Para quem já está avançado em transformação digital, falar em gestão de dados é perfeitamente natural. Assim, a partir disso, surgem evoluções no raciocínio, como a análise avançada de dados.

Tudo isso, no contexto de digitalização, é muito valioso para gerar diferencial e competitividade em um cenário tão volátil e repleto de incertezas. Conceitos como análises preditivas, responsividade e mineração de dados são extremamente úteis para o gestor.

Neste artigo, você terá a oportunidade de se aprofundar nesses e em outros conceitos fundamentais na análise avançada de dados e, principalmente, descobrirá os benefícios dessa estratégia para os negócios. Acompanhe!

O que é análise avançada de dados?

A análise avançada de dados é um conjunto de recursos tecnológicos e/ou analíticos que visam analisar informações e prever tendências e acontecimentos futuros. É um método de avaliação que trata desde os dados atuais até a perspectiva do negócio.

É uma proposta avançada em relação ao BI (Business Intelligence), pois imprime mais complexidade e estrategismo nas análises. Alguns dos principais conceitos de aplicação dessa inteligência são:

• ciência de dados;
• mineração de dados;
• análise descritiva;
• análise preditiva.

Em tempos de intensa transformação digital, a análise avançada de dados se mostra como uma das melhores soluções para suportar o cenário competitivo e inovador do mundo atual. Com uma tendência de crescimento exponencial de volume de dados, aplicar práticas como essa é um diferencial que pode levar a organização à liderança em um futuro próximo.

Como funciona essa análise?

A análise de dados se torna efetivamente avançada quando o gestor reúne as competências normais de liderança e tomada de decisão, como experiência, técnica e intuição, integrando a tecnologia com soluções em gestão de dados. É uma forma de aprimorar o serviço, tornando mais rápido, inteligente e preciso.

Quais os principais benefícios da análise avançada de dados?

Tornar a sua análise avançada é um trunfo para a gestão e traz uma série de vantagens para o negócio. A partir de agora, falaremos mais detalhadamente sobre cada uma delas. Acompanhe!

Antecipação de tendências e padrões

Em um cenário altamente competitivo, a previsibilidade é uma inteligência a se explorar. Nesse sentido, é muito importante poder antecipar possíveis resultados e enxergar com mais precisão os efeitos de uma decisão.

Responsividade

Também, estamos em um tempo de mudanças rápidas e contínuas. Um alto potencial de gestão tem força para responder a essas mudanças com velocidade e eficácia. Nesse caso, a ferramenta para isso é a análise avançada de dados.

Melhora na tomada de decisões

O processo de tomada de decisão é um dos fatores mais sensíveis em uma gestão. Traçar um plano errado ou executar ações inapropriadas pode colocar tudo a perder. Com o avanço tecnológico e o crescimento do volume de dados, decidir com base em uma análise avançada é muito mais efetivo.

Facilidade no acesso de dados

O ideal para o gestor, hoje, é integrar uma série de conceitos, como intuição, raciocínio e experiência. Contudo, essas ideias perdem efetividade quando não usam os dados como base. Têm boa efetividade quando consideram um pouco a análise de dados e têm ótima efetividade quando os dados são extremamente fáceis, precisos para acessar e considerados chaves para as decisões.

Prevenção de perdas

Aplicar uma análise avançada de dados também é uma maneira de prevenir possíveis perdas. Por meio da simulação de cenários e resultados, o gestor pode mensurar as necessidades de recursos e as conclusões de cada projeto, definindo com muito mais precisão a relação custo-benefício.

Melhora da performance

Sabemos que há vários caminhos para o negócio evoluir. Além da redução de custos, melhora na qualidade e na capacidade, também devemos buscar cada vez mais performance. A análise avançada de dados permite enxergar até que ponto isso é possível sem fadigar a equipe.

Diminuição de riscos

Em um planejamento estratégico, sempre consideramos os riscos de projeto. Com esse tipo de análise fica mais fácil enxergar isso e diminuir essas possibilidades. Nesse caso, as chances de sucesso são muito maiores.

Quais os principais métodos de aplicação?

Bom, já vimos conceito, funcionamento e benefícios dessa prática. Vamos aos métodos de aplicação? A análise avançada de dados tem basicamente 4 métodos principais. Acompanhe.

Análise descritiva

Modelo que permite a compreensão de processos e eventos em tempo real. É a etapa mais simples de análise de negócio. Por meio de métricas e estatísticas, os dados são resumidos e definidos em conjuntos para avaliação. Usam-se tabelas, gráficos e outros meios e avaliam-se números, índices, médias, porcentagens etc. É por meio dessa técnica que o gestor pode iniciar o seu processo de tomada de decisão com base em dados.

Mineração de dados

A mineração já torna a análise um pouco mais avançada, por meio do estabelecimento de grandes conjuntos de informações e padrões. Com esse arcabouço, o gestor ganha base para previsões, o que é interessante para planejamentos estratégicos. É uma forma de prever as nuances do mercado e buscar medidas de antecipação. Assim, o gestor pode aplicar medidas de prevenção ou de providência para execução dos planos de negócios.

Simulação

A simulação tem a função de imitar processos e verificar os resultados. Com isso, o gestor pode avaliar possíveis operações. É importante para que o responsável evite decisões de baixo efeito ou equivocadas.

Otimização de processos

Já a otimização projeta opções em cima de um índice específico. Assim, o gestor pode formular os processos em cima dos resultados que pretende atingir e simular os melhores caminhos de alcance.

Análise preditiva

É uma das formas mais interessantes da análise avançada de dados. Permite correlações entre fatores e resultados e gera uma informação com base em cenários futuros. Por meio dessa previsibilidade, o gestor pode ter mais precisão em suas decisões. São considerados para esse tipo de análise:

• a própria mineração de dados;
• histórico de informações;
• inteligência artificial;
• dados estatísticos relevantes para a tomada de decisão.

A digitalização de processos, informatização de gestão, além de outras ideias como BI, Big Data e IoT, são apenas algumas das funcionalidades que colaboram com essa habilidade de análise avançada de dados. Neste artigo, você compreendeu a importância disso e todos os conceitos que cercam a ideia, além dos principais benefícios dessa implementação.

Esse assunto é vasto e bastante interessante. Então, vamos continuar a viagem e avançar para a análise preditiva de dados!