Como melhorar a tomada de decisão baseada em dados e a análise de dados?

A última década foi inteiramente impulsionada pela produção em massa, consumo e análise de dados. As empresas agora usam a tomada de decisão baseada em dados como parte essencial de suas estratégias corporativas, usando análise de dados para oferecer decisões produtivas e otimizar o progresso. Seria difícil encontrar uma empresa que não esteja investindo atualmente em análise de dados e big data.

Na verdade, mais de 97% das empresas estão investindo em projetos de big data, com 79% delas afirmando que estão preocupadas com o desempenho de outras empresas orientadas por dados. A análise de dados em inteligência de negócios e o sucesso desse negócio estão intimamente ligados, com as empresas que colocam os dados em uso sendo capazes de tomar decisões mais eficazes, objetivas e precisas.

No entanto, a análise de dados vem em muitas formas diferentes. Embora o que inicialmente venha à mente possa ser puramente numérico, os dados quantitativos não são o único fluxo ao qual as empresas têm acesso. Muitas vezes, ao ampliar o número de fontes de dados que uma empresa ingere, ela consegue desenvolver uma compreensão mais abrangente do mercado geral, de seus concorrentes e das tendências internas da empresa.

Neste artigo, vamos mergulhar no mundo da análise de dados, explorando exatamente como melhorar as estratégias de tomada de decisão baseadas em dados. Ao explorar cada fluxo de análise de dados em potencial, detalharemos como colocar os dados para funcionar de maneira eficaz, direta e altamente produtiva. Vamos mergulhar de cabeça.

Tipos de análise de dados que as empresas podem usar

Em uma organização, a análise de dados permite que as pessoas obtenham uma visão mais ampla dos processos com os quais entram em contato diariamente. Em vez de tomar decisões com base em opiniões ou pressentimentos, a integração da análise de dados fornece um método baseado em evidências para identificar as decisões corretas e executá-las.

Em 2023, empresas de todo o mundo usarão a análise de dados para simplificar seus processos e otimizar cada elemento de suas operações diárias. Você encontrará análise de dados em todos os lugares, desde departamentos de marketing e vendas até RH e muito mais. Especialmente com a infinidade de ferramentas de democratização de dados disponíveis para as empresas, agora é mais fácil do que nunca criar um banco de dados centralizado onde os funcionários possam acessar rapidamente as informações de que precisam.

Devido à ampla utilização da análise de dados, há vários campos diferentes de análise nos quais as empresas podem optar por se concentrar. Dependendo da natureza de um negócio, dos mercados em que competem e de seus clientes, as escolas específicas de análise que usam podem variar. Existem quatro sistemas principais de análise de dados que as empresas usam:

• Análise Descritiva.
• Análise de Mídias Sociais.
• Análise Textual.
• Análise preditiva.

Vamos decompô-los ainda mais.

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1. Análise Descritiva

A análise descritiva é o processo de análise de dados em um determinado período de tempo para revelar tendências, insights e eventos não vistos. A maioria das empresas terá um tesouro de dados anteriores, abrangendo seus registros de vendas, visitantes do site, dados de comércio eletrônico e muito mais. Ao coletar esses dados por longos períodos de tempo, a análise de dados pode extrair significado deles.

A análise descritiva é especialmente útil para descobrir os fatores por trás de certas tendências que estão acontecendo em um negócio. Por exemplo, se uma loja de comércio eletrônico percebe que suas vendas dispararam repentinamente nos últimos três meses, ela pode usar análises descritivas para identificar quando esse aumento começou.

Ao se concentrar na data específica, o negócio de comércio eletrônico pode alinhar o aumento nas vendas com o dia em que publicaram o novo design do site. As tendências do passado permitem que as empresas respondam a essas perguntas do tipo “por que”, além de se prepararem melhor para o futuro. Se uma empresa perceber que as vendas aumentam nos meses de verão, aumentar o estoque disponível para esses meses com antecedência facilitará as operações tranquilas durante os períodos de maior movimento.

Essa forma de análise é uma das mais utilizadas, principalmente pela abrangência de sua aplicação.

2. Análise de mídia social

À medida que as ferramentas que os analistas de dados têm disponíveis melhoraram, novos campos de análise tornaram-se mais disponíveis. A análise de mídia social é um produto dessa inovação, com empresas em todo o mundo agora usando o Processamento de Linguagem Natural (NLP) para extrair significado de grandes quantidades de dados escritos.

A análise de mídia social usa uma mistura de PNL e IA para processar rapidamente grandes quantidades de dados formados por tweets, postagens no Facebook e outros sites sociais. Considerando o quão popular a mídia social se tornou, este é um lugar fantástico para aprender mais sobre a percepção pública de uma empresa. Ao analisar milhares de postagens que mencionam uma marca, as ferramentas de análise de mídia social podem rastrear o comportamento do consumidor e mapear o sentimento da marca ao longo do tempo.

Quando uma empresa lança um novo produto, passa por um rebrand, ou simplesmente quer aumentar sua percepção sobre como o público a percebe, virar o agitado mundo das mídias sociais é uma excelente estratégia.

3. Análise Textual

A análise textual usa muitas das mesmas tecnologias básicas que a análise de mídia social. No entanto, eles se concentram em entradas de texto, como avaliações de clientes, suporte, ticket, e-mails e outros dados de texto. Assim como com o NLP nas mídias sociais, os analistas podem ingerir dados desses elementos textuais e, em seguida, executar uma análise sobre eles para determinar se há alguma tendência subjacente.

As empresas podem usar melhor a análise textual para entender o comportamento e o feedback do consumidor. Por exemplo, se uma empresa está executando um programa de Voz do Cliente (VOC) e está coletando feedback, a análise textual pode ajudar a identificar o que os clientes desejam ver melhorado em uma empresa.

À medida que as ferramentas de processamento de linguagem se tornam mais eficazes, a análise textual está rapidamente se tornando uma ferramenta vital no mundo do sucesso, monitoramento e suporte do cliente. Ao começar a usar a análise textual, as empresas são capazes de digerir uma enorme quantidade de dados não estruturados que podem ser usados.

4. Análise preditiva

A análise preditiva pega dados históricos e os usa para projetar uma série de prováveis ​​resultados futuros com base em eventos passados. Se uma empresa teve um aumento nas vendas em dezembro nos últimos cinco anos, a análise preditiva sugere que um pico de dezembro provavelmente ocorrerá novamente.

Além de apenas prever picos e quedas nas vendas, a análise preditiva pode se tornar um campo extremamente preciso. Por exemplo, as seguradoras usarão dados do cliente, histórico de sinistros, localização, idade, sexo e outros fatores demográficos e psicográficos para calcular o risco relativo de contratar um novo cliente.

Ao estimar a probabilidade de um cliente reivindicar seu seguro, as empresas podem otimizar sua estratégia de preços para proteger seus melhores interesses. Um campo secundário de análise preditiva, análise prescritiva, é o passo além disso, onde as empresas agem com base nos resultados da análise preditiva.

Embora o desempenho passado não garanta necessariamente resultados futuros, os dados históricos fornecem uma perspectiva útil que as empresas podem utilizar para otimizar seus processos.

Como aumentar a eficiência da tomada de decisão baseada em dados?

A análise de dados não existe no vácuo. Cada um dos métodos acima pode ser usado em relação a todos os outros. Freqüentemente, quanto mais informações uma empresa tiver, mais bem equipada ela estará para enfrentar qualquer coisa que o futuro possa lançar sobre ela.

Pensando nisso, há uma série de coisas que as empresas podem fazer para aumentar a eficiência no tratamento, processamento e uso dos dados para a tomada de decisões:

1. Simplificar a infraestrutura subjacente

Embora a qualidade seja importante quando se trata de análise de dados, a quantidade também é. Para obter os melhores resultados possíveis das análises, as empresas precisam garantir que tenham o maior número possível de fontes. Para armazenar todos esses dados e consultá-los, as empresas precisam ter boas ferramentas de dados subjacentes. Por exemplo, ao comparar o Apache Pinot com o Druid, um banco de dados analítico especializado é mais adequado para gerenciar e processar dados rapidamente. Para que sua análise de dados tenha o melhor desempenho possível, sua empresa precisa garantir que sua infraestrutura subjacente atenda à finalidade que você está procurando.

2. Crie uma cultura orientada por dados

Mesmo que sua empresa forneça todos os dados, ferramentas e estruturas de visualização possíveis, ela não será orientada por dados se seus funcionários não entenderem o poder dos dados. Criar uma cultura orientada por dados, demonstrando a importância do uso de dados no processo de tomada de decisão, é uma das etapas mais importantes para se tornar orientado por dados. Depois que todos os seus funcionários entenderem como e por que devem usar a análise de dados, você verá que todas as decisões vêm de um local de lógica, razão e análise precisa.

3. Centralize os dados

Embora a criação de uma cultura orientada por dados seja uma maneira poderosa de aumentar a proeminência das decisões baseadas em dados, isso é quase impossível sem a centralização de dados. Uma de suas primeiras prioridades deve ser centralizar dados e remover silos de dados. Uma vez que os dados possam fluir livremente entre departamentos, equipes e setores de sua empresa, todos terão acesso ao conhecimento necessário para se tornarem totalmente orientados a dados.

A análise de dados é um ativo incrivelmente poderoso para as empresas, mas só cria mudanças transformadoras quando uma empresa a integra corretamente. Ao focar na infraestrutura subjacente, na cultura da empresa e nas práticas de gerenciamento de dados, as empresas estarão prontas para entrar nesta era de tomada de decisões orientada por dados.

Veja também: O propósito e os métodos de coleta de dados – vamos descobrir!

Pensamentos finais

A tomada de decisão baseada em dados não é apenas uma tendência de negócios. Pelo contrário, é um pilar central dos negócios modernos e que impulsiona o progresso em todo o mundo. Ao incorporar estratégias de análise de dados nas operações diárias, as empresas podem estar mais preparadas para o que o futuro reserva, otimizando rapidamente processos, gerenciamento e decisões para os melhores interesses da empresa.

Para obter os melhores resultados possíveis com a incorporação de dados nos processos de tomada de decisão, as empresas devem garantir que estão devidamente equipadas para lidar com análises de dados em larga escala. Concentrar-se no desenvolvimento da infraestrutura subjacente para coletar, transformar, armazenar e analisar dados adequadamente renderá dividendos no futuro.