Analytics: O que é, Conceito e Definição

O que é Analytics?

Analytics é o processo de coleta, análise e interpretação de dados para extrair insights que podem ajudar na tomada de decisões informadas. Ele envolve o uso de técnicas estatísticas, matemáticas e computacionais para identificar padrões, tendências e relações em grandes volumes de dados. O objetivo principal do Analytics é transformar dados brutos em informações valiosas, permitindo que as empresas tomem decisões mais eficazes e melhorem seus processos operacionais.

Existem diferentes tipos de Analytics, cada um com uma finalidade específica. O Analytics Descritivo é usado para entender o que aconteceu no passado, analisando dados históricos e fornecendo relatórios detalhados sobre o desempenho. Já o Analytics Preditivo utiliza algoritmos e modelos de machine learning para prever eventos futuros com base em dados anteriores, ajudando as empresas a se anteciparem às mudanças do mercado. Por fim, o Analytics Prescritivo vai um passo além, sugerindo ações e decisões ideais com base nas previsões geradas.

O uso do Analytics se estende por diversos setores, como saúde, finanças, marketing e manufatura. As organizações que adotam estratégias de Analytics podem otimizar operações, personalizar experiências de clientes e reduzir custos. Com o crescimento da coleta de dados e o avanço de tecnologias como Big Data e Inteligência Artificial, o Analytics se tornou uma ferramenta indispensável para empresas que desejam ser mais competitivas e orientadas por dados.

Consideramos, Analytics, um ramo de Business Intelligence

Inteligência Analítica 

Utilizar a inteligência analítica está diretamente ligado com a possibilidade de melhorar o desempenho com relação aos domínios fundamentais de uma empresa ou negócio utilizando, basicamente, análise de dados. 

Analytics – tipos de análises 

Há muitos tipos de análises que compõe o termo “Analytics”:

• Modelagem Estatística;
• Previsão (Forecasting);
• Data Mining;
• Text Mining;
• Otimização;
• Delineamento de Experimentos, etc.

Com todos os avanços na área de tecnologia da informação e também com o aumento da quantidade de dados disponíveis, existem diversas oportunidades para se aplicar analises bem estruturadas.

O que consideramos Data Analytics

Data Analytics refere-se ao processo de examinar conjuntos de dados para descobrir padrões, correlações e informações úteis que podem ajudar na tomada de decisões. É uma disciplina fundamental em diversas áreas, incluindo negócios, saúde, marketing e ciência, e envolve uma variedade de técnicas e ferramentas. Aqui estão algumas das principais funções e objetivos do Data Analytics:

1. Identificação de Tendências e Padrões: Os analistas de dados usam métodos estatísticos e algoritmos para examinar dados e identificar tendências ao longo do tempo. Isso pode ajudar as empresas a entender comportamentos de consumo, sazonalidades e prever demandas futuras.
2. Tomada de Decisões Baseadas em Dados: Uma das principais funções do Data Analytics é fornecer insights que apoiem decisões informadas. Em vez de confiar em intuições ou suposições, as organizações podem usar dados analíticos para embasar estratégias, como lançamentos de produtos, campanhas de marketing ou alocação de recursos.
3. Melhoria de Processos e Eficiência Operacional: A análise de dados permite que as empresas identifiquem ineficiências em seus processos. Por exemplo, a análise de dados operacionais pode revelar gargalos na produção, permitindo que a empresa otimize sua cadeia de suprimentos ou seus processos internos.
4. Segmentação de Clientes: Com técnicas de análise, as empresas podem segmentar sua base de clientes em grupos mais homogêneos. Isso permite uma personalização mais eficaz de produtos e serviços, bem como o direcionamento de campanhas de marketing específicas para diferentes públicos.
5. Análise Preditiva: Uma das vertentes mais avançadas do Data Analytics é a análise preditiva, que utiliza modelos estatísticos e algoritmos de machine learning para prever resultados futuros com base em dados históricos. Isso é especialmente útil em áreas como finanças, onde pode prever riscos de crédito ou comportamentos de pagamento.
6. Monitoramento e Avaliação de Desempenho: Ferramentas de Data Analytics são usadas para monitorar o desempenho de estratégias e iniciativas. Dashboards interativos e relatórios ajudam as empresas a acompanhar métricas-chave e a avaliar se estão alcançando seus objetivos.
7. Análise em Tempo Real: Com o avanço da tecnologia, muitas organizações estão implementando soluções de análise em tempo real, que permitem que dados sejam analisados à medida que são gerados. Isso é especialmente valioso em setores como e-commerce e telecomunicações, onde decisões rápidas são essenciais.

Em resumo, o Data Analytics desempenha um papel crucial na transformação de dados brutos em informações valiosas que podem impulsionar a inovação, a eficiência e a competitividade das organizações.

Crescimento dos dados

O ritmo do crescimento dos dados está acelerando a cada dia. E-mails são armazenados em bancos de dados corporativos, conversas telefônicas são armazenadas e, também, digitalizadas. Muitas empresas estão criando grandes repositórios de dados (banco de dados), procurando manter um forte registro digital de tudo o que está acontecendo como, por exemplo, sistemas financeiros, sistemas de estoque, sistemas de vendas, até mesmo RH.

Tudo o que fazemos no mundo digital deixa um rastro de dados. O nosso próprio navegador de internet registra o que estamos procurando e os site que acessamos. Além disso, estamos cada vez mais gerando dados usando sensores, como quando nossos celulares rastreiam a nossa localização. Tudo isso é armazenado! Há também os dispositivos que medem quantos passos andamos ou até mesmo as calorias queimadas. São inúmeras possibilidades.

Para se ter uma ideia,  cerca de mais de 100 horas de vídeos são carregados para o YouTube a cada minuto e algo em torno de mais de 200 mil fotos são adicionadas ao Facebook a cada minuto. A todo momento há uma avalanche de dados acontecendo simultaneamente e todos eles são o principal ingredientes para análises e desenvolvimento de modelos estatísticos.

Analytics – Como as análises são aplicadas

Além da grande quantidade de dados, a nossa capacidade de aplicar e analisar esses dados melhorou consideravelmente nos últimos anos. Hoje em dia é possível analisar grandes volumes de dados de maneira muito veloz, com diferentes fontes. Esse grande conjunto de analises de dados pode em muitos casos ser denominado como “Big Data” ou “Big Data Analytics”.

Confira abaixo alguns exemplos:

• Esporte: Nesse caso, o Analytics é muito utilizado para melhorar o desempenho dos atletas, possibilitando feedbacks sobre seus treinos e os critérios que estão bons e que precisam ser melhorados, como velocidade, ritmo, força, etc.
• Saúde: As analises proporcionaram mudanças incríveis à saúde. Há recursos dedicados por meios de analises realizadas para acompanhar e identificar padrões, prevenindo infecções em maternidades, probabilidades de se contrair doenças ajudando na prevenção e até mesmo personalização de tratamentos como o câncer por meio da decodificação do código do DNA.
• Prevenção do Crime: Nos dias atuais, combater o crime depende muito de análises, que possibilitam identificar e prever a atividade criminal. Esses casos são muito comuns em empresas de cartão de créditos que monitoram as transações de seus clientes em tempo real, possibilitando a identificação de fraudes.

O que não faltam são áreas que recorrem a essas analises para aperfeiçoar a vida das pessoas, como muitas empresas que procuraram direcionar seus esforços de marketing por meio de análise de dados de compra. Os varejistas podem usar essas analises para aperfeiçoar suas decisões. Tradicionalmente, as lojas analisam os itens que mais vendem para armazenar uma quantidade maior.

Isso evita que elas façam investimentos ruins e que foquem em produtos que tenham muito mais saída e que atendam o perfil de seu publico alvo.

O que não faltam são exemplos de aplicações de Analytics. Esperamos que esse artigo tenha conseguido atingir o objetivo de proporcionar uma visão geral das possibilidades de sua aplicação, bem como o Big Data e a Modelagem Estatística.

Google Analytics

Ao pesquisar por Analytics, talvez o que inicialmente seja encontrado são páginas sobre Google Analytics ( https://analytics.google.com/analytics/ ), o GA como também é conhecido, pode ser considerado um tipo de Analytics, voltado para análises de websites, visitantes, tempo, etc.

O GA é uma ferramenta gratuita que pode ser colocada em qualquer site, ele irá fornecer painéis completos para acompanhamento do seu site.