Os 4 tipos de análise de dados: definições e quando usar
Atualmente tudo pode ser analisado pela ótica dos dados. Comportamentos, preferências, hábitos e é possível até mesmo fazer previsões, baseadas em resultados passados. Portanto, não é de se surpreender que as empresas tanto de pequeno quanto de grande porte estão cada vez mais focadas na extração e compreensão dos dados.
De acordo com estudo da MicroStrategy, divulgado pela Universidade de Nevada, companhias guiadas por dados têm 20 vezes mais chances de conquistar novos clientes e chances 6 vezes maiores de mantê-los.
Portanto, entender a fundo a análise de dados é, principalmente, uma forma de se manter competitivo e aproveitar ao máximo o potencial de seu negócio. No artigo de hoje, vamos falar sobre os quatro tipos de análises existentes - descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva -, quais os objetivos de cada uma e quando podem ser utilizadas. Confira!
Análise descritiva
A análise de dados descritiva busca explicar o que aconteceu. É o tipo mais comum e mais fácil - ideal para gestores que querem começar a se guiar por dados para tomadas de decisões em seu negócio. A análise descritiva procura responder perguntas do tipo “quanto vendemos?”, “quantos clientes ganhamos/perdemos?”, “qual foi nosso lucro?”, tentando - como o próprio nome sugere - descrever o que aconteceu em determinado período, a fim de bolar estratégias mais assertivas.
Análise diagnóstica
Apesar da análise descritiva ser essencial, muitas vezes é preciso ir além do que aconteceu e compreender o porquê do fato ter ocorrido. É aí que entra a análise diagnóstica, que visa explicar o motivo por trás de alguma alteração inesperada. Nesse caso, perguntas do tipo “por que o número de vendas caiu durante o primeiro trimestre?" ou “por que houve um aumento na rotatividade de clientes?” serão guias para a análise, a fim de formar uma relação de causa e efeito com os acontecimentos passados. Durante essa fase, é importante contar ferramentas mais rebuscadas de análise, como o próprio Power BI, líder no segmento de dados.
Veja quais são os quatro tipos de análise de dados (Foto: Unsplash / Franki Chamaki)
Análise preditiva
Enquanto a análise descritiva e diagnóstica focam em eventos passados, a preditiva busca fazer uma previsão do que poderá acontecer. É claro que, para isso, usam-se dados passados para formar padrões e, consequentemente, prever algumas possibilidades para o futuro. Por exemplo, se a satisfação do cliente está cada vez menor, a equipe poderá sentir o impacto na rotatividade dos consumidores e até mesmo no número de vendas.
É a análise preditiva também que poderá indicar riscos de operações, sendo ainda mais estratégica para o processo de tomada de decisões. Porém, vale lembrar que são apenas suposições e probabilidades - a análise não poderá prever, com toda certeza, o que irá acontecer, já que imprevistos surgem ao longo do caminho.
Análise prescritiva
Indo um passo além da preditiva, a análise prescritiva tem o objetivo de direcionar gestores até ações específicas. Com base nas previsões e descrições feitas nas primeiras análises, o processo de tomada de decisão se torna mais eficaz, levando em conta condições que podem vir a impactar os dados da empresa, elaborando cenários e possíveis consequências para determinada escolha ou ocorrência.
Para a análise prescritiva, é preciso ter maior experiência com os dados, já que diversos fatores - que podem variar com o tempo - entram em ação. Nesse caso, ferramentas como IA e machine learning são ainda mais importantes para o processo.
Para saber mais sobre as diferentes análises ou como o Power BI pode te ajudar na compreensão dos dados de sua empresa, entre em contato com nossa equipe!