melhoria dos processos, redução de falhas ou da satisfação do cliente. O aproveitamento da análise na prática é fundamental para que a empresa se desenvolva e também para que novos objetivos sejam traçados para uma futura nova análise.
Como aprender a analisar dados?
Para quem quer aprender como fazer ou se aperfeiçoar na análise de dados, existem algumas opções disponíveis para adquirir conhecimento, confira:
Cursos de graduação
A graduação em análise de dados aborda temas como estatística, modelos de negócios, algoritmos, programação, inteligência artificial, estrutura e bancos de dados, big data, dentre outros. Geralmente, a formação tem duração de 2 anos, oferecido na modalidade presencial e a distância.
Curso de pós-graduação
Além da graduação em análise de dados, os cursos na área da Tecnologia, como modelos de negócios, análise e desenvolvimento de sistemas, ciência da computação, engenharia da computação e ciência da computação também são uma opção para quem quer fazer uma pós-graduação na área.
Certificação Six Sigma
O Six Sigma é uma metodologia de gestão que visa solucionar problemas e reduzir a variabilidade dos processos. Se você é um profissional de qualidade, engenharia, gestão, logística, produção, auditoria e busca aperfeiçoar sua capacidade analítica, conheça as certificações que fazem parte do curso Six Sigma:
- White Belt;
- Yellow Belt;
- Green Belt;
- Black Belt;
Os cursos são feitos por meio de aulas online e possuem material exclusivo da Frons.
Cursos de Excel
O Excel é uma ferramenta muito útil para essa análise. Alguns cursos ensinam o uso avançado dessa ferramenta da Microsoft voltado para a aplicação estatística, como uso de planilhas, fórmulas e outros recursos que são ótimas opções para quem quer aperfeiçoar sua habilidade analítica.
Hoje vimos que a análise de dados é um processo indispensável na gestão de um negócio e que existem diversas ferramentas que podem facilitar e deixar as decisões mais assertivas. Continue acompanhando o blog da Frons mais conteúdos como este.
Até a próxima!
