Conceitos de Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics (DA) é o processo de examinar conjuntos de dados para tirar conclusões sobre as informações que eles contêm, cada vez mais, com o auxílio de sistemas e softwares especializados. Tecnologias e técnicas de análise de dados são amplamente utilizadas por empresas de tamanhos e segmentos distintos para permitir que as organizações tomem decisões de negócios embasadas em avaliações de cientistas e pesquisadores que verificam ou refutam modelos, teorias e hipóteses científicas.
Como termo, a análise de dados refere-se predominantemente a uma variedade de aplicações, desde Business Intelligence (BI) básico, relatórios e processamento analítico online (OLAP) a várias formas de análise avançada ou Advanced Analytics. Nesse sentido, é semelhante em natureza à análise de negócios, outro termo abrangente para abordagens de análise de dados – com a diferença de que a última é orientada para usos de negócios, enquanto a análise de dados tem um foco mais amplo. A visão abrangente do termo não é universal: em alguns casos, as pessoas usam a análise de dados especificamente para significar análise avançada, tratando BI como uma categoria separada.
Iniciativas de análise de dados podem ajudar as empresas a aumentar receitas, melhorar a eficiência operacional, otimizar campanhas de marketing e esforços de atendimento ao cliente, responder mais rapidamente a tendências de mercado emergentes e obter uma vantagem competitiva sobre os rivais – tudo com o objetivo final de impulsionar o desempenho dos negócios. Dependendo da sua aplicação, os dados analisados podem consistir em registros históricos ou em novas informações que foram processadas para uso analítico em tempo real. Além disso, pode vir de uma mistura de sistemas internos e fontes de dados externas.
Aplicações de Data Analytics
Em alto nível, as metodologias de análise de dados incluem análise exploratória de dados (EDA), que busca encontrar padrões e relacionamentos em dados, e análise confirmatória de dados (CDA), que aplica técnicas estatísticas para determinar se as hipóteses sobre um conjunto de dados são verdadeiras ou falsas. A EDA é frequentemente comparada ao trabalho de um detetive, enquanto a CDA é semelhante ao trabalho de um juiz ou júri durante um julgamento no tribunal.
A análise de dados também pode ser separada em análise quantitativa e análise qualitativa de dados. O primeiro envolve a análise de dados numéricos com variáveis quantificáveis que podem ser comparadas ou medidas estatisticamente. A abordagem qualitativa é mais interpretativa – concentra-se em compreender o conteúdo de dados não numéricos como texto, imagens, áudio e vídeo, incluindo frases comuns, temas e pontos de vista.
No nível do aplicativo, o BI e os relatórios fornecem aos executivos de negócios e outros funcionários corporativos informações acionáveis sobre os principais indicadores de desempenho, operações de negócios, clientes e muito mais. No passado, consultas e relatórios de dados geralmente eram criados para usuários finais por desenvolvedores de BI que trabalhavam em departamentos de TI ou em uma equipe centralizada de BI; Agora, as organizações usam cada vez mais ferramentas de BI self-service que permitem que executivos, analistas de negócios e funcionários operacionais executem suas próprias consultas ad hoc e consigam criar relatórios por conta própria.
Tipos mais avançados de análise de dados incluem mineração de dados, que envolve a classificação de grandes conjuntos de dados para identificar tendências, padrões e relacionamentos; análise preditiva, que procura prever o comportamento do cliente, falhas de equipamentos e outros eventos futuros; e aprendizado de máquina, uma técnica de inteligência artificial que usa algoritmos automatizados para agitar os conjuntos de dados mais rapidamente do que os cientistas de dados podem fazer por meio de modelagem analítica convencional.
A análise de Big Data aplica ferramentas de mineração de dados, análise preditiva e aprendizado de máquina a conjuntos de dados grandes que geralmente contêm dados não estruturados e semi-estruturados.
As iniciativas de análise de dados suportam uma ampla variedade de casos de uso. Por exemplo, bancos e empresas de cartão de crédito analisam padrões de retirada e gastos para evitar fraudes e roubo de identidade. As empresas de comércio eletrônico e os provedores de serviços de marketing fazem uma análise de fluxo contínuo para identificar os visitantes do site que têm maior probabilidade de comprar um determinado produto ou serviço com base nos padrões de navegação e visualização de páginas. As operadoras de celular examinam os dados do cliente para prever a rotatividade, de modo que possam tomar medidas preventivas para evitar migrações de clientes para seus concorrentes.
Conforme vimos neste artigo, a área de Data Analytics pode ser realmente abrangente. O Brasil tem um grande potencial para implementação de técnicas de Data Analytics, desde as mais tradicionais até técnicas de análises avançadas com o uso de AI e Machine Learning, o que se configura como um mercado bastante promissor para os profissionais que se especializarem nesta área.
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