Já é um fato estabelecido: a análise de dados se tornou um dos pilares da nova economia mundial. Produzidos em altíssimo volume e com rapidez impressionante, os dados habilitam uma infinidade de inovações que se provam cada vez mais diferenciais marcantes no mercado.
Um número crescente de empresas entendeu que é necessário abraçar essa nova realidade para não ficar para trás. Essa tendência é facilmente percebida no estudo da consultoria Expert Market Research, o qual aponta que, em 2020, o mercado global de análise de dados movimentou nada menos que US$ 208 bilhões.A projeção é ainda de crescimento acelerado: até US$ 450 bilhões até 2026.
Mas como usar todo esse poder a favor do seu negócio?
O que é a análise de dados?
A análise de dados é uma etapa essencial da transformação digital. A ideia central é simples: utilizar os dados a que uma empresa tem acesso para tomar decisões melhores, maximizar resultados e reduzir riscos.
Com um volume progressivamente maior de dados produzidos diariamente e sem qualquer sinal de desaceleração, essas informações que em muitos casos parecem desconexas podem apontar padrões.
A capacidade de identificar esses padrões e transformá-los em base para um planejamento estratégico virou um diferencial competitivo, capaz de ajudar uma empresa a conquistar mercado e se sobrepor aos concorrentes.
Como a análise ajuda na tomada de decisões
O cerne da análise de dados é servir como base para decisões importantes para empresas que sejam mais calcadas em evidências do que “achismos”.
Nem toda análise de dados é igual, no entanto. Existem quatro diferentes formas de se aplicar o método, a depender do objetivo. A primeira delas é a descritiva. Neste caso, a intenção é interpretar o presente a partir da coleta de informações em tempo real, a fim de trazer respostas para questões que exigem atenção imediata no cotidiano de uma empresa.
Já a diagnóstica visa entender o passado. Neste modelo, os dados são utilizados para interpretar algum evento e suas causas. A preditiva se diferencia por buscar prever o futuro. Neste caso, são acompanhados dados do passado para conseguir projetar os cenários que podem acontecer posteriormente, o que dá a oportunidade de que uma empresa se prepare adequadamente.
Por fim, há a análise prescritiva, que tem bastante em comum com a preditiva. Apesar de também projetar o futuro, esse tipo de aplicação tenta projetar desfechos para cada tipo de ação. Assim, é possível tomar a melhor decisão possível.
Os desafios da análise de dados
Aplicar modelos de análise de dados em uma empresa pode ser fundamental para transformar os negócios, mas esse processo pode não ser tão simples e deve ser conduzido com cuidado.
Uma parte importante dessa adaptação é garantir que a equipe esteja preparada para trabalhar com essa nova ferramenta. É o que se chama de “data literacy”, ou alfabetização com dados, que é a capacidade de transformar os dados em decisões práticas.
Para tanto, colaboradores precisam conseguir ler, interpretar, analisar e gerenciar dados, além de construir um argumento que tenha como base o que for possível extrair análise. Nem todas as equipes estão preparadas para se integrar a uma cultura data driven, em que os dados ditam as ações mais adequadas para cada momento.
Além disso, os próprios dados configuram um desafio. Para uma análise efetiva, é preciso garantir a qualidade e relevância do que for coletado para o negócio. Também é fundamental prezar pela segurança da informação por meio de controles rígidos, especialmente diante da LGPD — a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais.
Por fim, uma empresa ainda precisa preparar-se no aspecto da infraestrutura, já que não é uma missão simples armazenar informações na escala necessária para uma análise de dados eficiente. Então, data centers com servidores potentes com capacidade multipetabyte são uma exigência.
Como a tecnologia ajuda na análise dos dados
A análise de dados é indissociável da tecnologia. Com um volume de produção de informações em níveis estratosféricos, algoritmos passam a ser fundamentais para dar sentido a tudo isso, já que uma análise manual seria simplesmente inviável.
O apoio dessas ferramentas permite cruzar informações de bancos de dados completamente distintos, muitas vezes em questão de segundos, e encontrar padrões que às vezes podem até mesmo parecer inexistentes para um olhar humano, mas que ficam evidentes para um sistema especializado.
A análise de dados é indispensável para uma empresa que pretende crescer de forma sustentável e utilizar a tecnologia a favor de seu modelo de negócios.
As soluções de análise podem dinamizar as atividades, com a possibilidade de transformação de todos os setores econômicos. Mesmo dentro de uma única empresa, existem diferentes aplicações úteis para áreas distintas.
Para conseguir tirar proveito de todo esse potencial, é necessário também ter em mente que a adaptação para um modelo data driven pode trazer desafios tanto do ponto de vista de infraestrutura quanto de pessoal.
Além disso, também é fundamental investir nos sistemas tecnológicos adequados para conseguir extrair o melhor das informações que lhe estão à disposição.