Como um software pode ajudar na análise de dados da empresa?

A informação é hoje o recurso mais valioso do mundo. A revista The Economist chamou os dados de “o petróleo da era digital”. Várias das maiores empresas do planeta — Amazon, Apple, Facebook, Google, Microsoft, Netflix — triunfaram por causa de seu domínio sobre a análise de dados.

A abundância de informações — o chamado Big Data — está mudando os fundamentos das empresas. Com os avanços em robótica, inteligência artificial e machine learning levando a uma nova era de automação, líderes em todos os setores terão de lidar muito em breve com uma nova realidade para trabalhar e gerar valor.

Neste texto você vai entender melhor o papel em uma empresa de um software especializado na análise de dados. Vamos começar explicando o que é Big Data e como a análise de dados é fundamental para obter resultados com ele. Em seguida, vamos mostrar como é o processo de estruturação de uma boa análise e quais são seus principais elementos. Por último, falaremos do papel das ferramentas mais usadas nessa área.

O que é Big Data e como ele se relaciona à análise de dados?

O termo Big Data foi usado pela primeira vez para se referir a volumes crescentes de dados em meados dos anos 1990. Em 2001, um analista chamado Doug Laney expandiu o conceito para incluir aumentos na variedade e velocidade com que os dados eram criados e atualizados. Esses três fatores — volume, velocidade e variedade — passaram a ser conhecidos como “os três Vs” do Big Data, e ajudam a defini-lo.

No mundo dos negócios, o termo é usado para se referir a grandes quantidades de dados geradas pelas atividades do negócio, inclusive pelos clientes. Postagens em redes sociais, cliques no website, o comportamento em motores de busca e em relação a anúncios — e também informações sobre compra de matéria-prima, estoque, frete, pontos de venda e muito mais (que abastecem os programas de ERP).

A proliferação e avanço da inteligência artificial e machine learning permitiram a fornecedores especializados produzirem software para análise de dados (incluindo Big Data) que são fáceis de usar. Por outro lado, a grande quantidade e variedade de dados podem confundir a administração e levar a decisões incorretas. 

A análise de dados é fundamental para obter resultados cada vez mais precisos a serem utilizados no planejamento estratégico do negócio. Seus benefícios incluem:

• redução dos custos. Softwares de análises de dados trazem grandes cortes de custos ao unificarem informações numa única plataforma e guardá-las na nuvem, de forma barata;
• decisões melhores e mais rápidas. A velocidade dos softwares, combinada à capacidade de unir e visualizar com clareza novas fontes de dados, permite à administração analisar informações imediatamente e tomar decisões baseadas no que foi aprendido;
• novos produtos e serviços. Com melhor entendimento das necessidades e comportamentos dos clientes vem a capacidade de dar a eles o que querem. Com esses programas, mais empresas estão desenvolvendo produtos para atingir as demandas dos consumidores — o caso mais evidente é o da Netflix, que usa análise de dados para produzir novos seriados e filmes.

Em que consiste uma boa análise de dados?

Para a maior parte das empresas, o problema não está na falta de dados. O inverso é verdadeiro: geralmente existe informação demais para tomar uma decisão clara. É fácil escolher entre três fornecedores diferentes, por exemplo, mas o que dizer de 500 variedades de um produto?

Quando a quantidade de dados é muito grande, é preciso tomar alguns cuidados:

• identificar se estamos diante dos dados certos para responder à pergunta;
• produzir conclusões precisas a partir dos dados;
• assegurar que os dados informaram o processo decisório.

Para isso, a análise de dados segue uma metodologia. Uma possível estruturação é a seguinte, em cinco passos.

1. Definir a pergunta. A análise deve ter foco. As perguntas devem ser claras, concisas e mensuráveis. Exemplos: “a empresa consegue reduzir a equipe em X% sem perder em qualidade?”. Ou: “em quanto precisamos aumentar o custo em insumos para aumentar a produção em Y%?”. Este também é o momento de formular uma hipótese, uma espécie de palpite informado sobre qual será a resposta.
2. Definir o que medir e como. Nesta etapa a busca é pelas variáveis que responderão a pergunta e como serão medidas. Possibilidades incluem: número de unidades, salário líquido ou bruto, faturamento, lucro, metros quadrados, trimestre, ano, dólar, reais etc. As escolhas da medida terão enorme influência na resposta.
3. Coletar os dados. Com as prioridades definidas, os dados propriamente ditos são capturados e medidos.
4. Analisar. Este é o momento em que os dados respondem à pergunta e confirmam ou rejeitam a hipótese.
5. Interpretar. Os dados responderam de forma convincente à pergunta? Faltou informação? É possível tomar uma decisão agora ou deve ser feita uma nova pesquisa?

Seguir essas etapas ajuda a tomar decisões melhores ao assegurar que as decisões terão suporte em dados pertinentes.

Qual a função das ferramentas de análise de dados?

Softwares de análise de dados tornam cada uma das cinco etapas descritas acima mais precisas e mais simples de serem executadas. Algumas das funções essenciais para isso incluem:

• “embedar” resultados. Os insights devem ser facilmente transportáveis para outras ferramentas ou plataformas;
• variedade de gráficos. A ferramenta deve oferecer boa diversidade de maneiras de visualizar os dados, incluindo em mapas, de forma hierárquica e em histogramas, por exemplo, para responder a muitos tipos de perguntas;
• produção de sumários. Como vimos, os dados podem ser até em excesso. O que importa é localizar as informações pertinentes, que respondam às perguntas. Bons softwares fazem resumos automáticos das variáveis que você escolher;
• segurança. Naturalmente, ao lidar com dados que vão orientar decisões estratégicas, alguns dos quais podem ser sigilosos ou sensíveis, você quer um programa com algumas medidas de segurança.

A chave para fazer a melhor escolha em um software de análise de dados é entender as necessidades da sua organização e do mercado em que ela compete. Isso vai ajudar a comparar as diferentes opções e abordar fornecedores com melhor preparo — e, assim, tirar mais proveito do Big Data.

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