Data Analytics

Compreendemos o grande volume de dados, mas como analisá-los de maneira produtiva?

Diversos termos digitais têm ganhado espaço e sido cada vez mais comentados no dia a dia dos negócios e dos profissionais da área, sendo um deles o Data Analytics. Como vimos no post de Big Data, o volume de dados que são inseridos todos os dias na rede vem crescendo de maneira exponencial e as empresas estão cada vez mais se atentando a este fato. Dessa maneira, o conceito de Data Analytics surge como um complemento ao Big Data, já que se encarrega de analisar e compreender este enorme volume de informações. Seu principal objetivo é usar os dados para o auxílio de um eficiente acompanhamento de métricas e uma promissora previsão de tendências, consequentemente fornecer uma boa base para tomada de decisões.

Em outras palavras, podemos dizer que Data Analytics ou Análise de Dados é uma ciência que examina os dados brutos em busca de padrões, insights para que possa se obter conclusões pertinentes. Além disso, para que essa operação ocorra busca-se aplicar processos algorítmicos ou mecânico para obter informações precisas. Dessa maneira, fornece movimentos de negócios mais inteligentes, operações mais eficientes, lucros mais altos e clientes com maior satisfação. Segundo um relatório sobre Big Data, o diretor de pesquisa do IIA, Tom Davenpor entrevistou 50 empresários e elencou os principais benefícios apontados por eles:

  • Redução de Custo: As tecnologias de Big Data trazem grandes vantagens de custo quando se trata de armazenar grandes quantidades de dados além de identificar formas mais eficientes de fazer negócios.

  • Mais rápido e melhor: as empresas podem analisar informações com agilidade e tomar melhores decisões com base no que aprenderam com o Data Analytics.

  • Novos produtos e serviços: A capacidade de avaliar as necessidades dos clientes surge o poder de oferecer aos clientes o que eles desejam. Estudos provam que cada vez mais empresas estão criando produtos para atender às necessidades dos clientes.

    Pode-se dizer que existem 3 categorias de dados que podem ter essa técnica aplicada:

  • Personal Data: dados pessoais dos indivíduos, gerados por exemplo por dispositivos como os smartphones;

  • Social Data: dados que mostram as tendências de comportamento das pessoas e grupos, como suas reações nas redes sociais;

  • Enterprise Data: dados relacionados a operações financeiras.

    Com posse desses dados, são aplicadas as ações de Data Analytics seguindo normalmente a seguinte sequência: processamento, organização, análise, desdobramento de algoritmos, observação e tomada de decisões.

    Por fim, para exemplificar mais ainda a importância desse tipo de processo podemos citar alguns setores que aplicam essa prática em busca de bons resultados:

  • Setor público: aplica a Análise de dados para desenho de políticas públicas nas áreas de educação, saúde e moradia com base em dados históricos e em captura de novos dados em tempo real.

  • Setor empresarial: usa para identificação de gargalos e de pontos de atenção em fluxos de trabalho, melhoria da integração entre sistemas internos e externos, mais fluidez na comunicação entre departamentos e filiais, sugestão de melhorias que podem ser implementadas.

  • Setor imobiliário: a combinação de dados permite disponibilizar anúncios a partir de comentários de usuários em redes sociais, mencionando um bairro, uma pergunta sobre características de um imóvel em classificados online ou a simulação de crédito imobiliário.

  • Turismo e Lazer: o uso dessa técnica permite insights para oferta de conteúdos sobre destinos e oferta de passagens aéreas e hospedagem.

  • Área da Saúde: uso do Data Analytics para o rastreamento e otimização do fluxo de pacientes e acompanhamento de contratos de prestadores de serviço e de manutenção obrigatória de equipamentos.

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