Análise de dados: o que é e como estruturar?

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Com o aumento da competitividade no mercado, é essencial que as empresas invistam em uma análise de dados eficiente – e saibam como realizá-la. Quando bem utilizada, a ferramenta analítica pode ser um facilitador da manutenção gerencial. 

As decisões que vão modificar o cenário de uma corporação, por exemplo, dependem principalmente de como o recolhimento e a preparação das informações estão sendo feitas. É precisamente aí que entra o papel de uma boa análise de dados. 

Esse mecanismo serve, antes de qualquer coisa, como um ponto de partida para o profundo entendimento do cenário atual. Sendo assim, o processo, executado de forma correta, impacta diretamente nas tomadas de decisão. Ele também é capaz de dar, ao gestor, indicadores de potenciais melhorias.

Portanto, antes de iniciar um processo de análise, é recomendado seguir alguns passos para que a avaliação de dados seja feita da melhor maneira. 

É sobre isso que falaremos neste artigo.

O que é a análise de dados?

Antes de partir para as etapas, é preciso entender o que, de fato, é uma análise de dados. Em linhas gerais, trata-se de uma metodologia que consiste em separar as partes de um determinado elemento para, assim, entender melhor o funcionamento de cada uma delas. 

Sabendo disso, uma análise de dados se resume em recolher um grande número de informações sobre um determinado tópico para que, em seguida, um estudo específico possa ser feito. 

A partir daí, os números recolhidos serão transformados em uma conclusão final, trazendo possíveis soluções para os problemas. Um exemplo de análise, nesse contexto, é a pesquisa de satisfação de clientes, que permite o exame do negócio a partir da perspectiva dos consumidores, e não dos gerentes. 

Para isso, algumas técnicas são utilizadas a fim de fazer com que o procedimento seja finalizado de forma eficaz e descomplicada.

Tipos de análise de dados

É importante, durante a análise de dados, identificar qual tipo metodológico se encaixa melhor nas intenções da empresa. Dependendo da escolha feita, os dados podem ser usados para prever um futuro cenário da corporação, avaliar o status atual ou especular tendências.

Existem quatro tipos de análise de dados: descritiva, preditiva, diagnóstica e prescritiva.

Descritiva

A análise de dados descritiva é indicada para avaliar o cenário atual da empresa. Ela é importante porque possibilita o acompanhamento de cada setor, além de registrar o que acontece no mercado e com os clientes.

Essa metodologia facilita que providências urgentes sejam tomadas com o objetivo de causar impacto imediato nas vendas, satisfação dos clientes e aumento do consumo.

Preditiva

Se a empresa busca antecipar possíveis cenários, seja a longo ou curto prazo, o método preditivo é o ideal. A análise preditiva permite que possíveis cenários sejam traçados e considerados, mostrando as principais tendências e condutas que podem influenciar nos rumos da organização. 

Diagnóstica

A análise diagnóstica ajuda os gestores, principalmente, na compreensão dos acontecimentos da empresa. Nela, os dados são recolhidos e analisados de forma que os resultados informem o desempenho obtido no tempo específico de análise.

Em outras palavras, o diagnóstico evita, ou tende a evitar, que os erros cometidos se repitam dentro de cenários similares. 

Prescritiva

Esse tipo de análise de dados é voltado a entender as possíveis consequências de uma mudança operacional ou gerencial. Funciona da seguinte maneira: se uma decisão for tomada em uma reunião e, posteriormente, entrar em vigor, o que vai acontecer?

A especulação dos cenários seguintes é papel da análise de dados prescritiva. Um bom exemplo disso é quando o setor de vendas busca saber o impacto do aumento ou diminuição do preço de determinado produto em pontos de venda.

Como estruturar uma boa análise de dados?

Em algumas situações, a quantidade de dados não é o problema, já que existem diversas ferramentas e formas de coleta de dados eficientes. O que pode acontecer, nesses casos, é a má administração das informações – que é, muitas vezes, causada pelo excesso de dados.

É isso mesmo: ter muitos dados e não conseguir avaliá-los pode ser tão prejudicial quanto não ter dado algum. Sendo assim, a dúvida que permanece é: como estruturar uma boa análise? 

Separamos algumas dicas que podem ajudar nesse processo: 

Determine um objetivo

Antes de colocar as informações em foco, é preciso determinar um objetivo. Nenhuma coleta e análise de dados são feitas sem motivo; portanto, alguma questão precisa estar em discussão para que o processo analítico se justifique.

É importante que esse objetivo seja claro e relevante. Além disso, é essencial se atentar à sua formulação para que a coleta de dados possa, realmente, ajudar na solução dos problemas. 

Escolha o tipo de análise ideal 

Como discutimos no tópico anterior, uma análise de dados pode ser feita de diferentes maneiras, tomando como ponto de partida o principal objetivo da empresa. Então, depois de determinar um objetivo, estude qual tipo de análise se encaixa melhor nas demandas da corporação. 

Limpe os dados

Os dados podem ser recolhidos tanto por meio de ferramentas de coleta quanto por trabalho de campo. Em ambos os casos, é comum que falhas aconteçam ou que algum dado seja irrelevante ao processo. 

Sendo assim, a limpeza dos dados é essencial. Os dados desnecessários podem gerar resultados incorretos e descredibilizar toda a pesquisa. Dessa forma, é preciso preparar a equipe para lidar com a limpeza, automatização do processo e manuseio dos dados. 

Faça uso das ferramentas adequadas 

Você pode até tentar, mas, sem o auxílio de uma boa ferramenta de automação, o trabalho pode ser demorado e – pior ainda – ineficiente. Dispor de um aparato tecnológico útil e adequado é essencial nas diversas etapas de pesquisa, desde a coleta das informações até a organização e registro dos dados. 

Automatizar esse trabalho garante eficiência e precisão. Foi pensando nisso que a Data Goal desenvolveu um software de coleta de dados que atua tanto online quanto offline.

Com o aplicativo de coleta de dados para pesquisa de mercado, por exemplo, você obtém informações que auxiliam na compreensão da satisfação dos clientes sobre os serviços e produtos, visualização de ajustes nos preços e a real influência da empresa no mercado, dentre outras possibilidades.
São inúmeras as vantagens de investir em uma boa análise de dados e, para a maior eficiência dos seus processos, a Data Goal disponibiliza os melhores serviços. Para conhecer melhor as nossas soluções, acesse o nosso site ou entre em contato com a nossa equipe.