Data analytics na empresa: o que é e quais são as vantagens

Muitas das grandes empresas do Brasil e do mundo, como Grupo Pão de Açúcar, Zara, Netflix e Amazon, têm uma característica em comum. Todas elas usam o data analytics para conhecer seus clientes e proporcionar a melhor experiência de venda.

Com a coleta de informações, os empreendimentos conseguem prever os desejos de seus compradores. Assim, eles podem oferecer a melhor opção possível antes mesmo do consumidor imaginar que precisa daquele produto.

O data analytics é um conceito que revolucionou o mercado das Big Tech, mas que também conseguiu transformar até mesmo as microempresas. Por isso, não se assuste com esse mercado do empreendedorismo, onde as empresas conhecem seus clientes melhor que eles mesmos. 

Afinal, compreender melhor seu público-alvo, ter informações precisas de funcionamento interno e entender detalhadamente cada setor baseando-se em dados coletados pode parecer meio mágico. No entanto, tudo isso envolve técnicas, conhecimentos e tecnologias para a melhor tomada de decisão possível.

Para te explicar toda a “magia” que envolve o data analytics, preparamos este artigo recheado de informações úteis para você aplicar em seu negócio. Confira a seguir!

O que é data analytics?

Data analytics, também conhecido como análise de dados, é um trabalho minucioso sobre os dados que a empresa coleta em suas diversas fontes. 

Esse trabalho sempre existiu no mundo dos negócios. Analistas, profissionais de logística e estatísticos há anos buscam reunir dados para melhorar o funcionamento das empresas. Então, o que mudou?  

O grande trunfo não está no que se faz, mas sim no volume e na intensidade com os quais a informação é processada. Com a expansão da internet e o boom tecnológico, as pessoas estão cada vez mais conectadas. Estima-se que, até 2023, o Brasil terá 114 milhões de usuários nas redes sociais, o que corresponde a praticamente 50% da população brasileira.  

Todas elas estão disponibilizando um bem muito valioso ao se vincularem à internet: seus dados. E, como já dizia Clive Humby, matemático e empresário britânico: “Data is the new oil”, ou seja:  “dados são o novo petróleo”. 

Com isso, a base de dados para os analistas e profissionais da área trabalharem triplicou de tamanho. Dessa forma, chegamos a um nível onde todo e qualquer tipo de informação pode ser usada para diversos fins. Todo esse aglomerado de dados leva o nome de Big Data.

Big Data: o arquivo que você não vai precisar organizar

Os arquivos sempre foram o terror das empresas. Aquelas pilhas de papéis, documentos e informações armazenadas de uma forma quase impossível de se encontrar o que realmente está procurando ainda assombra muita gente. 

É dessa necessidade de organização que surge o Big Data. Resumidamente, ele é um conjunto de dados, composto de planilhas, documentos, feedbacks, e-mails, sistema de geolocalização e mais uma infinidade de tópicos. Esses conjuntos de dados são tão grandes que um software normal não é capaz de analisá-los.

Com o data analytics e processos de tratamento de dados é possível minerar essas informações. Assim, você consegue extrair apenas o que é realmente útil e necessário para seus objetivos.

Como o data analytics funciona na prática

Os softwares responsáveis pela análise de dados seguem uma linha lógica de execução, que se baseia na seguinte trajetória:

• entrada e processamento;
• organização;
• análise; 
• insights orientados; 
• tomada de decisões.

O processo de entrada faz com que os dados fiquem armazenados no Big Data para serem posteriormente processados. 

Depois, vem a organização, onde as informações serão tratadas e passarão por uma espécie de limpeza, excluindo dados duplicados ou com algum tipo de bug. Tal procedimento é necessário para garantir a veracidade e a credibilidade das informações.

Em seguida, o software analisa os dados coletados em busca de padrões. Essa é a etapa mais importante, pois aqui a compreensão dos dados se torna possível. Dessa maneira, há a possibilidade de construir gráficos e relatórios que visam facilitar a interpretação dessas informações.

Assim, são extraídos os insights, aqueles dados valiosos visualizados pelos sentimentos de clareza e epifania. Eles servem como um agente norteador de sua estratégia empresarial e facilitam as tomadas de decisão para pensar nas soluções mais viáveis para seus problemas.

Data analytics e suas diversas formas

A infinidade de dados presente no mundo globalizado é o que torna possível o processo de análise de dados. Porém, ele não é feito de forma genérica.

Considerando volume, variabilidade, qualidade, objetivo, entre outros fatores, haverá várias formas de analisar esses dados. Podemos caracterizar quatro formas nas quais essas análises são feitas:

1. Análise diagnóstica

Assim como o nome sugere, essa análise realiza um diagnóstico de como determinados acontecimentos ocorreram. Com isso, pode ser entendido por quais canais as vendas ocorreram, cidades onde os clientes estão, e diversas outras possibilidades.

A proposta desta análise é esmiuçar os dados e alcançar toda a jornada, não só de vendas, mas também de todas as interações do negócio. Ela é muito indicada para empresas que passaram por alguns percalços e desejam entender como isso aconteceu e de que forma podem se preparar caso o mesmo problema retorne.

2. Análise descritiva 

Também conhecida como mineração de dados, esse tipo de análise busca entender o agora. Sua função é identificar gargalos de produção e outros problemas que podem estar fazendo sua empresa perder dinheiro em tempo real.

Além disso, fornece dados para poder entender resultado de vendas, conversões, visitas em um site, entre outras opções. É recomendada para gestores que precisam de acompanhamento constante do negócio.

3. Análise Preditiva

O objetivo dessa análise é obter previsões sobre como algo vai se comportar. Pode prever o comportamento do mercado, o volume de venda, os padrões de compra dos clientes em determinadas temporadas, entre outras questões.

A intenção dessa análise é realizar projeções mais certeiras, com uma maior exatidão do que acontecerá no futuro. A partir desse quadro, decisões mais precisas são tomadas conforme as expectativas.

4. Análise Prescritiva

Pode ser considerada a combinação da descritiva e da preditiva. Seu objetivo é determinar as possibilidades diante de uma decisão, mais especificamente na elaboração de estratégias a serem seguidas.

Temos como exemplo uma estratégia de Marketing. Através da análise prescritiva, é possível traçar as melhores possibilidades para cada estratégia.

Quais são as vantagens do data analytics na sua empresa

Com o conceito e os significados explicados, ficou claro que o data analytics é uma ferramenta do futuro e que ele veio para ficar, certo?

Porém, uma dúvida ainda pode estar pendente: como é possível utilizar o data analytics para gerar lucro e mudar o curso da sua empresa?

A análise de dados permite que uma empresa entenda cada movimento feito. Quando lidos de forma eficiente, os dados podem gerar grandes resultados na administração do seu negócio. Veja abaixo as principais vantagens do data analytics:

Entendendo seu cliente

Ao interagir com seus canais de comunicação, os clientes mostram suas necessidades e seu perfil de consumo. Todas as atividades geram dados que podem ser captados, auxiliando sua empresa a traçar estratégias específicas para o perfil do cliente.

Dessa forma, você estabelece uma via de mão dupla entre o cliente e sua empresa. O cliente vai receber exatamente o que procura, gerando confiança e fidelizando-o. Do outro lado, a empresa, com esses dados, vai saber perfeitamente o que oferecer aos seus clientes.

Redução de custos 

O uso de data analytics permite que os gestores encontrem gastos desnecessários que diminuem o nível de produtividade da sua empresa. Aprimorando tarefas operacionais, os colaboradores podem utilizar seu tempo em outras atividades mais importantes, ou que não podem ser automatizadas.

Eficiência operacional 

Através do data analytics, você consegue analisar e avaliar a produção, os feedbacks e o retorno dos clientes. O intuito é reduzir interrupções e antecipar demandas futuras.

Ele também pode ser usado para aprimorar as tomadas de decisões conforme a demanda atual do mercado. Como a análise é constante, a visão geral do cenário atual do seu ramo sempre estará atualizada.

Às vezes, todo esse conceito de análise de dados pode parecer meio distante da realidade de startups e pequenas ou médias empresas. Entretanto, a verdade é que ele está mais perto e acessível do que nunca!

Nós, aqui na BHub, temos o objetivo de facilitar seu dia a dia. Para isso, criamos alguns planos, com o intuito de permitir que você faça seu trabalho de maneira mais leve, enquanto nós cuidamos da parte burocrática.

O nosso plano Financeiro as a Service oferece um dashboard com dados financeiros e contábeis, facilitando o acesso e o controle dessas informações. Também estão inclusos no pacote o gerenciamento dos departamentos pessoal e fiscal, além da gestão financeira completa do seu negócio.

Isso tudo permite que você foque no crescimento seguro da sua empresa, enquanto um time de profissionais trabalha para você pelo preço de um estagiário!

Todas essas informações são apenas uma fração do que pode ser feito com esses novos softwares de data analytics. As possibilidades são imensas!

O que não se pode é negar que a tecnologia chegou de vez no mercado. E as empresas que não se adaptarem, serão engolidas pela era das máquinas.

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