No mundo de hoje, as empresas precisam de ter uma compreensão profunda dos dados que rodeiam a sua empresa e as suas operações. É aqui que entra a análise de negócios. A análise de negócios é o processo de recolha, análise e interpretação de dados para tomar melhores decisões empresariais. Pode ajudá-lo a compreender tudo, desde quem são os seus clientes até ao lucro que está a obter com produtos específicos. Isto pode incluir a utilização de dados para melhorar a experiência do cliente, estratégias de marketing, desenvolvimento de produtos, etc. A análise empresarial tornou-se uma ferramenta essencial para empresas de todas as dimensões e a base para a Gestão Estratégica Orientada por Dados (DDSM).

Mas ter conhecimentos sobre os seus dados é apenas uma parte da equação. Também precisa de ser capaz de utilizar esses dados para impulsionar a gestão e a tomada de decisões na sua empresa. É aí que entra a gestão orientada para os dados. A gestão orientada por dados é a prática de tomar decisões com base em dados reais, em vez de intuição ou adivinhação. Quando feita correctamente, pode conduzir a operações mais eficientes, melhor serviço ao cliente, e maiores lucros.

O que é a Business Analytics?

A análise empresarial é o processo de conversão de dados em insights que podem ser utilizados para tomar melhores decisões empresariais. Implica a utilização de uma variedade de técnicas analíticas para examinar dados, identificar padrões e tendências, e depois recomendar acções com base nessa análise.

A análise de negócios pode ser utilizada de várias maneiras, dependendo das necessidades da organização. Pode ser utilizada para melhorar a tomada de decisões, optimizar operações, compreender o comportamento do cliente, avaliar ameaças competitivas, e muito mais.

Existem muitas ferramentas e técnicas diferentes envolvidas na análise empresarial, e a abordagem específica que é utilizada depende das necessidades do negócio. Alguns métodos comuns incluem mineração de dados, modelação preditiva, e segmentação de mercado.

Diferenciação da Business Analytics

Business Analytics vs. Data Analytics

A análise de dados é o processo de análise de dados para encontrar informação útil. Isto pode ser feito para um negócio, mas também pode ser feito para outros fins como a investigação científica ou o rastreio de jogos de futebol. A análise de negócios é um tipo de análise de dados que é especificamente utilizada para ajudar as empresas a tomar melhores decisões. Utiliza dados para descobrir coisas como os produtos que as pessoas têm mais probabilidade de comprar, quanto dinheiro uma empresa deve gastar em marketing, ou que mudanças devem ser feitas num produto ou serviço para o tornar mais popular.

Business Analytics vs. Data Science

A linha entre a análise de negócios e a ciência dos dados é ténue. Muitas pessoas utilizam-nas de forma intercambiável. No entanto, existem algumas diferenças fundamentais.

A ciência dos dados está mais concentrada na compreensão do “porquê” por detrás dos dados. A análise de negócios está mais concentrada no que fazer com os dados para tomar decisões que ajudarão um negócio a ser mais bem sucedido. A ciência dos dados também tende a utilizar métodos mais sofisticados para analisar dados, como a aprendizagem de máquinas e a inteligência artificial. É mais provável que a análise de negócios utilize métodos como a análise de regressão e árvores de decisão.

Contudo, existem muitas semelhanças entre a análise de negócios e a ciência dos dados. Ambas utilizam dados para melhorar a tomada de decisões. Ambos utilizam estatísticas e modelação para compreender os dados. E ambos confiam em ferramentas de software para os ajudar a analisar dados.

Business Analytics vs. Business Intelligence

Os termos “business analytics” e “business intelligence” são frequentemente utilizados de forma intercambiável, mas existem algumas diferenças fundamentais entre os dois. A análise de negócios (BA) é o processo de análise de dados para compreender e melhorar o desempenho do negócio, fazer previsões e escenatios futuros. Isto pode incluir a análise do desempenho passado para se obter uma visão do que funcionou e do que não funcionou, bem como a previsão do desempenho futuro com base nas tendências actuais. O business intelligence (BI), por outro lado, é o processo de recolha, organização, e análise de dados para tomar melhores decisões empresariais. Isto inclui a utilização de dados para identificar oportunidades e ameaças, bem como para avaliar o desempenho e tomar decisões sobre futuras linhas de acção.

Existem algumas semelhanças entre a análise de negócios e a inteligência empresarial. Ambas envolvem a utilização de dados para melhorar o desempenho empresarial, e ambas podem ser utilizadas para tomar melhores decisões sobre o futuro de uma empresa. No entanto, existem também algumas diferenças fundamentais. A análise empresarial tende a concentrar-se mais no desempenho passado e na previsão de resultados futuros, enquanto a business intelligence se concentra mais na identificação de oportunidades e ameaças actualmente enfrentadas por uma empresa. A análise de negócios também se concentra mais na análise de dados, enquanto a inteligência empresarial também pode incluir relatórios, exploração de dados, e apoio à decisão.

Leia mais: Business Intelligence (BI) vs Business Analytics (BA) – Compreender a diferença

3 Tipos de Business Analytics

A análise empresarial tem três tipos diferentes: descritiva, prescritiva, e preditiva.

Análise Empresarial Descritiva

A análise descritiva do negócio é uma forma de compreender o que já aconteceu no seu negócio. Pode ajudá-lo a compreender o desempenho passado, identificar tendências, e diagnosticar problemas. Com a analítica descritiva, pode responder a perguntas como:

• Que padrões de vendas surgiram?
• Quais são os melhores produtos que estão a vender?
• Quais as campanhas de marketing que são mais eficazes?
• Quais são as reclamações mais comuns dos clientes?

Analítica Empresarial Prescritiva

A análise prescritiva vai além da simples descrição do que aconteceu; também orienta que acções devem ser tomadas para melhorar os resultados. Usando a análise prescritiva, é possível responder a perguntas como:

• O que devemos produzir a seguir?
• Como podemos aumentar as vendas em 10%?
• Qual é a melhor forma de atribuir o nosso orçamento de marketing?

Analítica Empresarial Predictiva

A análise comercial preditiva utiliza dados passados para fazer previsões sobre eventos futuros. Pode ser utilizado para antecipar problemas, planear contingências, e mesmo tomar decisões sobre que acções a tomar. A analítica preditiva pode responder a perguntas como:

• Quais são as hipóteses de irmos à falência no próximo ano?
• Qual é a probabilidade de sofrermos uma ruptura na cadeia de abastecimento?
• Quais são as probabilidades de um determinado cliente se virar?

Elementos de Análise de Negócios

A análise de negócios tem vários elementos e envolve muitos conceitos sobre como adquirir, organizar, analisar e interpretar dados, que iremos explicar agora.

Agregação de dados

A agregação de dados é o processo de recolha de dados de várias fontes e a sua reunião num único repositório. Este é um primeiro passo importante na análise de negócios, pois permite recolher dados de todas as áreas do seu negócio e criar uma visão abrangente do desempenho. Com todos os dados num só local, pode então começar a analisá-los e encontrar tendências e padrões que o podem ajudar a tomar melhores decisões sobre como gerir o seu negócio.

Mineração de texto

A mineração de texto é o processo de extracção de informação de dados de texto. Isto pode ser feito manualmente, mas é frequentemente feito utilizando software que pode extrair automaticamente a informação relevante. A mineração de texto pode ser utilizada para extrair dados sobre clientes, concorrentes, produtos, e outros aspectos do negócio.

Limpeza de dados

A limpeza de dados é o processo de remoção ou correcção de inexactidões nos dados. Este é um passo importante na análise de negócios, pois garante que os dados são exactos e fiáveis. A limpeza de dados pode ser feita manualmente, mas é frequentemente feita utilizando software que pode corrigir ou remover automaticamente as imprecisões.

Organização dos dados

Um dos elementos-chave da análise de negócios é a organização de dados. Isto implica organizar os dados de modo a que sejam de fácil acesso e análise. Ao organizar os dados, é possível facilitar a procura de tendências e padrões e tomar decisões com base nos dados.

Há muitas formas de organizar os dados, e a melhor maneira de o fazer variará dependendo do tipo de dados e das necessidades do negócio. Alguns métodos comuns de organização de dados incluem:

• Tabelas
• Gráficos
• Mesas pivotantes
• Armazéns de dados

Utilizando o método correcto de organização de dados, pode facilitar o acesso e a utilização dos dados por todos na empresa.

Exploração de dados

A prospecção de dados é o processo de extracção de conhecimentos valiosos de grandes conjuntos de dados. Isto pode ser feito através da identificação de padrões e tendências nos dados e depois da interpretação destas descobertas para o ajudar a tomar melhores decisões sobre como gerir o seu negócio.

A prospecção de dados é um tipo mais específico de análise de dados que é utilizado para extrair valiosas percepções de grandes conjuntos de dados. Isto pode ser feito identificando padrões e tendências nos dados e depois interpretando estas descobertas para o ajudar a tomar melhores decisões sobre a forma de gerir o seu negócio.

Identificação de Associação e Sequência

Associação e identificação sequencial são dois métodos que podem ser utilizados para encontrar relações nos dados. A associação é o processo de identificação de relações entre itens de um conjunto de dados. Isto pode ser feito procurando padrões nos dados e depois utilizando esses padrões para identificar relações entre os itens.

A identificação sequencial é o processo de identificação de relações entre os itens ao longo do tempo. Isto pode ser feito através da procura de padrões nos dados ao longo do tempo e depois utilizando estes padrões para identificar relações entre itens.

Previsão

A previsão é o processo de previsão de eventos futuros com base em dados passados. Isto pode ser feito utilizando dados históricos para desenvolver modelos que prevejam eventos futuros. A previsão pode ser usada para prever coisas como vendas, comportamento do cliente, e outros aspectos do negócio.

A previsão é um tipo de análise preditiva, que é o processo de utilização de dados passados para prever eventos futuros. A análise preditiva pode ser usada para prever coisas tais como vendas, comportamento do cliente, e outros aspectos do negócio.

A principal diferença entre previsão e análise preditiva é que a previsão utiliza dados históricos para desenvolver modelos que prevêem eventos futuros, enquanto a análise preditiva utiliza dados passados para prever eventos futuros.

Análises preditivas

A análise preditiva é um tipo de previsão que utiliza a prospecção de dados e a aprendizagem de máquinas para fazer previsões. A análise preditiva pode ser utilizada para prever qualquer coisa, desde o comportamento do cliente até aos preços dos stocks, passando pelos surtos de doenças.

Optimização

A optimização é o processo de tomada de decisões que minimizam ou maximizam um determinado objectivo. Isto pode ser feito encontrando a melhor solução para um problema ou encontrando a melhor maneira de atingir um determinado objectivo.

Existem muitos tipos diferentes de optimização, e a melhor maneira de optimizar algo variará dependendo da situação. Alguns métodos comuns de optimização incluem:

• Optimização matemática
• Optimização algorítmica
• Investigação operacional
• Optimização estatística

Cada um destes métodos tem os seus pontos fortes e fracos, e o melhor método de optimização variará em função da situação.

Visualização de dados

A visualização de dados é o processo de apresentação de dados num formato visual. Isto pode ser feito utilizando gráficos, gráficos, e outros métodos para apresentar os dados de uma forma que seja fácil de compreender.

A visualização de dados pode ser utilizada para apresentar dados de várias maneiras, incluindo:

• Gráficos de barras
• Gráficos de linhas
• Gráficos de tartes
• Parcelas de dispersão
• Lotes de pontos
• Gráficos de bolhas

Cada um destes tipos de gráficos tem os seus pontos fortes e fracos, e o melhor tipo de gráfico irá variar dependendo da situação.

Conclusão

A análise empresarial é um campo importante que pode ajudar as empresas a tomar decisões orientadas por dados e a criar estratégias orientadas por dados. A prospecção de dados, previsão, análise preditiva e optimização são métodos de análise empresarial que podem ser utilizados para melhorar a tomada de decisões na empresa. Com a visualização correcta dos dados, é mesmo possível dar a cada empregado e gestor a informação de que necessitam para fazer o seu trabalho de forma mais eficaz. Todos estes métodos juntos podem ajudar a criar uma cultura orientada para os dados, na qual as decisões são tomadas com base em provas e dados, em vez de intuição e sentimento instintivo.

Em geral, é seguro dizer que, utilizando a análise empresarial, as empresas podem tomar melhores decisões sobre como gerir os seus negócios e alcançar os seus objectivos.

Sobre o MoreThanDigital Insights

MoreThanDigital Insights é uma plataforma de análise de negócios que ajuda as empresas a tomar decisões baseadas em dados com base numa avaliação holística e neutra. A plataforma é livre e fácil de usar, e fornece uma variedade de ferramentas para ajudar as empresas a tomar decisões orientadas por dados desde a análise financeira até à maturidade do negócio. MoreThanDigital Insight é uma ferramenta importante para as empresas que querem tomar decisões orientadas por dados e criar estratégias orientadas por dados.