Aplicativos para análise de dados

Com a proliferação da tecnologia e a transformação digital dos negócios, as empresas agora têm acesso a uma riqueza de dados brutos e autoproduzidos de várias fontes. Essa abundância de dados apresenta uma oportunidade única para as organizações.

Como você pode obter insights de dados se eles não podem ser entendidos? É essencial distinguir dados valiosos de inúteis, e a análise de dados ajuda a tornar isso possível.

O que é Análise de Dados?

A análise de dados envolve o uso de várias técnicas e algoritmos para extrair, processar e analisar dados brutos para tirar conclusões significativas. Aproveitando os processos automatizados, os analistas de dados podem analisar grandes conjuntos de dados de forma rápida e eficiente para fornecer informações sobre padrões, tendências e correlações.

A análise de dados pode extrair insights valiosos de qualquer dado, aumentando a eficiência operacional. A análise de dados, tendências e métricas que de outra forma passariam despercebidos pode ser descoberta, ajudando a melhorar os processos para um melhor desempenho geral.

O que é Business Intelligence (BI)?

Inteligência de negócios é a capacidade de acessar, analisar e interpretar informações para tomar decisões esclarecidas e maximizar a capacidade das operações corporativas.

O BI inclui métodos e estratégias que permitem às empresas transformar dados brutos em conhecimento valioso. Exemplos de tecnologias de BI incluem mineração de dados, processamento analítico online, data warehouses e relatórios. Usando o BI, as empresas podem identificar tendências, padrões e correlações em seus dados para tomar decisões mais informadas.

Qual é a diferença entre Business Intelligence e Data Analytics?

Business Intelligence (BI) é uma compilação de ferramentas de software destinadas a permitir que as organizações utilizem seus dados para rastrear e melhorar o desempenho. Ele se concentra principalmente em análises, relatórios e painéis interativos.

Por outro lado, a análise de dados se concentra na análise de informações para obter insights e identificar tendências para abordar questões de negócios. Geralmente requer um mergulho mais profundo nos dados do que o BI.

A análise de dados pode validar hipóteses, auxiliar na previsão e explorar diferentes abordagens para um problema específico. Embora o BI exija apenas a manipulação básica de dados, a análise de dados costuma ser mais complexa e envolvente.

Para uma melhor compreensão da inteligência de negócios versus análise de dados, programas como um doutorado on-line em administração de empresas em inteligência de negócios de uma instituição respeitável, como a Marymount University, podem prepará-lo para ser um líder experiente em dados. Seu programa DBA 100% online apresenta cursos como Using Data for Business Intelligence, que inclui treinamento em coleta, armazenamento, análise e visualização de dados.

Quem está usando análise de dados?

Muitos setores, incluindo os setores de viagens e hospitalidade, incorporaram a análise de dados para obter resultados rápidos e bem-sucedidos. Esse setor pode coletar dados de clientes e reconhecer possíveis complicações e estratégias de resolução.

A análise de dados pode ajudar significativamente as empresas de saúde e comerciais porque ajuda a explorar grandes quantidades de dados organizados e mal estruturados para tomar decisões mais rápidas e com mais conhecimento. A análise pode identificar padrões e tendências no comportamento do consumidor, rastrear indicadores de desempenho, permitir previsões em tempo real e aprimorar métodos para maximizar a eficiência sistemática.

Por que a análise de dados é importante?

Abaixo estão algumas das razões pelas quais a análise de dados é importante:

Aumento do desempenho dos negócios

A análise de dados é essencial, pois ajuda as empresas a obter informações mais precisas sobre seu desempenho, operações e hábitos dos clientes. Ao identificar oportunidades e áreas de aprimoramento, a análise de dados pode ajudar as empresas a desenvolver táticas mais eficazes, aumentando a funcionalidade.

Com acesso a quantidades maiores de dados de melhor qualidade, as organizações podem obter uma compreensão mais completa dos clientes e dos produtos existentes e formar campanhas de marketing mais direcionadas. Finalmente, a análise de dados pode ajudar as empresas a se tornarem mais proficientes e bem-sucedidas.

Tomada de decisão aprimorada

Com a análise, as empresas podem avaliar rapidamente e obter insights sobre vários conjuntos de dados, moldando decisões para aumentar o desempenho dos negócios. Ele permite que as empresas desenvolvam decisões de negócios perspicazes e informadas quando confrontadas com mercados complexos e em rápida mudança.

Os dados coletados por meio de análises podem ajudar a identificar as principais tendências, padrões e conexões na conduta do consumidor ou setores da indústria, gerando análises mais precisas e exatas para apoiar a tomada de decisões. Ao utilizar a análise preditiva, as organizações podem antecipar o comportamento do cliente e tomar as medidas essenciais para se ajustar às tendências atualizadas ou mudanças no mercado.

Além disso, a análise de dados pode fornecer informações mais personalizadas para personalizar campanhas e criar experiências atraentes para o cliente. Isso permite uma compreensão mais profunda dos requisitos do cliente, permitindo que as empresas aumentem as conversões e melhorem a satisfação do cliente.

A longo prazo, a análise de dados permite decisões sábias para otimizar o desempenho dos negócios e ajudar as empresas a se manterem à frente da concorrência.

Gerenciamento de riscos aprimorado

A análise de dados está se tornando cada vez mais essencial para o gerenciamento de riscos eficaz. Usando a análise de dados, as empresas podem obter informações abrangentes sobre seus riscos, identificar correlações entre incidentes anteriores e fatores de risco e desenvolver estratégias para reduzir a probabilidade ou consequência de um possível problema.

A análise de dados também pode identificar e priorizar riscos de compliance e operações financeiras. Ao lucrar com a análise de dados para avaliar e monitorar o risco, as empresas podem fazer escolhas mais bem informadas, minimizar sua exposição ao risco e aumentar sua eficiência na obtenção de seus objetivos de negócios.

Experiência do cliente aprimorada

As empresas podem criar táticas de engajamento do cliente mais eficientes para aumentar a satisfação do cliente ao entender os gostos do cliente. Maior satisfação do cliente leva a maior fidelidade do cliente, maior fidelidade à marca e excelente conversão de vendas.

Além disso, a análise de dados permite que as empresas desenvolvam planos de comunicação personalizados eficazes sob medida para os clientes, promovendo a personalização e aumentando a satisfação do cliente. A análise de dados pode ajudar as empresas a diminuir os custos de serviço e direcionar esforços produtivos de marketing.

Tipos de análise de dados e suas aplicações

Diferentes tipos de análise de dados são projetados para atender a consultas específicas e fornecer conclusões razoáveis ​​com base em suas informações. Vamos examinar mais profundamente esses tipos de análise de dados e ver como eles podem ajudar sua força de trabalho.

Análise Descritiva

A análise descritiva é fundamental para inteligência de negócios e análise de dados, ajudando as organizações a entender seus dados e obter insights sobre eventos passados. Ao resumir, descrever e examinar tendências nos dados, a análise descritiva ajuda a revelar informações importantes sobre os dados que podem ajudar a formar estratégias.

Ao analisar informações históricas, as organizações podem obter informações sobre eventos ou tendências anteriores, o que pode auxiliá-las na tomada de decisões informadas. A análise descritiva traduz conjuntos de dados grandes e intrincados em informações compreensíveis, permitindo que as organizações detectem padrões e tendências anormais em seus dados.

É possível entender a conduta do cliente usando análises descritivas, incluindo os itens mais populares, compras frequentes e campanhas de sucesso.

Análise de diagnóstico

A análise de diagnóstico é uma abordagem para análise de dados usada para encontrar a fonte fundamental de um problema ou problema. As empresas o utilizam para pesquisar e avaliar dados para entender as causas por trás de acontecimentos, tendências e resultados passados. Trata-se de descobrir a resposta para a pergunta: “O que causou isso?”

A análise de diagnóstico tenta descobrir por que algo ocorreu procurando tendências e correlações entre conjuntos de dados. Ele também fornece um resumo do que já aconteceu. A abordagem oferece uma compreensão mais ampla de um problema ou situação.

Uma de suas vantagens significativas é que ele encontra a causa fundamental de um problema. Isso consiste em examinar os dados para detectar padrões, dependências e inconsistências que possam explicar a origem da dificuldade ou tendência.

A análise de diagnóstico é útil nos negócios para vários fins, como estudo de causa e efeito, análise da cadeia de suprimentos, otimização e detecção de fraudes.

Análise preditiva

A análise preditiva emprega padrões e tendências em dados para antecipar resultados futuros. Ele ajuda as empresas a reconhecer e lidar com riscos e oportunidades antes que surjam, utilizando algoritmos matemáticos intrincados e técnicas de mineração de dados para identificar conexões entre vários pontos de dados.

Algumas de suas principais vantagens são que ele aplica equações estatísticas e abordagens de aprendizado de máquina e desenvolve módulos e algoritmos estatísticos para prever resultados futuros com base em informações passadas.

As empresas de varejo adotam análises preditivas para processar informações do usuário e antecipar vendas futuras. Esses dados ajudam as empresas a ajustar os níveis de estoque e aprimorar o gerenciamento da cadeia de suprimentos.

Análise Prescritiva

A análise prescritiva vai além da análise preditiva, fornecendo previsões e orientações sobre a melhor ação para atingir o resultado desejado. Essa tecnologia aproveita análises preditivas, algoritmos de otimização, ciência de decisão e sistemas baseados em regras, permitindo que as empresas tomem decisões proativas e orientadas por dados que fornecem resultados ideais.

A análise prescritiva usa dados para oferecer a melhor ação para atingir os resultados preferidos. Ele indaga sobre os dados acessíveis e sugere a maneira mais eficaz de atingir os objetivos.

Um benefício da análise prescritiva é que ela utiliza algoritmos matemáticos e técnicas de otimização para reconhecer as soluções mais eficientes, dados vários parâmetros e restrições.

Por exemplo, a análise prescritiva no gerenciamento da cadeia de suprimentos utiliza percepções baseadas em dados para aconselhar as empresas a modificar os níveis de estoque, cronogramas de produção e caminhos de transporte para maximizar as operações.

Análise Cognitiva

A análise cognitiva emprega inteligência artificial e algoritmos de aprendizado de máquina para estudar e analisar dados não estruturados extensivos, extraindo insights deles. Os dados vêm em várias configurações, incluindo texto, imagens, arquivos de áudio e vídeos.

A análise cognitiva ajuda as organizações a extrair informações valiosas e prever resultados de conjuntos de dados sofisticados e não estruturados que são difíceis de gerenciar com abordagens convencionais.

Sua característica crucial é empregar processamento de linguagem natural (NLP) para obter insights de grandes volumes de dados não estruturados, como feedback de clientes e postagens de mídia social.

A análise cognitiva é útil no varejo para detectar as tendências de compra dos clientes, incluindo os produtos que compram e quando fazem essas compras. Os varejistas podem ajustar seu estoque de acordo e aprimorar a experiência geral do cliente.

Análise de texto

A análise de texto emprega aprendizado de máquina, técnicas estatísticas e linguísticas para analisar grandes quantidades de texto estruturado e não estruturado. Isso permite a extração de padrões e insights dos dados para ajudar a tomar decisões informadas.

A análise de texto ajuda empresas, governos, pesquisadores e mídia a tomar decisões importantes, utilizando o imenso conteúdo acessível a eles. Diferentes técnicas, como análise de sentimentos, modelagem de tópicos, reconhecimento de entidades nomeadas, frequência de termos e extração de eventos, auxiliam nesse processo.

A análise de texto pode ajudar a obter insights mais profundos, como reconhecer padrões ou tendências de texto não estruturado. Por exemplo, pode ajudar a descobrir por que a experiência do cliente ou a popularidade de um produto caiu inesperadamente.

Um benefício da análise de texto é que ela ajuda as empresas a entender o comportamento do cliente, a eficácia do produto e a eficácia do serviço para facilitar decisões rápidas, melhorar a compreensão do negócio, aumentar a produtividade e reduzir custos.

Análise visual

A análise visual envolve a aplicação de métodos analíticos a conjuntos de dados visualizados para obter insights que seriam difíceis de descobrir por meio de técnicas de análise tradicionais. Ele usa ferramentas e técnicas poderosas para interpretar e produzir representações visuais de conjuntos de dados complexos, permitindo que as partes interessadas identifiquem padrões, tendências e relacionamentos, que podem ser usados ​​para tomar decisões informadas.

A análise visual é mais do que apenas criar gráficos a partir de dados. O uso de ferramentas modernas e interativas torna mais fácil combinar várias fontes de dados e auditá-las minuciosamente na visualização.

Além disso, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina podem oferecer inteligência valiosa para facilitar sua investigação. A visualização de dados ajuda a transformar extensos conjuntos de dados em conclusões valiosas que ajudam a estimular melhorias essenciais dentro de uma empresa.

A visualização de dados é essencial no marketing para maximizar o ROI, fornecendo informações sobre cada estágio do caminho do cliente. Isso é possível integrando dados do CRM, ferramentas de publicidade e plataforma de análise da web.

Web Analytics

A análise da Web envolve a coleta e o estudo de dados de sites para adquirir conhecimento sobre como atualizar o encontro do usuário e melhorar o site para um melhor desempenho. Os dados podem identificar áreas para aprimoramento, elaborar táticas de desenvolvimento e fornecer uma compreensão mais profunda do público-alvo.

É uma ferramenta poderosa para proprietários de sites e anunciantes digitais, permitindo que eles otimizem campanhas, aumentem as conversões e melhorem o ROI.

Aqueles que procuram aprimorar seu site ou melhorar a experiência para atender aos requisitos do cliente precisam identificar quais métricas do site monitorar, considerando suas possíveis limitações. Gerentes de produto, especialistas em dados, designers de UX e outros podem usar essa técnica.

A análise da Web pode ajudar as empresas a entender como os visitantes acessam seu site, qual conteúdo eles visualizam e com o qual se envolvem e por quanto tempo permanecem. Você pode identificar quais canais atraem mais usuários e quais páginas fazem com que os usuários deixem seu site. Além disso, você pode calcular o tempo médio gasto em cada página para identificar o conteúdo popular.

Utilize estratégias de análise de dados para o sucesso

Em um mundo cada vez mais orientado a dados, a análise de dados permite que indivíduos e organizações aproveitem ao máximo seus dados. Ao utilizar diversas estratégias e métodos, os dados quantitativos brutos podem ser transformados em conhecimento acionável, o que auxilia na tomada de decisões e no suporte a uma supervisão sólida.

Diferentes tipos de análise de dados fornecem insights úteis em várias áreas, como comportamento do cliente, tendências de mercado, desempenho do produto e desempenho financeiro. Compreendendo melhor esses dados, as empresas podem aumentar sua vantagem competitiva, melhorar as operações e atender melhor seus clientes.