Análise de dados: o que é, importância e como fazer [GUIA]

De forma resumida, análise de dados significa transformar números em informações que podem ser usadas para solucionar problemas nas empresas

Entretanto, essa não é uma tarefa simples, pois existem diversas metodologias de análise de dados utilizadas tanto para fins científicos quanto corporativos. 

Nesse artigo, você vai entender o que é e qual é a importância da metodologia de análise de dados, como coletar dados de forma eficiente e muito mais. Continue a leitura.

O que é a análise de dados?

Entender plenamente os cenários em que a empresa está inserida é essencial para que haja boas condições para direcionar as estratégias e tomadas de decisões importantes. 

Assim, a análise de dados e as metodologias nela empregadas são formas de alimentar os planejamentos e iniciativas da empresa. 

É assim que os sinais, indicativos e insights se transformam nas bases que irão guiar os rumos do empreendimento. Aliás, esse é o motivo pelo qual o mercado procura tanto os profissionais com boas habilidades na análise de dados.

Importância da análise de dados para empresas

Pensando nisso, vamos visualizar a importância da análise de dados com um exemplo prático. Considere uma escola com turmas que vão desde o jardim de infância até o ensino médio.

Neste caso, a direção poderia contratar um profissional para coletar as métricas relacionadas:

  • ao tempo de permanência do aluno no colégio; 
  • os feedbacks negativos que pais e alunos dão; 
  • a porcentagem de alunos do 3º ano do Ensino Médio que são aprovados de primeira nos vestibulares, entre outras informações. 

Com tudo isso em mãos, fica mais fácil para os diretores analisarem se é necessário renovar a equipe de professores, se esses dados podem ser utilizados em campanhas de marketing para promover o colégio e se existe alguma falha no fluxograma de processos dentro da organização. 

Viu como fica mais fácil de visualizar e encontrar possíveis oportunidades e erros dentro da gestão com a análise de dados?

Mesmo assim, há gestores que insistem em seguir com o negócio na contramão da análise de dados, de modo que acabam encontrando grandes dificuldades.

Tanto para se diferenciar quanto para se manter no mercado. Afinal, a demanda dos clientes nos dias de hoje é dinâmica, ou seja, o que funcionou bem ontem pode estar ultrapassado amanhã. 

Não é simples lidar com um público tão mutável e exigente e, muito menos, acompanhar as tendências que estão ligadas à decisão de compra

Assim, sem coletar e analisar os dados, qualquer negócio pode acabar perdendo clientes, reduzir o faturamento e até mesmo não conseguir se manter no mercado.

Como coletar dados para análise

A tecnologia é uma excelente aliada na hora de fazer a coleta de dados com estratégias de sucesso. Afinal, essa coleta com certeza vai envolver uma grande quantidade de dados.

Por exemplo, há quem opte por utilizar questionários, entrevistas, observações e até análise de conteúdo.

Assim, outra opção é utilizar ferramentas gratuitas, como a pesquisa do Google e o Google Analytics para entender como é o comportamento dos consumidores no site da empresa. 

Se houver necessidade, a equipe pode considerar a contratação de um sistema que permita avaliar as movimentações da concorrência e monitorar a performance da atuação no mercado.

Para analisar os dados obtidos, uma boa dica é pensar o que deverá ser realizado, ou seja, qual é o objetivo

Depois, pergunte-se como será possível saber se este objetivo foi atingido. Por fim, analise o que precisa ser feito para alcançar esse objetivo, ou seja, quais ações precisam ser desenvolvidas no final da análise.

Como fazer análise de dados: passo a passo

infográfico análise de dados passo a passo

Para fazer uma análise de dados consistentes é preciso organização e foco em cada etapa do processo.

Atropelar o passo a passo vai colocar a perder todo o trabalho de coleta que é igualmente trabalho. Então, tenha um bom prazo para trabalhar e execute a análise com calma.

Siga o passo a passo abaixo de como fazer:

1. Estabeleça um objetivo para a análise

Como destacamos acima, na fase da coleta, é importante ter claro um objetivo para a análise de dados, que responde uma dúvida sobre o ponto analisado.

Precisa melhorar uma fase da produção que está com desempenho abaixo do esperado? foque na análise dos indicadores que monitoram essa seção.

Dessa forma, outros dados coletados, que não se referem a análise principal podem ser separados, tornando o trabalho mais ágil e organizado.

2. Defina se é uma análise qualitativa ou quantitativa

De acordo com o objetivo de análise de dados, você vai identificar 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.

Já se o alvo da análise é a experiência do cliente com o produto final 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. 

3. Escolha ferramentas certas para análise

Uma forma eficiente de fazer a análise de dados é usando ferramentas de apoio que vão organizar os dados, facilitando sua interpretação

Esse apoio é útil, principalmente quando o volume de dados em análise é grande.

De acordo com o tipo de análise — quantitativa ou qualitativa —, você pode definir qual a ferramenta facilita a extração dos resultados. Alguns exemplos são: Diagrama de Ishikawa, o Diagrama de Pareto, FMEA e outros. 

4. Faça um brainstorm de análise dos dados

Depois de compilar os resultados obtidos com a análise, reúna a equipe de gestores para fazer um brainstorm sobre as informações.

Assim, a empresa garante que o resultado da análise foi bem compreendido e pode rever pontos que geraram dúvidas.

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.

5. Crie planos de ação com base nos dados

Depois de validar os dados da análise em 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.

Ferramentas para análise de dados

Ao finalizar uma coleta, é hora de analisar o material que foi obtido como mostramos acima.

Uma boa forma de otimizar o processo de análise de dados é por meio de metodologias e ferramentas como:

1. Diagrama de Ishikawa

O Diagrama de Ishikawa, também conhecido como diagrama de causa e efeito,  é uma ferramenta muito útil para análise de dados. 

O diagrama tem como objetivo principal a organização do estudo sobre as possíveis causas de um problema central, analisando todo o seu processo e os efeitos decorrentes.

Para fazer o diagrama são analisados seis pontos, chamados de 6 M: mão de obra, matéria-prima, máquinas, medidas, meio ambiente e método.

2. Diagrama de Pareto 

Outra ferramenta que auxilia a análise de dados é o Diagrama de Pareto. O objetivo é orientar ações mais eficientes de melhoria.

A ferramenta classifica os problemas em relação à qualidade de produtos e processos de duas maneiras: ‘poucos vitais’, os problemas, que mesmo poucos, tem a capacidade de gerar perdas grandes; e ‘muito vitais’ que apontam os problemas que podem resultar em prejuízos pequenos. 

Lembre-se, contudo, que o Diagrama de Pareto não identifica causas, ok?

3. 5 por quês da qualidade

Os 5 por quês da qualidade também é uma ferramenta simples de utilizar na análise de dados. Seu objetivo é descobrir a causa raiz do problema, porque ele aconteceu e encontrar a solução.

O método consiste em perguntar “Por que” cinco vezes, sempre fazendo perguntas com relação com o processo e as causas que antecederam o problema.  

3. FMEA 

O FMEA é uma ferramenta um pouco mais complexa para usar na análise de dados. FMEA é a sigla da expressão “Failure Mode and Effect Analysis”, traduzida como “Análise de Modos de Falha e Seus Efeitos”.

A ferramenta permite analisar possíveis falhas, junto dos eventuais efeitos que poderiam ser causados dentro de uma empresa. Existem três tipos diferentes de FMEA: de Produto, Processo e Serviços.

5. Carta de controle

Uma carta de controle é uma ferramenta de análise de dados útil para 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 é utilizado o Excel.

Tipos de análise de dados

A análise de dados além de envolver dados números, também exige habilidades de comunicação escrita para elaborar textos coerentes e coesos. 

Entenda a seguir o que é feito em cada um dos tipos de análise de dados: 

Análise de dados prescritiva

O objetivo da análise de dados prescritiva é descrever o que pode acontecer se determinada ação for executada. 

É uma análise bastante complexa e que exige uma base de dados científicos e bastante entendimento do negócio para conseguir traçar o caminho mais realista possível.

Análise de dados preditiva

A análise de dados preditiva é utilizada para antecipar um comportamento de mercado como, por exemplo, um novo padrão de consumo, uma nova tendência ou necessidade que vai surgir.

Para isso, são utilizados em conjunto: estatística, dados históricos e até informações de inteligência artificial para criar uma previsão possível para determinado cenário. Além disso, a análise foca também em riscos e oportunidades dentro desse panorama.

Análise de dados descritiva

Na análise de dados descritiva é possível identificar os riscos que envolvem uma determinada ação. É um tipo de análise feita, principalmente por bancos, para determinar a taxa de juros em uma oferta de crédito. 

Para isso, são usados dados sobre os clientes para que as decisões sejam vantajosas e seguras para ambas as partes. 

Análise de dados diagnóstica

Por fim, a análise diagnóstica é usada para entender qual será o impacto e como uma decisão vai afetar o negócio como um todo ou um determinado processo. 

Assim, é possível ajustar estratégias para que resultados ruins não aconteçam, ou seja, no mínimo contornados. Uma análise útil para a área de vendas.

Metodologias Six Sigma para análise de dados

O Six Sigma é uma filosofia de gestão que tem como objetivo principal solucionar problemas e reduzir a variabilidade dos processos. 

Com isso, os custos que a empresa tem são significativamente reduzidos, de modo que a lucratividade aumenta. 

Entretanto, é importante destacar que o Lean Six Sigma não busca apenas adequar as empresas às normas de qualidade, mas também confere satisfação do cliente por meio da otimização dos processos.

Já o Lean Manufacturing, por sua vez, é uma filosofia operacional que analisa criticamente os oito principais desperdícios na linha de produção, otimização da linha e melhoria contínua com o uso das ferramentas de qualidade. 

Ou seja, essa metodologia de análise busca eliminar os processos e atividades que não agreguem valor ao cliente final para reduzir o tempo entre o pedido e a entrega. 

Por fim, o Lean Six Sigma nada mais é do que a união dessas duas metodologias como uma forma de melhorar os resultados da empresa por meio da redução da variabilidade dos processos e eliminação de desperdícios e atividades que não agregam valor.

Tudo isso contribui para a redução de custos. Aliás, essa metodologia de análise de dados incentiva a coleta de dados como uma forma de tomar decisões baseadas em números e métricas, ao invés de simples achismos e experiências profissionais.

Aprenda a fazer análise de dados

A análise de dados é um trabalho que envolve ferramentas, tipos de análise e metodologias, mas todos esses elementos em conjuntos podem elevar a qualidade da empresa.

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Autor

Jornalista e social media formada pela Unesp.

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