O que é Business Analytics: dados que geram valor para o seu negócio
Business Analytics é um conceito que descreve a exploração dos dados de uma organização, com ênfase na análise estatística. Envolve a utilização de tecnologias e métodos avançados de análise de informações das mais variadas fontes e em grandes volumes.
Business Analytics é um conceito que descreve a exploração dos dados de uma organização, com ênfase na análise estatística. Envolve a utilização de tecnologias e métodos avançados de análise de informações das mais variadas fontes e em grandes volumes.
Sabe que benefícios a sua empresa pode obter com o Business Analytics?
Aqui, mostramos-lhe em profundidade o que é essa abordagem e vamos ajudá-lo/a a pensar em formas de se adequar a ele.
As principais técnicas de Business Analytics
Uma maneira de perceber o que é Business Analytics é conhecer as técnicas utilizadas na abordagem. Elas podem ser divididas em duas grandes áreas principais:
uma mais básica e outra mais profunda.
Inteligência básica de negócios
Envolve investigar dados históricos. E assim, ter noção de como um departamento, equipas ou colaborador obtêm resultados durante certo tempo, por exemplo. Esta é uma prática madura que a maioria das empresas já utiliza.
Análise estatística mais profunda
Realizar análises preditivas aplicando algoritmos estatísticos a dados históricos, fazendo previsão sobre o desempenho futuro de ações, produtos ou site.
Também pode significar o uso de outras técnicas avançadas de análise. Como análise de cluster, para agrupar clientes com base em semelhanças entre vários pontos de dados. Esta prática costuma ser bastante útil em campanhas de marketing direcionadas, entre outras.
Os principais métodos de Business Analytics
No que diz respeito aos métodos de análise sob o chapéu de chuva de uma estratégia de Business Analytics, temos três destaques:
- Análise descritiva: rastreia os principais indicadores de desempenho para entender o estado atual de um negócio;
- Análise preditiva: analisa dados de tendência para avaliar a probabilidade de resultados futuros;
- Análise prescritiva: usa o desempenho passado para gerar as recomendações sobre como lidar com situações semelhantes no futuro.
As principais ferramentas de Business Analytics
Diversas tecnologias são empregadas numa estratégia de Business Analytics. Elas podem estar agrupadas em quatro grupos:
- Ferramentas de visualização de dados;
- Softwares de Business Intelligence;
- Plataformas de análise de autoatendimento;
- Ferramentas de análise estatística;
- Plataformas de Big Data.
As sete etapas do Business Analytics
Veja agora quais são as sete etapas básicas de uma boa estratégia de Business Analytics.
1. Levantamento e definição das necessidades do negócio
A primeira etapa do processo de Business Analytics envolve entender o que a empresa gostaria de melhorar ou o problema que deseja resolver.
Os dados relevantes necessários para resolver essas metas são decididos pelas partes interessadas, pelos utilizadores com o conhecimento dos processos e pelo(s) analista(s).
Nessa fase, questões-chave como “que dados estão disponíveis”, “como podemos usá-los”, “temos dados suficientes” devem ser respondidas.
2. Exploração dos dados macros
Esta fase envolve a limpeza dos dados, fazendo cálculos para dados perdidos, a remover outliers e a transformar combinações de variáveis para formar novas variáveis.
É aqui que já pode ser empregada uma ferramenta específica (conforme citamos acima).
Os gráficos de séries temporais são plotados, a indicar padrões ou valores diferentes.
Nessa etapa, a retirada de valores diferentes do conjunto de dados é uma tarefa importante, pois os valores diferentes geralmente afetam geralmente a precisão do modelo, caso permaneçam no conjunto de dados.
Após os dados limpos, o analista vai percebê-los melhor. Vai plotar os dados usando gráficos de dispersão (para identificar possíveis correlações ou não-linearidades). Vai poder verificar visualmente todas as possíveis fatias de dados e resumir esses mesmos dados usando uma visualização apropriada e estatísticas descritivas (como média, desvio padrão, intervalo, modo, mediana) que o vão ajudar a obter uma compreensão básica.
Nesta fase, o analista já está a procurar padrões gerais e insights acionáveis que possam ser obtidos para atingir os objetivos de negócios.
3. Análise dos dados
Nesta fase, ao usar métodos de análise estatística, como a análise de correlação e o teste de hipóteses, o analista vai encontrar todos os fatores relacionados com a variável de destino.
O analista também executa uma análise de regressão simples para ver se previsões simples podem ser feitas.
Além disso, diferentes grupos são comparados usando diferentes suposições e estas são testadas com testes de hipóteses.
Frequentemente, é nesta fase que os dados são “cortados em cubos” e são feitas comparações diferentes ao tentar obter informações acionáveis.
4. Previsão do que é provável que aconteça
O Business Analytics é proativo na tomada de decisões. Nesta fase, o analista modela os dados usando técnicas preditivas que incluem árvores de decisão, redes neurais e regressão logística.
Estas técnicas vão revelar insights e padrões que destacam relacionamentos e ‘evidências ocultas’ das variáveis mais influentes. O analista compara então os valores preditivos com os valores reais e calcula os erros preditivos.
Geralmente, são executados vários modelos preditivos e o melhor modelo de desempenho é selecionado com base na precisão e nos resultados do modelo.
5. Procura da melhor solução
Aqui, o analista vai aplicar os coeficientes e resultados do modelo preditivo para executar cenários hipotéticos. Vai usar metas definidas pelos gestores para determinar a melhor solução, com as restrições e limitações fornecidas.
O analista seleciona a solução e o modelo ideais com base no menor erro, nas metas de gestão e no reconhecimento intuitivo dos coeficientes do modelo mais alinhado com o objetivo estratégico da organização.
6. Tomada de decisão e mensuração do resultado
O analista vai tomar decisões com base nos insights derivados do modelo e das metas organizacionais.
A ação tomada será medida após o período preestabelecido.
7. Atualização do sistema com os resultados da decisão
Finalmente, os resultados da decisão e ação e os novos insights derivados do modelo são registados e atualizados no banco de dados.
Informações como “foi a decisão e ação efetiva?”, “como o grupo de tratamento se compara com o grupo controlo?” e “qual foi o retorno sobre o investimento?” são carregados. O resultado é um banco de dados em evolução continuamente atualizado com a obtenção de novos insights e conhecimentos.
Por onde começar para criar uma estratégia Business Analytics na sua empresa — conclusão
As empresas mais inovadoras da atualidade têm uma estratégia de Business Analytics. É assim que elas têm insights que informam decisões de negócios e podem ser utilizados para automatizar e otimizar processos.
Para que uma estratégia de Business Analytics seja bem-sucedida, é preciso:
- Garantir a qualidade dos dados
- Contar com analistas qualificados que entendem as tecnologias e os negócios
- Estabelecer um compromisso empresarial com a tomada de decisões orientada por informações
Anteriormente a isto, deve-se desenvolver uma “cultura Data-Driven”, ou um ADN, como gostam de afirmar os especialistas no assunto.
Podemos descrever a cultura Data-Driven como a prática de utilização de dados nos mais diversos processos empresariais. De maneira sistemática e contínua — é possível gerar uma gestão orientada a dados.
As empresas com forte cultura Data-Driven estabelecem processos e operações para facilitar a aquisição das informações necessárias pelos colaboradores. Elas também são transparentes quanto às restrições de acesso e aos métodos de gestão. E, portanto, estão mais preparadas para criar e executar uma estratégia de Business Analytics.
Está preparado para implementar uma estratégia de Business Analytics na sua empresa? Fale connosco e veja como podemos ajudá-lo nesta empreitada.
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