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Data analytics: o que é e por que você deve usar na sua empresa

Por Douglas da Silva, Web Content & SEO Associate, LATAM

Publicado 18 junho 2021
Última atualização em 18 junho 2021

Em um mundo cada vez mais digital, lidar de maneira segura e eficiente com a geração de dados tem se tornando um dos principais desafios dos profissionais da área da tecnologia. Se você está interessado em saber o que é Data Analytics, ou  atua nesse segmento certamente já deve ter ouvido falar sobre Big Data também.

Afinal, esses conceitos são fundamentais para aqueles que desejam interpretar os dados como medida estratégica para o negócio. Contudo, vale adiantar que embora muitas vezes confundidos, os termos Big Data e Data Analytics se tratam de coisas diferentes.

Mas qual o conceito de Big Data e Data Analytics? Como elas funcionam e quais são os impactos de aplicar a estratégia de Data Analytics dentro de uma organização? É sobre isso que iremos falar neste artigo! Atente-se aos próximos tópicos e descubra por que você deve usar a data analytics big data na sua empresa.

O que é Data Analytics?

O Data Analytics consiste no processo de analisar atentamente os dados armazenados no Big Data para assim extrair insights decisivos e informações úteis para a tomada de decisões dentro da organização.

Em outras palavras, o Data Analytics é o exame de dados brutos acumulados pela empresa que visa estabelecer, a partir dessa análise de informações, conclusões úteis e estratégicas que possivelmente podem ser aplicadas no negócio.

O que é Big Data?

De forma geral, pode-se dizer que Big Data se trata de uma porção de dados, acumulados no decorrer do tempo, por uma organização. O material que irá fazer parte do Big Data é normalmente extraído de weblogs, contas de e-mails e sistemas de geolocalização. 

Por sua vez, os dados estruturados ou não estruturados armazenados na plataforma da Big Data podem se apresentar em forma de textos, áudios, vídeos, imagens, documentos, coordenadas e assim por diante.

Logo, a geração de dados é exponencial, daí a necessidade de equipamentos e softwares poderosos para que as etapas de processamento, armazenamento, organização e interpretação de cada grupo de dados seja feita de forma assertiva e eficaz na empresa.

Em suma, quando falamos sobre Big Data podemos nos orientar pelos chamados “Três Vs”: volume, velocidade e variedade, ou seja, o grande volume de dados acumulados, à velocidade com que essas informações crescem e a diversidade de formatos disponíveis.

E como funciona a Data Analytics?

O software de Data Analytics normalmente obedece a seguinte trajetória: 

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

Por esse motivo, é importante que durante a realização de cada etapa sejam definidas quais perguntas que se quer responder.

As entradas do software se tratam das planilhas, por exemplo, onde essas informações ficam armazenadas para que sejam posteriormente processadas. Depois de processadas, as informações passam por um processo de limpeza, de modo que os dados duplicados ou inconsistentes sejam retirados. Essa etapa garante que as informações sejam mesmo confiáveis e verídicas.

Seguidamente, assim que as informações coletadas estão devidamente limpas, o software busca padrões nos dados coletados. Por sua vez, entra em ação a fase de visualização, considerada uma das mais importantes etapas da Data Analytics.

Afinal, é nesse momento que o software viabiliza a compreensão dos dados por meio da construção de gráficos, tabelas, relatórios e mapas, de modo a facilitar o entendimento sobre as tendências de comportamento das pessoas, as melhorias e os pontos fracos identificados dentro dos cenários investigados.

Além disso, é possível afirmar que o Data Analytics contempla normalmente três categorias de dados sendo elas:

  • Enterprise Data: dados de operações financeiras;
  • Personal Data: conjunto de dados gerados em dispositivos, como celulares;
  • Social Data: dados que traçam o comportamento das pessoas, como curtidas em redes sociais.

Quais as vantagens de usar a estratégia de Data Analytics?

Com o passar do tempo, a Data Analytics, tornou-se uma ferramenta muito usada na gestão empresarial, uma vez que ela proporciona uma análise muito mais segura e precisa dos dados coletados.

Dentro desse contexto, separamos abaixo cinco vantagens de usar a estratégia de Data Analytics na empresa.

1. Facilita a interpretação de dados complexos

Em cenários complexos onde é necessário cruzar diferentes informações para obter uma visão completa sobre um determinado assunto, o Data Analytics exerce com maestria sua função.

Por exemplo, o cruzamento de dados a partir da ferramenta de Data Analytics viabiliza estimar se um determinado produto vendido pela empresa é mais comprado por homens ou mulheres, por crianças ou adultos e assim por diante. 

2. Permite insights esclarecedores e rápidos

Uma das grandes vantagens de utilizar essa ferramenta é que o sistema de Data Analytics facilita a identificação dos padrões de comportamento dos clientes e realça as características de cada categoria de clientes cadastrados, favorecendo a tomada de decisões.

Afinal, em um mercado com clientes cada vez mais exigentes e com menos paciência, a partir do momento em que um gestor compreende de forma rápida o que eles desejam, fica mais fácil responder às suas necessidades, bem como, atender às suas expectativas.

3. Favorece o monitoramento da empresa em tempo real

O uso do sistema de Data Analytics é que a ferramenta possibilita analisar a empresa em tempo real, a partir de um monitoramento constante de alguns elementos principais já pré-definidos pelos gestores. Não à toa que essa ferramenta é muito utilizada no comércio eletrônico, visto que a Data Analytics atualiza constantemente o portfólio de produtos vendidos em tempo real.

4. Colabora com a redução de custos

A ferramenta de Data Analytics permite que os gestores visualizem falhas e gargalos que geram gastos desnecessários na empresa e que por sua vez diminuem o nível de produtividade das atividades. Logo, a partir dessa análise mais aprofundada é possível aprimorar as tarefas operacionais. 

5. Promove a compreensão da jornada de vendas

Por fim, a ferramenta de Data Analytics permite que a empresa realize um acompanhamento mais detalhado da jornada de vendas que leva o consumidor potencial até o produto ou serviço ofertado pela organização. 

O sistema de Data Analytics, por exemplo, relata quais os canais que o consumidor potencial trilhou desde o despertar de interesse pelo produto ou serviço até de fato a concretização da compra.

Agora que você sabe o que é, como funciona e qual a importância de usar a ferramenta Data Analytics na sua empresa, continue com a visita em nosso blog e leia agora mesmo o texto “Funil de vendas online: entenda o que é e confira 5 estratégias para usar no seu e-commerce e melhorar seu processo comercial” e se torne um especialista no assunto.