Análise de Dados

Data Analytics: entenda o conceito e quais áreas são beneficiadas

Data Analytics é o que garante que profissionais e empresas tomem decisões baseadas em dados. Entenda como desenvolver essa mentalidade e usar essa tecnologia.

Foto de Mikael Blomkvist no Pexels

A intuição nunca será o melhor recurso para tomar decisões importantes. Pode até ser que já tenha guiado pessoas em cargos de gestão durante muitos anos, mas os tempos são outros. Hoje, data analytics é o que atesta hipóteses, mostra o presente e forma ideias sobre cenários futuros.

Empresas precisam mais do que nunca de pessoas alfabetizadas em dados. Sem esse nível de conhecimento, companhias estão fadadas a perder tempo, dinheiro e força em seus respectivos mercados.

O domínio de data analytics e a capacidade de extração de insights e perspectivas é, sem dúvidas, algo fundamental. Hoje, quem consegue ocupar esse posto tem anos de carreira de sucesso pela frente. Basta aprender e se desenvolver.

Este post vai tratar com maiores detalhes sobre Data Analytics, o que é essa área e essa tecnologia e como ela é usada no contexto de transformação digital. Confira na sequência!

Data Analytics: o que é?

Na Tera, costumamos dizer que Data Analytics é, antes de tudo, um jeito de pensar. Mais do que uma forma de analisar dados ou um cargo profissional, é uma forma de enxergar possibilidades dentro de diversos contextos e situações em uma empresa.

Dados sempre fizeram parte do ambiente de trabalho. Afinal, as planilhas, que já foram muito mais importantes do que hoje, nada mais eram do que bancos de informações. O problema é que, durante muito tempo, a tarefa manual impediu análises mais profundas, já que é praticamente impossível fazer isso sem ajuda da automação.

O tempo passou e a era digital chegou com toda força. Nesses novos ambientes automáticos, conectados à internet e sustentados pelas tecnologias modernas, dados começaram a ocupar um papel mais importante.

Cada ação, interação e atividade gera um registro em dados que, muitas vezes, não podem ser lidos em sua forma bruta. Esse grande volume de informação fez com que empresas ligassem o sinal de alerta: e se todos esses dados puderem ser estudados, o que vão dizer?

Foi aí que companhias perceberam que, na verdade, todo esse conteúdo proveniente das atividades digitais e de registros gerais em ferramentas tecnológicas podem mostrar muito sobre:

pessoas;
processos internos;
finanças de empresas;
comportamentos de pessoas usuárias;
preferências de quem consome serviços e produtos;
resultados de ações e campanhas de Marketing.

No mundo atual, dados são o ativo mais valioso das empresas. Eles mostram tudo sobre sua audiência, sobre o mercado em que competem, sobre as ações em que investem dinheiro e até mesmo sobre a produtividade das que integram a equipe.

Por isso, Data Analytics se tornou tão importante e eficaz. Como resultado, grandes volumes de informação são organizados, estruturados e "lidos". Logo, quem é "fluente" em dados consegue ocupar cargos estratégicos e cada vez mais importantes nas empresas.

As situações em que Data Analytics pode ser aplicada vêm de três categorias de dados: personal data, social data e enterprise data.

Personal Data

São dados pessoais, ou seja, informações sobre pessoas. Trata-se de uma categoria sensível de dados, mas que, se utilizada da maneira certa, ajuda as marcas a saberem mais sobre quem é sua audiência. Setores de Marketing podem projetar empresas da maneira certa, inclusive com campanhas mais certeiras.

Social Data

São dados provenientes de navegação e interação em mídias sociais. Eles atestam a aceitação e o interesse de pessoas usuárias com publicações, conteúdos e campanhas gerais que são veiculadas no Facebook, Instagram, YouTube, entre outras. Esses dados são importantes para conhecer melhor a audiência, refinar as campanhas e aumentar o engajamento.

Enterprise Data

Essa categoria se refere aos dados internos. Ou seja, são aqueles gerados nos processos da empresa e também em seus setores, como RH, Financeiro, entre outros. As informações são utilizadas para otimizar práticas e a gestão das demandas, inclusive, melhorando a cultura organizacional a longo prazo.

Big data e Analytics: qual a diferença?

Big data e analytics são dois conceitos diferentes, mas tratam de questões do mesmo campo, no caso, dados. Entender o que cada uma dessas ideias significa é fundamental para entender o impacto de cada uma na maneira que empresas trabalham com dados.

Big data trata de volume de dados

Big data é um termo que não fala sobre um tipo qualquer de tecnologia ou um campo específico. Na verdade, big data é só uma classificação utilizada para um volume de dados muito grande, com registros não organizados e muito diversificados.

Geralmente, big data é uma ótima fonte para análises, portanto, é uma camada de acesso a registros muito relevantes. Contudo, para que esse grande volume de dados seja realmente útil, é necessário um trabalho dedicado de captação, organização e, só então, análise.

Basicamente a diferença do termo para big data para Data Analytics é que um trata de quantidade de dados, enquanto o outro é uma forma de pensar dados como base para tomada de decisões.

Em meio a esse cenário, temos as soluções de big data analytics, que são voltadas para facilitar o acesso ao volume de informação de maior porte. É esse recurso que permitirá acessar esse conteúdo para extrair material útil para estratégias.

Portanto, é natural que tenhamos também a denominação big data analytics, que se trata dessa mentalidade de uso de dados para decisões, mas considerando o volume correspondente a big data.

Quais são os usos de Data Analytics?

Saber o que é Analytics é parte importante do trabalho, mas é necessário também compreender como usar essa mentalidade. Pessoas capazes de absorver essa maneira de pensar são as mesmas que usam dados para solucionar problemas, antever situações e, desse modo, tomar decisões precisas. Veja a seguir como Data Analytics pode ser útil.

Entender comportamentos

Seu público consumidor deixa rastros quando interage com conteúdos específicos, visita páginas de produtos, faz comentários, compartilha seus posts, entre outras ações. Tudo isso gera dados que podem ser devidamente captados, compilados e analisados. Nessa rotina simples de estudo desse material, você consegue entender comportamentos.

É por conta desse cenário que você abre seu Spotify e tem uma seleção de artistas e bandas favoritas sugeridas na página principal. Da mesma forma, quando você acessa a Netflix, filmes e séries dos gêneros que você mais gosta ganham prioridade na tela. Data Analytics é o que permite que empresas consigam projetar sugestões e experiências personalizadas.

Encontrar oportunidades de negócios

Imagine que você consiga fazer um monitoramento contínuo do comportamento de compra das pessoas consumidoras e perceba que há compras recorrentes de um produto específico. Na sua seleção de itens, você tem opções de mercadorias que podem complementar essas compras e ajudar muito essas pessoas. A partir disso, graças aos dados de consumo, você pode sugerir uma compra maior e melhor, mas também muito útil.

As oportunidades de negócio crescem quando empresas têm pessoas trabalhando com foco em entender dados. É nesse cenário que se pode perceber com mais facilidade as chances de conseguir mais conversões e melhorar o relacionamento com clientes. Essas oportunidades não estão só nas vendas, mas também no atendimento e no Marketing.

Prever cenários

Já pensou em quantos problemas poderiam ser evitados se empresas pudessem prever cenários? A realidade é que, por mais que não haja uma bola de cristal, dá para chegar muito próximo disso com o que há de tecnologia atualmente. Não estamos falando de nada muito complexo, na verdade, são só dados que ajudam a projetar possibilidades futuras.

Por vezes, decisões importantes precisam ser tomadas com base em uma mínima noção do que espera a empresa no futuro. Pode parecer complexo, mas acredite, a mentalidade em dados garante isso. Profissionais capazes de manter um trabalho de acompanhamento e análise identificam padrões e comportamentos em dados e traduzem isso em projeções de cenários.

Compreender resultados

Se você roda uma campanha de Marketing, naturalmente espera pelos resultados que ela vai gerar. Cada ação gera dados em relação à performance, à aceitação e engajamento do público e também sobre o retorno financeiro obtido. Tudo isso precisa ser profundamente analisado para atestar eficácia, promover ajustes e otimizar as próximas campanhas.

Se não há a mentalidade certa em Data Analytics, todos esses dados serão apenas resultados estáticos, o que não traz nada de positivo. Compilar números não basta. A ideia é que os resultados sejam analisados e observados com um olhar analítico. É isso que permitirá entender a eficácia de ações e, a partir disso, seguir melhorando, ou até mesmo corrigir o que foi feito.

Traçar novos objetivos

O que você tem hoje em relação a dados pode ser o ponto de partida para novos objetivos estratégicos dentro da empresa. Não se inicia uma nova jornada, com novas aspirações em relação ao desenvolvimento, sem avaliar o status atual da empresa, mercado e público. É preciso, antes de tudo, construir uma base segura para, então, ir atrás de novos objetivos.

Se apropriar de Data Analytics traz maior clareza em relação aos esforços que serão necessários. Além disso, traçar novos objetivos também depende do que é necessário para empresas ou times de trabalho. Partindo da ideia de crescimento e desenvolvimento, é importante buscar mais do que se tem, e essa base só se conhece com um trabalho de análise de dados.

Quais ferramentas de Data Analytics merecem atenção?

Para manter a mentalidade de Data Analytics funcionando de maneira concreta, gerando perspectivas e trazendo resultados, ferramentas de apoio são indispensáveis. Essas soluções ajudam a detalhar dados de modo que possam ser transformados em informação. Veja a seguir quais ferramentas podem ajudar!

Indicadores

Indicadores de performance, conhecidos como KPIs, são importantes para monitorar resultados de metas em progresso. Ou seja, os indicadores mudam constantemente e ajudam a acompanhar esse avanço das métricas, o que é de grande importância para manter dados específicos sob análise.

Tableau

Tableau é uma clássica e renomada ferramenta de Business Intelligence (BI) que dá suporte ao trabalho de análise de dados. Com a solução, se torna possível elencar dados, categorizar e analisar parâmetros e comportamentos. Assim, dá para transformar, por exemplo, big data em informação estratégica precisa.

SQL

SQL dá nome ao banco de dados relacional e também à linguagem utilizada para se comunicar com essa estrutura. Basicamente, a função principal é servir como repositório para altos volumes de dados que são captados na atividade da empresa.

Google Analytics

O Google Analytics é a principal ferramenta de análise de métricas e indicadores disponível atualmente. Todos os dados provenientes, principalmente de interações online e em redes sociais, podem ser monitorados com ajuda da plataforma. Além disso, é fácil exportar esses dados para ferramentas de BI.

SaaS de People Analytics

Um formato de ferramenta muito comum atualmente são as plataformas SaaS de People Analytics, geralmente utilizadas por RHs. A ideia é captar registros de desempenho, produtividade e desenvolvimento de pessoas que trabalham em empresas. A partir disso, é possível traçar jornadas de evolução e até mesmo de correção.

Adobe Analytics

Adobe Analytics é a ferramenta de análise de dados da gigante Adobe. A solução funciona como uma plataforma comum e tradicional dessa categoria, com todas os recursos necessários para monitorar métricas, indicadores e gerar relatórios avançados para tomada de decisão.

Microsoft Power BI

Outra ótima solução de BI, o Power BI, da Microsoft é uma das principais ferramentas do setor. Com este software, é possível detalhar dados e estudar o comportamento desses registros nos mais diversos contextos. Assim, com ajuda dos recursos avançados, insights e sugestões de IA, é possível ter percepções mais concretas e encontrar informações.

Google Data Studio

Bons relatórios sempre farão diferença para análise de times internos e também para a tomada de decisão. Por isso, Google Data Studio é uma solução indispensável. Seu papel principal é converter dados em relatórios de visualização avançada que vão permitir um trabalho mais qualificado.

Como trabalhar como Data Analyst?

Atuar como Data Analyst é um objetivo de cada vez mais pessoas e a razão é simples: o mercado precisa urgentemente de especialistas no setor. Ter habilidade com dados e executar a mentalidade certa no cotidiano de trabalho é fundamental.

Mas como é possível aplicar essas habilidades dentro de uma estrutura empresarial?

No time de Marketing

Times de Marketing precisam trabalhar orientados a dados o tempo todo. Os resultados de campanhas, as atividades de navegação de clientes e uma série de outras situações requerem a participação de uma pessoa que entende como transformar números em informações. Essa atuação vai garantir campanhas melhor segmentadas e com ROI melhor.

Como product manager

Pessoas que atuam como product managers precisam ser alfabetizadas em dados e, mais do que isso, capazes de pensar de forma orientada à análise e interpretação. É fundamental analisar resultados o tempo todo para, a partir disso, propor otimizações, adaptações e ajustes. Só assim será possível mandar ao mercado produtos mais adequados.

Na consultoria de negócios

É praticamente impossível pensar em consultoria nos dias atuais sem relacionar essa atividade a dados. Se você não monitora resultados, dificilmente vai ter bases sólidas para propor ações seguras que vão trazer desenvolvimento e estabilidade às empresas. Dados mostram tudo que pessoas consultoras precisam saber.

No setor de RH

Ter especialistas em Data Analytics no setor de RH é importante para acompanhar o desenvolvimento de pessoas e monitorar a satisfação com o clima organizacional. Esses fatores são decisivos para que empresas consigam ter o máximo de desempenho de pessoas colaboradoras e ainda oferecer a elas a melhor plataforma de trabalho possível.

...

Em um mundo direcionado por dados nos mais diferentes setores, das finanças ao entretenimento, Data Analytics é o que garante uma forma ideal de pensar negócios e processos. Por isso, quem consegue se adaptar e absorver essa mentalidade pode se posicionar como figura decisiva na gestão e operação de empresas.

Se você quer começar hoje mesmo a exercitar sua mentalidade analítica no seu contexto profissional, leia também nosso artigo "Identificando e explorando o problema de negócio".