Graças aos avanços expressivos na tecnologia temos cada vez mais instrumentos para nos auxiliar em tarefas que antes poderiam levar semanas, ou até mesmo meses. Esse é o caso da análise de dados, que hoje conta com ferramentas que combinam dados, cálculos e inteligência para fornecer relatórios altamente precisos.
Para isso, claro, é necessário que também haja um preparo por parte de gestores e empresas que querem utilizar a análise de dados de forma a gerar retorno financeiro e/ou otimizar processos.
Se você ou sua empresa está adentrando agora no mundo dos dados, é importante estar a par dos principais termos, processos e tecnologias. Sendo assim, nesse artigo iremos te ajudar a entender tudo o que você precisa para começar a sua jornada de dados.
O que é análise de dados
Análise de dados é o processo de inspecionar, limpar, transformar e modelar dados com o objetivo de encontrar informações úteis, apoiar a tomada de decisões e responder a perguntas específicas.
Isso envolve o uso de diversas técnicas estatísticas e matemáticas, como regressão, agrupamento e análise de tendências, bem como ferramentas de software para manipular e visualizar dados.
A análise de dados é um método que pode ser aplicado em diversas áreas, incluindo negócios, ciência, saúde e governo, e é essencial para entender e explorar grandes conjuntos de dados em um mundo cada vez mais orientado a dados.
Quais são os tipos de dados utilizados?
Existem três tipos de dados utilizados pelos profissionais da área de analytics e inteligência de negócios: dados estruturados, não estruturados e semiestruturados.
Esses dados podem vir de diversas fontes, e em diversos formatos. Mas o que significa estruturado e não estruturado?
Dados estruturados
São dados organizados em um formato específico, com esquemas bem definidos, onde as informações são organizadas em tabelas, campos e colunas.
Geralmente, esses dados são armazenados em bancos de dados relacionais e podem ser facilmente consultados e manipulados usando linguagens de consulta, como SQL.
Exemplos de dados estruturados:
- Registros de clientes em bancos de dados contendo informações como nome, endereço, número de telefone e histórico de compras.
- Dados financeiros, como transações de cartão de crédito, registros de estoque e informações de folha de pagamento.
Dados não estruturados
São informações que não possuem um formato definido e não estão/podem ser organizados em tabelas, como texto, áudio e vídeo.
Esses dados são mais difíceis de serem analisados diretamente, e muitas vezes precisam ser processados e transformados em uma estrutura mais organizada para que possam ser usados em análises de dados.
Exemplos de dados não estruturados:
- Conteúdo em formato de texto, como documentos de texto, e-mails e postagens em redes sociais.
- Conteúdo de áudio e vídeo, como podcasts, transcrições de chamadas telefônicas, arquivos de áudio e vídeo.
- Imagens e dados de sensores de Internet das Coisas (IoT).
Dados semiestruturados
Dados semiestruturados são dados que possuem uma estrutura parcialmente definida, ou seja, os dados contêm informações organizadas em um formato específico, mas nem todas as informações seguem uma estrutura fixa.
Esses dados geralmente incluem tags ou metadados que fornecem informações adicionais sobre os dados. Os dados semiestruturados podem incluir arquivos XML, JSON, HTML, arquivos de log, entre outros.
A análise de dados estruturados pode fornecer informações precisas e facilmente mensuráveis, enquanto a análise de dados não estruturados pode fornecer informações qualitativas e insights únicos que podem ser explorados através de técnicas, como a análise de sentimentos e a mineração de texto.
Já os dados semiestruturados podem fornecer informações importantes que não podem ser obtidas apenas através da análise de dados estruturados ou não estruturados.
Eles podem ser usados para realizar buscas mais avançadas, permitindo a criação de modelos de dados mais complexos e personalizados. Além disso, a análise de dados semiestruturados pode ser usada para identificar padrões e relacionamentos entre diferentes conjuntos de dados.
As técnicas de análise de dados semiestruturados incluem a análise de redes sociais, mineração de texto e análise de dados baseada em grafos.
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Qual a importância da análise de dados?
Você já ouviu aquela máxima “o que não pode ser medido, não pode ser gerenciado”?
Essa frase é do William Edwards Deming, um prestigiado estatístico estadunidense, e ela se aplica perfeitamente à análise de dados.
Primeiro de tudo, a análise de dados pode ser aplicada à praticamente qualquer área, pois ela é capaz de transformar grandes quantidades de dados em informações assertivas e mais simples de serem digeridas.
A análise de dados pode ser usada para identificar padrões, tendências e relacionamentos entre diferentes conjuntos de dados, ajudando a responder perguntas importantes e a resolver problemas complexos. Isso pode levar a melhorias na eficiência, na produtividade e no desempenho de uma organização, além de ajudar a reduzir custos, aumentar a receita e melhorar a experiência do cliente.
Mas não é somente no campo financeiro e operacional que a análise de dados pode ser útil. Chegamos à um momento na história onde já é possível utilizar esse tipo de método e ferramentas para até mesmo salvar vidas.
Um grande exemplo é o Hospital Israelita Albert Einstein (HIAE), que tem contado com a ajuda de algoritmos que emitem um alerta para a Central de Monitoramento Assistencial (CMOA) quando detecta risco de piora em pacientes internados em algumas de suas unidades.
A análise de dados é cada vez mais importante para a pesquisa científica e a descoberta de novos conhecimentos em campos como a genética, a medicina e a ciência de dados. Ela permite a criação de modelos mais precisos e personalizados que podem ajudar a identificar padrões complexos e relações entre diferentes variáveis.
Quais são os tipos de análise de dados?
Existem quatro tipos principais de análise de dados, cada um com suas próprias características e aplicações específicas:
Análise descritiva
A análise descritiva de dados é um processo de resumir e descrever os dados coletados de uma determinada população ou amostra, buscando entender a distribuição dos dados e identificar tendências e padrões. Essa análise é uma das técnicas mais básicas e amplamente utilizadas na estatística descritiva.
O método envolve a utilização de medidas estatísticas, tais como medidas de tendência central, como média, mediana e moda, medidas de dispersão, como desvio padrão e intervalo interquartil, e gráficos, como histogramas, diagramas de caixa e dispersão.
Exemplos de aplicação incluem a análise de dados de vendas de uma empresa para identificar as tendências de vendas ao longo do tempo, a análise de dados de saúde para identificar a prevalência de doenças em uma população, e a análise de dados de pesquisa para resumir as respostas dos participantes em uma pesquisa.
Análise diagnóstica
A análise diagnóstica de dados é um processo estatístico avançado que busca identificar relações entre variáveis e explicar as causas dos padrões observados nos dados.
Essa análise é utilizada para descobrir quais fatores influenciam um determinado resultado e para determinar a causa de discrepâncias nos dados. Para isso, são utilizadas técnicas estatísticas, como a regressão, para estabelecer relações entre variáveis.
Além disso, técnicas de análise exploratória de dados, como análise de componentes principais e análise de cluster, são utilizadas para identificar grupos de variáveis comuns que podem explicar padrões observados nos dados.
Exemplos de aplicação da análise diagnóstica de dados incluem a análise de dados de tráfego para identificar os fatores que afetam o fluxo de tráfego, a análise de dados de vendas para determinar quais fatores afetam as vendas e a análise de dados de saúde para identificar os fatores que afetam a saúde dos pacientes.
Análise preditiva
Esse é um processo de análise de dados que utiliza técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina para prever resultados futuros com base em dados históricos.
As técnicas utilizadas na análise preditiva incluem regressão, árvores de decisão, redes neurais, algoritmos de agrupamento e modelos de séries temporais.
Exemplos de aplicação da análise preditiva de dados incluem a previsão de demanda de produtos com base em dados históricos de vendas, a previsão de preços de mercado com base em dados históricos de preços e a previsão de risco de crédito com base em dados históricos de inadimplência.
Análise prescritiva
A análise prescritiva é uma técnica avançada de análise de dados que utiliza técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina para prescrever ações e decisões em relação a um determinado resultado desejado.
Ao contrário da análise preditiva, que se concentra em prever o futuro, a análise prescritiva utiliza os resultados da análise preditiva para fornecer recomendações acionáveis para alcançar um determinado resultado.
As técnicas utilizadas na análise prescritiva incluem otimização, programação linear e simulação de Monte Carlo.
Exemplos de aplicação da análise prescritiva de dados incluem a otimização de rotas de transporte para reduzir o tempo de viagem e os custos de combustível, a otimização de preços de produtos para maximizar o lucro e a otimização de horários de trabalho para minimizar o custo da mão de obra.
Outras técnicas de análise
Existem diversas técnicas de análise de dados disponíveis além das 4 citadas anteriormente, que podem ser utilizadas para apoiar ou complementar sua análise. Elas são:
- Análise exploratória: usada para descobrir padrões, tendências e relações entre variáveis.
- Análise estatística: usada para analisar dados por meio de técnicas estatísticas, como testes de hipóteses, regressão e análise de variância.
- Análise de dados não estruturados: usada para analisar dados não organizados ou sem uma estrutura pré-definida, como dados de mídias sociais, textos e imagens.
- Mineração de dados: usada para identificar padrões e tendências em grandes conjuntos de dados, muitas vezes usando técnicas de aprendizado de máquina.
- Aprendizado de máquina: um campo de inteligência artificial que usa algoritmos para ensinar um sistema a reconhecer padrões e tomar decisões com base em dados.
Quais são as principais ferramentas?
Para realizar uma análise de dados eficaz, é preciso utilizar ferramentas adequadas que permitam organizar, processar e visualizar grandes quantidades de informações.
Existem diversas ferramentas disponíveis para análise de dados, e a escolha depende do tipo de dados, do objetivo da análise e das habilidades e preferências do analista.
Uma das ferramentas mais populares para análise de dados é a planilha eletrônica, como o Microsoft Excel e o Google Sheets. Essas ferramentas permitem organizar e manipular dados de forma intuitiva, além de oferecer recursos para a criação de gráficos e tabelas.
No entanto, para análises mais complexas e em grande escala, pode ser necessário recorrer a outras ferramentas.
Linguagens de programação, como Python, R e SQL, são opções mais poderosas para análise de dados. Essas linguagens oferecem maior flexibilidade e poder de processamento para lidar com grandes quantidades de dados e realizar análises mais complexas.
Além disso, muitas bibliotecas e pacotes estão disponíveis para análise de dados em Python e R, o que permite que o analista personalize sua análise de acordo com as necessidades específicas.
Ferramentas de visualização de dados, como Tableau, Qlik Sense, Power BI e D3.js, permitem criar gráficos, tabelas e dashboards interativos e atraentes. Essas ferramentas são especialmente úteis para apresentar os resultados da análise de forma clara e acessível, o que facilita a comunicação com as partes interessadas.
Para análises mais avançadas, pode ser necessário recorrer a ferramentas de machine learning, como TensorFlow e Scikit-Learn em Python.
Essas ferramentas permitem construir modelos de aprendizado de máquina para previsão, classificação e agrupamento de dados. Ferramentas de análise de texto, como NLTK e SpaCy em Python, também são úteis para analisar dados de linguagem natural, como textos e conversas.
Essas são apenas algumas das principais ferramentas utilizadas na análise de dados, e a escolha das ferramentas depende das necessidades e objetivos específicos do analista.
Em suma, é importante escolher a ferramenta certa para a tarefa em questão, e o conhecimento e uso eficaz dessas ferramentas podem ser cruciais para o sucesso de uma análise de dados.
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Como melhorar processos com a análise de dados
Uma das possibilidades mais promissoras da análise de dados é melhorar ou refinar processos internos de uma empresa. Algumas dicas básicas para aplicar a metodologia com esse fim são:
- Identifique o processo: comece definindo o processo que deseja analisar e otimizar. Certifique-se de ter uma compreensão clara do que isso implica, quais são as entradas e saídas e as várias etapas envolvidas.
- Colete dados: Depois de identificar o processo, é hora de coletar dados. Isso pode ser qualquer coisa, desde números de produção, carimbos de data/hora, feedback do cliente, etc. Quanto mais dados você tiver, melhor.
- Limpe e analise os dados: limpe seus dados removendo qualquer informação irrelevante ou imprecisa. Em seguida, use ferramentas como planilhas, software de visualização de dados ou software de análise estatística para analisar os dados. Procure padrões, correlações e tendências que possam fornecer informações sobre o processo.
- Identifique gargalos: use a análise de dados para identificar gargalos no processo que o estão atrasando ou causando ineficiências. Isso pode ser qualquer coisa, desde uma etapa do processo que leva mais tempo do que deveria até um recurso que está sendo subutilizado.
- Faça melhorias: Depois de identificar os gargalos, é hora de fazer melhorias. Isso pode significar simplificar o processo, automatizar determinadas etapas ou encontrar maneiras de usar os recursos com mais eficiência.
- Monitore e avalie: Continue monitorando o processo depois de fazer melhorias para ver se elas estão realmente fazendo diferença. Caso contrário, continue analisando os dados para encontrar novas oportunidades de melhoria.
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Quais são as boas práticas na análise de dados?
Até aqui aprendemos a importância da análise de dados, suas ferramentas e como aplicá-la. Contudo, com tantos dados disponíveis, pode ser difícil saber por onde começar e como garantir o sucesso.
Então, quais são algumas boas práticas para alcançar o sucesso com análise de dados?
Em primeiro lugar, é essencial definir suas metas e objetivos antes de iniciar a análise. É importante entender que perguntas você quer responder e que problemas deseja resolver para que possa focar sua análise e garantir que esteja obtendo os resultados desejados.
Além disso, antes de começar a análise, é importante limpar e organizar os dados. Isso pode envolver a remoção de duplicatas, o preenchimento de valores ausentes ou a transformação dos dados em um formato mais utilizável.
A colaboração com profissionais diversificados da área de dados também é uma prática valiosa na análise de dados. Trabalhar com cientistas de dados, analistas de BI e especialistas no assunto pode ajudar a obter uma compreensão mais completa dos dados e dos insights que eles podem fornecer.
Por fim, a comunicação dos resultados é crucial para a análise ser de fato algo valioso para uma empresa. Histogramas, gráficos de dispersão e outras visualizações são altamente eficazes nessa etapa.
Ao seguir essas boas práticas, tanto iniciantes quanto analistas experientes estarão no caminho certo para o sucesso. Também é de suma importância continuar aprendendo sobre as técnicas e práticas recomendadas mais recentes para se manter atualizado, pois o campo da análise de dados está em constante evolução.
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