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30 de maio de 2023 - 7 minutos

Porque é que a análise de dados é o futuro das empresas?

Utilizar os dados para tomar decisões de qualidade é absolutamente o futuro de todas as empresas.

Ironhack

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Articles by Ironhack

As empresas nunca tiveram tanto poder: pela primeira vez, têm quantidades de dados incomparáveis para utilizar como acharem adequado para tomarem decisões informadas. Mas a quantidade de dados que têm ainda está a aumentar: as empresas terão de continuar a aproveitar os dados para assegurar que estão a tomar as melhores decisões possíveis para a sua equipa. E como podem fazê-lo? Qual é a melhor maneira de utilizar dados para tomar boas decisões? Como se pode tratar os dados em segurança? Responderemos a estas questões e muito mais nesta publicação. 

Análise de dados: O que é? 

Dito de modo simples, a análise de dados recolhe dados em bruto e torna-os em informações valiosas. Isto significa que quem tem os dados analisa-os e tira conclusões, para tomar as melhores decisões possíveis para a empresa. Existem quatro tipos de análise de dados: análise de dados preditiva, análise de dados prescritiva, análise de dados de diagnóstico e análise de dados descritiva. Vamos ver em que diferem: 

  • Análise de dados preditiva: este é o tipo de análise de dados mais comum, utilizado para identificar tendências, correlações e causalidade, e é composto por duas secções específicas: modelos preditivos e modelos estatísticos. 

  • Modelos preditivos: uma campanha poderia analisar dados demográficos médios para prever os resultados.

  • Modelos estatísticos: seriam utilizados para analisar os dados e tirar conclusões. 

  • Análise de dados prescritiva: aqui, os grandes dados e a inteligência artificial unem-se para prever resultados e identificar ações futuras, utilizando otimização e testagem aleatória. 

  • Otimização: utilizando a otimização, o analista de dados pode encontrar áreas específicas que precisem de melhoria e trabalhar nas mesmas, realizando ações de qualidade e corrigindo áreas que podem ser melhoradas. 

  • Testagem aleatória: pode ser utilizada para criar combinações novas, que ainda não foram tentadas, para ver se acontece algo inesperado. 

  • Análise de dados de diagnóstico: o terceiro tipo de análise de dados é definitivamente o menos empolgante, mas é extremamente importante para melhorar; a análise de dados de diagnóstico olha para resultados anteriores para tomar decisões, utilizando descoberta, alertas, consulta e detalhamentos.

  • Descoberta e alertas: estes alertas predefinidos ajudam-te a prever problemas antes de ocorrerem, utilizando dados anteriores para sinalizar potenciais situações disruptivas.

  • Consulta e detalhamentos: estes decompõem os dados ainda mais, explicando porque é que algo ocorreu utilizando dados. 

  • Análise de dados descritiva: as outras formas de análise de dados seriam inúteis sem a análise de dados descritiva; ter dados importantes é ótimo, mas apenas se puderem ser adequadamente apresentados utilizando relatórios ad hoc ou relatórios padronizados. 

  • Relatórios ad hoc: estes relatórios são criados rapidamente para abordar uma questão específica e ajudar a fornecer dados para resolver um problema.

  • Relatórios padronizados: este relatório pré-concebido é emitido regulamente, tal como um relatório mensal ou semanal, para dar uma visão geral sobre um tópico específico. 

Benefícios da análise de dados 

Apesar de o benefício mais amplamente compreendido da análise de dados ser a utilização de dados de alta qualidade para tomar a melhor decisão, na verdade, a análise de dados oferece muitas vantagens que são valiosas para a tua empresa. Vamos discutir. 

Personalizar a experiência do cliente 

Ao recolheres dados de muitos canais diferentes, poderás reunir cada vez mais informações sobre os teus clientes, ajudando a personalizar ainda mais a experiência do cliente. Ter mais informações e dados sobre o comportamento dos clientes pode fazer toda a diferença quando se trata de obter lucros. 

Ajudar na tomada de decisões empresariais em larga escala 

Se a empresa estiver a ter perdas financeiras ou diminuição da produtividade, a análise de dados pode ser utilizada para analisar dados passados e futuros, para tirar conclusões. Alguns colaboradores têm melhor desempenho do que outros? A política de trabalho remoto da empresa está a prejudicar a produtividade geral? Analisar dados a nível da empresa pode ajudar a influenciar decisões comerciais. 

Otimizar operações 

Os dados mostram onde precisas de melhorar ou onde a eficiência e a produtividade são limitadas; ver os dados de como cada parte da empresa está a trabalhar pode ajudar-te a identificar áreas problemáticas e a tomar decisões de alta qualidade, especialmente em setores onde se vivem muitas mudanças, tal como em retalho (a procura varia significativamente conforme as estações). 

Prevenir riscos e abordar problemas

A análise de dados preventiva torna-se útil aqui e é uma ótima opção para empresas que procuram evitar os riscos potenciais de roubo por clientes ou colaboradores, recebíveis não cobrados, segurança dos colaboradores e responsabilidade jurídica. Utilizando modelos preditivos, as empresas conseguem prever problemas futuros e abordá-los antes de acontecerem. E, quando surgem problemas, a análise de decisões passadas pode sugerir o modo correto de os resolver.

Melhorar a segurança 

À medida que cada vez mais empresas utilizam dados para tomar decisões, os riscos de cibersegurança estão a aumentar e fazer sentir-se. Utilizando dados provenientes de falhas ou ciberataques anteriores, as equipas de cibersegurança podem ver o que correu mal, parar o ataque e realizar ações para evitar um problema semelhante no futuro. 

Dados nas empresas: como ajudam? 

Para tomares decisões inteligentes, tens de utilizar dados. E, à medida que o mercado se move a um ritmo cada vez mais rápido, os dados podem ajudar-te a: 

  • Determinar quem são os teus clientes 

  • Decidir como alcançar os teus clientes 

  • Determinar o teu mercado específico

  • Definir a concorrência

  • Informar-te sobre o que está a acontecer no mercado

  • Sugerir previsões para o futuro 


Parece muita coisa, não é? Bem, é. A análise de dados pode ser a diferença entre tomar uma decisão comercial inteligente e uma danosa. Afinal, com a prova dos motivos porque algo está a funcionar, também estás melhor equipado para tomar decisões no futuro. Agora que abrangemos o que é a análise de dados e os seus diferentes tipos, vamos discutir como efetuar uma análise de dados de qualidade em apenas cinco passos. 

Como utilizar dados para tomar decisões

Quando se aproxima uma grande decisão, podes estar apreensivo quanto a isso. Olhaste para dados anteriores? Ou previsões para o futuro? E a tua intuição? Pode ser difícil no momento, mas irá melhorar se utilizares dados para tomar decisões, e podes fazê-lo em apenas cinco passos. 

Passo 1: Saber o que queres

Bem, parece um passo óbvio, mas é muito importante: não consegues alcançar a tua solução ideal se não souberes o que queres! Antes de realizares qualquer ação, certifica-te de que tens uma visão clara do que queres alcançar com esta decisão, em conjunto com a visão de futuro da tua empresa. Se não tiveres a certeza, olha para os objetivos anuais da tua empresa e os resultados principais, para te orientares. 

Passo 2: Encontrar fontes de dados 

Agora que tens a tua visão claramente definida, está na altura de encontrar locais para extrair dados. Afinal, com uma visão mas sem dados, não consegues tomar uma decisão inteligente. Para recolher dados, tens de decidir as medições que queres explorar, tais como a margem bruta de lucro, o retorno sobre o investimento, a produtividade, o número total de clientes e a receita recorrente. Para recolher os teus dados, as ferramentas de relatórios, tais como Power BI da Microsoft permitem-te recolher dados de múltiplas fontes, para ter um panorama geral do estado da tua empresa. 

Passo 3: Organizar os dados

Recolher dados é ótimo, mas só se souberes como utilizá-los. De facto, os dados que recolhes são inúteis, a não ser que saibas como utilizá-los. Assim que tiveres recolhidos os teus dados, certifica-te de que estão apresentados claramente, para que o analista de dados possa tirar conclusões inteligentes. Os painéis executivos apresentam os dados de um modo que seja claro e fácil de ler. 

Passo 4: Analisar os dados 

Reuniste os teus dados e apresentaste-os de um modo que os torna claros para todos: e agora? Bem, está na altura de analisares os teus dados e tirares conclusões que orientarão o teu processo de tomada de decisão. Utiliza os resultados da tua investigação e dados de fontes externas para tomar a melhor decisão possível. 

Passo 5: Tirar conclusões

À medida que analisas os dados, começas a tirar conclusões, mas é importante tornar este passo completamente separado, para que as tuas conclusões se destaquem. Ao tirares conclusões, faz as seguintes perguntas: 

  • Que conclusão estou a tirar que já sabia? 

  • Que conclusões são novas? 

  • Como posso utilizar estas informações novas para alcançar objetivos comerciais? 

As respostas a estas perguntas vão ajudar-te a tomar decisões com sucesso! Concluíste a tua análise de dados. 

O teu futuro em análise de dados 

Convencemos-te de que a análise de dados é a carreira ideal para ti?! Afinal, o US Bureau of Labor Statistics prevê que a procura de cargos de análise de dados aumentará 23% entre 2021 e 2031, muito mais rapidamente dos que o aumento de 5% noutras indústrias. Foi o que nos pareceu. Na Ironhack, oferecemos um Bootcamp em Análise de dados para te preparar para sair para o terreno, ensinando-te tudo o que precisas de saber para seres um candidato competitivo para empregos de nível inicial em análise de dados em praticamente qualquer setor. E, assim que tiveres alguma experiência, o mundo espera por ti: podes escolher especializar-te numa área específica ou avançar no teu cargo preferido. Com salários altamente competitivos e muita margem de crescimento, não há melhor escolha. 

Vê o nosso Bootcamp em Análise de dados hoje e mergulha na tecnologia. Podes agradecer depois! 

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