Data Analytics, ou análise de dados, é o processo de explorar, gerenciar e analisar informações, para identificar tendências e padrões, com insights significativos para dar suporte a tomada de decisões, processos de negócios e resultados. De acordo com a Forbes India, a cada dia produzimos cerca de 2,5 quintilhões de bytes de dados, aproximadamente 9,1 mil terabytes a cada seis minutos, segundo pesquisa realizada pelo Instituto Gartner, divulgada pela revista Exame. E esse número só aumentará.
Sem análise e gerenciamento corretos, todos esses dados são praticamente inúteis. É por isso que a capacidade de entender tal tsunami de informações recebidas é essencial para o sucesso dos negócios. Transformar sua organização em um modelo de negócios orientado por dados é fundamental para o processo de transformação digital.
Explorar as possibilidades existentes, por meio do Data Analytics, direcionando para a geração de valor e melhoria na tomada de decisões, é uma estratégia que garante grandes resultados.
Apesar disso, muitos líderes não estão aproveitando ao máximo as ferramentas à sua disposição e confiam muito no instinto em situações em que os dados poderiam oferecer uma imagem mais completa. As organizações que se mostram competitivas no mercado estão inserindo análise de dados na estratégia de negócios e criando uma visão de uma empresa orientada por dados.
Assim como todos os elementos de transformação digital, a análise de dados não é uma mudança instantânea e restrita, mas requer uma educação e transformação da mentalidade de toda a organização. Continue a leitura para saber os benefícios de inserir Data Analytics na sua empresa.
- Os três tipos de Data Analytics
- A alfabetização de dados como prioridade nas organizações
- Melhores práticas para converter dados em valor real para os negócios
- Qual a relação entre Data Analytics e Cloud Computing?
- Como tomar boas decisões com Data Analytics
- Case OPUS – Data Analytics no Open Finance
Os três tipos de Data Analytics
É importante compreender que nem todo tipo de análise de dados irá funcionar para sua organização. Existem três tipos de Data Analytics e é essencial que cada um deles seja aplicado no momento correto, para o gerenciamento e os resultados correspondentes.
Análise descritiva
A análise descritiva trata de questões como “o que aconteceu?” e “o que está acontecendo?”, utilizando de ferramentas visuais, como gráficos, tabelas e histogramas para organizar e gerenciar os dados. Por exemplo, o setor de compras de uma organização pode usar a análise descritiva para responder perguntas como “quanto gastamos com X equipamento no último trimestre em comparação ao primeiro trimestre do ano passado?
Análise preditiva
A análise preditiva geralmente lida com probabilidades e pode ser usada para prever uma série de resultados ao longo do tempo ou para simular vários resultados possíveis. Aborda questões como “o que é provável que aconteça?”.
Ou seja, algoritmos preveem valores futuros das variáveis das quais os tomadores de decisão dependem. Varejistas, como a Amazon, contam com dados preditivos sobre a demanda do cliente ao fazer pedidos de fornecedores.
Análise prescritiva
A análise prescritiva visa direcionar a ação, calculando a melhor maneira de alcançar ou influenciar o resultado. Quando combinada com a análise preditiva, a análise prescritiva naturalmente se baseia e amplia os insights preditivos, abordando as questões “o que deve ser feito?” ou “o que podemos fazer para que um determinado resultado aconteça?”. A análise prescritiva depende de técnicas como análise de gráficos, simulação, processamento de eventos complexos e mecanismos de recomendação.
A combinação de recursos preditivos e prescritivos costuma ser um primeiro passo fundamental para solucionar problemas de negócios e conduzir decisões mais inteligentes.
Compreender os possíveis casos de uso para diferentes tipos de análise é fundamental para identificar as funções e competências, infraestrutura e tecnologias que sua organização precisará para ser verdadeiramente orientada por dados, especialmente porque todos os tipos de análise convergem com o aumento da Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning.
Por conta de falhas na análise preditiva de dados da Amazon Reino Unido, a empresa é forçada a destruir cerca de 130.000 itens por semana, não vendidos ou devolvidos, segundo dados divulgados pela Harvard Business Review.
A razão pela qual a análise preditiva falha está, na maioria dos casos, relacionada a suposições e escolhas em torno da geração dos dados analisados. Ou seja, os dados, mesmo que organizados, não respondem a questões como “o que vamos fazer sobre isso?”, por isso é necessária a análise feita por um profissional, que usará de todos os dados, previsões e recomendações visando otimização e uma decisão.
A alfabetização de dados como prioridade na organização
A Gartner define alfabetização de dados como a capacidade de ler, escrever e comunicar dados em contexto. É uma forma de ajudar os líderes e gestores a aprender a fazer perguntas certeiras sobre os dados ao seu redor. Construir alfabetização de dados dentro de uma organização é um desafio de cultura organizacional e gerenciamento de mudanças, não de tecnologia.
Data Analytics está cada vez mais difundida em todos os aspectos de todos os negócios e até mesmo em nossas vidas pessoais. Para transformar Big Data em boas decisões, cabe às empresas tornar seus times aptos a traduzirem os dados em alternativas seguras para o negócio.
Ou seja, ser alfabetizado em dados é cada vez mais importante para o sucesso das organizações. No entanto, esse tipo de mudança significativa e duradoura exige que as pessoas aprendam novas habilidades e comportamentos. Há uma grande diferença entre entender a importância dos dados e torná-los uma prioridade em sua organização.
Toda empresa precisa de uma equipe de governança de dados, especialistas responsáveis por analisar dados pertinentes, que definem as políticas internas que se aplicam ao controle do uso de dados e à forma como eles são coletados, armazenados, processados e descartados. Isso ajuda a informar a tomada de decisões dos funcionários, guiados por dados.
O instinto ainda tem lugar nos negócios, mas não deve ser o único condutor da tomada de decisões. Se um líder decidir ir contra os dados, ele deve se apropriar dessa escolha: se as coisas correrem mal, assumir a responsabilidade pelo resultado.
Ao tornar os dados uma prioridade no pensamento estratégico de sua organização e usá-los para elaborar políticas inteligentes, os líderes podem proteger seus negócios contra falhas desnecessárias e garantir que a empresa tome mais decisões coerentes com o cenário.
Melhores práticas para converter dados em valor real para os negócios
Se a análise de dados não agregar valor real ao negócio, ela não será bem-sucedida ou sustentável. Portanto, é importante que cada organização defina o que Data Analytics significa para ela e quais projetos e orçamentos são necessários para capturar as oportunidades.
Segundo o levantamento realizado pelo Comitê Gestor de Internet no Brasil, somente 23% das instituições possuem uma área direcionada a garantir a proteção de dados, mesmo aquelas empresas que possuem dados sensíveis, como biometria e dados de saúde.
As principais etapas do planejamento estratégico de análise de dados são:
I – Definir a missão e os objetivos da organização;
II – Estabelecer uma cultura que integra a análise de dados nos fluxos de trabalho diários e inclui todos os funcionários nas discussões e processos em torno da análise, por meio da alfabetização de dados;
III – Determinar o impacto estratégico de Data Analytics sobre esses objetivos. Tem que haver uma priorização conjunta. Líderes de negócios e cientistas de dados devem decidir em conjunto em quais problemas de negócios focar;
IV – Priorizar as etapas de ação para atingir as metas de negócios usando dados e objetivos analíticos. Os líderes de negócios não precisam de conhecimento profundo em análise de dados, mas precisam de um entendimento básico e prático, para trabalhar de forma eficaz com as equipes de Data Analytics;
V – Construir um roteiro estratégico de análise de dados. Que tipo de dados você precisa? Quais dados você pode explorar? Quais partes da tomada de decisão devem ser deixadas para os humanos e o que deve ser automatizado? Garanta que sua estratégia de Analytics complemente, alinhe e influencie a estratégia competitiva geral da empresa;
VI – Implementar esse roteiro (projetos, programas e produtos) com um modelo operacional consistente, moderno e escalável. É fundamental vincular a governança de dados e análises à estratégia geral de negócios;
VII – Integrar os silos, especialmente quando a cadeia de informação passa por vários deles. A ciência de dados não pode acontecer em um único silo, deve estar totalmente integrado à organização, operações e processos do negócio, sem comprometer a segurança, a privacidade e a conformidade;
VIII – Usar a análise de dados para prever as preferências do cliente e acelerar a inovação, já que ela deve fornecer informações valiosas, que podem aumentar os lucros e melhorar a satisfação do cliente;
IX – Comunicar a estratégia de Data Analytics e seu impacto e resultados. Seja transparente sobre os pontos fortes e fracos da análise de dados e seus impactos sobre os resultados da empresa.
De acordo com a McKinsey, seguindo uma estratégia de transformação de dados em valor real para a organização, cinco áreas principais terão modificações em sua cultura e comportamento:
- estratégia e valor;
- talento e organização;
- governança, acesso e qualidade;
- tecnologia e ferramentas;
- integração e adoção.
Qual a relação entre Data Analytics e Cloud Computing?
De acordo com a Forbes, duas das maiores tendências de Data Analytics para 2023 são: o uso da Inteligência Artificial e de Cloud Computing para otimizar o uso de dados.
A nuvem é a plataforma que permite que a tecnologia de dados como serviço (DaaS) funcione. Ou seja, as empresas podem acessar fontes de dados que foram coletadas e selecionadas por terceiros, por meio de serviços em nuvem, em um modelo de cobrança pré-pago ou baseado em assinatura.
O efeito da Inteligência Artificial na análise de dados será:
- permitir previsões mais precisas;
- reduzir a quantidade de tempo gasto em trabalhos repetitivos, como coleta e limpeza de dados, e
- capacitar a força de trabalho para agir com base em insights orientados por dados.
A IA permite que as empresas analisem dados e obtenham insights muito mais rapidamente do que jamais seria possível manualmente, usando algoritmos de software que ficam cada vez melhores à medida que recebem mais dados. Esse é o princípio básico do Machine Learning.
Já os dados em Cloud reduzem a necessidade de as empresas construírem seus próprios sistemas de armazenamento e coleta de dados. As empresas de DaaS oferecem ferramentas de análise como serviço, desempenhando um papel importante na democratização dos dados, pois permite que as organizações trabalhem com dados sem a necessidade de configurar e manter operações caras e especializadas de ciência de dados. Em 2023, estima-se que o valor do mercado desses serviços crescerá para US$10,7 bilhões, ainda segundo a Forbes.
A implantação de nuvem, seja híbrida ou multicloud, deve levar em conta muitos componentes de Data Analytics, incluindo:
- ingestão de dados;
- integração de dados;
- modelagem de dados;
- otimização de dados;
- segurança de dados;
- qualidade de dados;
- governança de dados;
- relatórios de gerenciamento;
- ciência de dados e
- machine learning.
Portanto, as organizações devem equilibrar o alto custo total de propriedade de soluções locais existentes com a necessidade de recursos adicionais e capacidades emergentes. Os tomadores de decisão humanos certamente não deveriam ser substituídos em todos os lugares, em vez disso, eles devem ser complementados pelo poder dos dados, análises e IA.
Se todos esses elementos forem cuidadosamente orquestrados, o resultado pode ser uma rica sinergia provinda da combinação da experiência prática dos humanos com os insights que os modelos e algoritmos de IA podem derivar de quantidades cada vez maiores de dados.
Como tomar boas decisões com Data Analytics
Embora a análise de dados seja fundamentada e mantida próxima aos negócios, muito depende de como os líderes optam por usá-la. Os heads e c-levels orientam que a análise de dados deve ser adotada em toda a empresa, já o seu uso prático fica a critério de cada líder de unidade de negócios ou chefe de função.
O ideal é levar em conta as informações e previsões estipuladas pelos dados em conjunto com a intuição provinda da experiência de negócios, ou seja, utilizar dados para descobrir como melhorar os processos de tomada de decisão, realizada por humanos.
Embora fabricantes e varejistas invistam em análise de dados para melhorar a eficiência operacional e o atendimento da demanda, muitos benefícios desses investimentos não são percebidos e as informações são perdidas à medida que os dados são agregados antes da transformação entre silos, o que aumenta o nível de incerteza em torno das previsões.
Por isso, é importante a comunicação de como os dados são gerados, armazenados e utilizados, o que pode reduzir significativamente a incerteza em torno das previsões de demanda e oferta em todos os silos.
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Case OPUS – Data Analytics no Open Finance
Um dos maiores bancos digitais do Brasil, que possui cerca de 2,5 bilhões de clientes, ingressou com o nosso auxílio no Open Finance – iniciativa na qual os clientes poderão autorizar o compartilhamento de suas informações bancárias com outras instituições financeiras.
Esse ecossistema funciona por meio de APIs, que conectam os sistemas internos e o banco de dados das instituições com a solução de Open Finance. Isso permite que as transações de dados possam ocorrer de forma segura, de acordo com as diretrizes regulatórias do Banco Central.
Nesse sentido, o Open Finance deve aumentar a quantidade de dados compartilhados entre instituições financeiras, para que o banco digital consiga ter mais informações para, por exemplo, fazer uma a análise de risco mais precisa, melhorando as ofertas de crédito, personalizando valores e taxas de juros, personalizando ofertas para seus clientes.
Ou seja, a expectativa, com o crescimento do Open Finance, é que os dados obtidos nesse ecossistema possam fomentar a inovação no mercado financeiro, tornando os produtos e serviços mais acessíveis.
Quer aprimorar a inteligência analítica dos seus negócios, para tomar decisões melhores e oferecer produtos e serviços que atendam com mais precisão as necessidades dos seus clientes? Venha conversar com a gente!
