Você já ouviu falar em cultura orientada a dados, ou Data Driven? Saiba que esse conceito possibilitará muitas vantagens e será um diferencial em seu negócio.
A análise de dados pode ser vista como uma tortura saudável para elucidar fatos e extrair informações.
A extração dessas informações pode ser feita por meio de técnicas estatísticas que são aplicadas por meio de processo, sendo eles: coleta/mineração, tabulação/criação de imagens e gráficos, aplicação de técnicas inferenciais.
Uma simples análise gráfica dos dados contribuí para minimizar riscos e maximizar resultados.
Entenda a importância desse recurso e conheça quatro tipos de análise de dados neste artigo.
Índice
1. Por que é importante uma cultura orientada a dados ou Data Driven?
1.1 Conhecer os tipos de análise para obter a informação correta
6. Benefícios das análises de dados
Por que é importante uma cultura orientada a dados ou Data Driven?
Ao analisar as coletas de dados, as empresas passam a ter mais autonomia e assertividade nas tomadas de decisões, pois através da análise de dados, as empresas desfrutam de informações mais diretas e inequívocas.
Conhecer os tipos de análise para obter a informação correta
Para a observação dos dados que uma empresa deseja aderir para uma tomada de decisão assertiva, é necessário que ela conheça os tipos de análise de dados para obter a informação correta.
Isso porque nem todas as análises são iguais, elas variam de acordo com o objetivo, as limitações e a disponibilidade de tempo e de recursos da empresa.
É comum classificá-las em quatro tipos de metodologia, sendo elas:
- descritiva;
- diagnóstica;
- preditiva;
- prescritiva.
1. A análise descritiva
É uma análise baseada em fatos. Ou seja, na prática, essa avaliação de dados é feita a partir de resultados obtidos e seu principal objetivo é orientar a construção de estratégias.
Temos como exemplos da análise descritiva:
- relatórios;
- análise de negócios;
- aplicação de métricas;
- avaliação de resultados.
2. A análise diagnóstica
É uma análise de dados concentrada em algo que já aconteceu. Diferentemente da descritiva, tem como objetivo encontrar relações de causa e efeito para destrinchar um acontecimento.
Trata-se de um tipo de análise no qual entram ferramentas mais específicas, com destaque para os testes A/B.
3. A análise preditiva
É a mais popular dos tipos de análise de dados. Como o nome mesmo já diz, seu objetivo está na previsão de cenários futuros com base na análise de padrões revelados pela base de dados.
É útil para determinar uma tendência, correlação, causa ou probabilidade do acontecimento de algo, como por exemplo, o surgimento de uma nova concorrente.
Apesar da análise não informar o que irá acontecer, ela deixa a empresa preparada, pois permite que se tome conhecimento de situações anteriores.
4. A análise prescritiva
É indicada para desenhar simulações e prever comportamentos. Mas para isso, é preciso antes passar pelos outros tipos de análise, já que o objetivo desta é pautar decisões em relação ao futuro.
Isso porque uma prescrição é uma recomendação sobre algo potencialmente previsto.
Benefícios das análises de dados
Além de benefícios comuns proporcionados pela análise de dados, como maior colaboração entre os times, decisões mais assertivas e eficiência para os processos comerciais, os quatro tipos de análise dados também proporcionam a empresa:
- antecipação de necessidades e trabalho proativo;
- criação de estratégias de serviços e produtos mais efetivas;
- redução de riscos;
- melhor experiência do cliente.
Viu só quanta informação interesse envolvida quando se fala em Data Driven, ou cultura orientada a dados? Então, não pare por aqui. Acompanhe nossos artigos e entre em contato conosco para tirar dúvidas: desenvolvemos uma solução sob medida, pautada em dados, para a sua empresa.
