Vivemos na Era dos Dados. E, devido ao contexto cada vez mais competitivo e orientado por essas informações, o Data Analytics se destaca como uma ferramenta essencial para empresas de todos os portes e setores.
Aqui, temos um processo de coleta, organização, interpretação e análise de dados para auxiliar a empresa na extração de insights relevantes e na tomada de decisões estratégicas para o benefício do negócio.
Neste texto, contamos com a experiência do nosso Head de Tecnologia e especialista em Data Analytics, Frederico Gonçalves, para explorar as aplicações nas empresas e como implementar. Confira!
O que é o Data Analytics?
Primeiro, vamos entender o que é o Data Analytics. Este é o nome dado a uma área do estudo que lida com dados, fazendo a análise dessas informações e transformando-as em insights para as empresas.
Por conta disso, os dados chegam a ser considerados como o “petróleo” do mundo atual para as empresas. Ou seja: extremamente valiosos e com grande possibilidade de serem “transformados” em outros materiais relevantes.
O processo de análise envolve diversas etapas, como coleta, organização, armazenamento e processamento das informações. Da mesma maneira, ele pode ser usado em vários segmentos da empresa, como:
- marketing;
- vendas;
- RH;
- saúde;
- atendimento ao cliente;
- finanças, entre outros.
Tipos de Data Analytics
O Data Analytics pode ser dividido em vários tipos de análise. Veja alguns a seguir!
Análise Descritiva
Tem a função de descrever o que aconteceu no passado, levando em conta dados históricos obtidos a partir de diversas fontes. Ela permite que as empresas entendam melhor o desempenho passado e identifiquem padrões e tendências, viabilizando mudanças e a manutenção do que realmente funciona.
Análise Diagnóstica
É o tipo de análise que ajuda as empresas a entenderem a causa de um evento ou resultado. Ela permite que as empresas desenvolvam soluções mais eficazes para problemas futuros e atuais.
Análise Preditiva
É um tipo de análise mais moderna, com o objetivo de prever eventos futuros com base em dados históricos e atuais. Uma das tecnologias associadas nesse caso é o Machine Learning, ou "aprendizado de máquina". Assim, é mais fácil tomar decisões que tragam um impacto positivo para o negócio.
Análise Prescritiva
Essa é a análise que recomenda ações ou decisões com base nos resultados obtidos na previsão. Ou seja: é a prescrição de estratégias feita com base na previsibilidade da empresa, sendo o passo seguinte do tipo mencionado anteriormente.
A importância do Data Analytics para as empresas
Confira algumas das vantagens de investir no Data Analytics nas empresas:
- permite que as empresas tomem decisões mais informadas e precisas, baseadas em fatos e percepções derivados de dados concretos;
- ajuda empresas a identificar novas oportunidades de negócios com base em tendências e padrões que estão em alta;
- otimiza a competitividade das empresas;
- auxilia na redução de custos e na melhora da eficiência geral do negócio;
- otimiza a experiência do cliente;
- possibilita a personalização de ofertas de produtos e serviços;
- ajuda na detecção de fraudes e atitudes suspeitas, e muito mais.
Na era da IA Generativa, o Data Analytics ainda tem lugar?
Estamos entrando na era da Inteligência Artificial e, mais recentemente, da IA Generativa. Esta nova onda de inovação em IA, capaz de produzir conteúdo original, como texto ou imagens, se beneficia de grandes modelos, treinados com vastas quantidades de dados, como o ChatGPT. Essas ferramentas prometem gerar uma nova onda de produtividade nas empresas, afetando como realizamos diversas tarefas do nosso dia a dia. Isso nos faz refletir: “O Data Analytics ainda tem sua importância neste cenário?”. A resposta é um enfático “sim”.
A IA Generativa promete otimizar os processos de análise de dados, desde a coleta até a organização, limpeza, governança e, por fim, a própria geração de análises. Mais do que apenas facilitar esses processos, ela tem o potencial de se tornar uma parceira inestimável na extração de insights, explorando profundamente os dados corporativos para responder a questões de negócios.
No entanto, o sucesso da IA Generativa nesse contexto está intrinsecamente ligado à quantidade e a qualidade de dados da organização à sua disposição. A assertividade de suas respostas e a prevenção de "hallucinations" (respostas incorretas ou distorcidas) são dependentes de dados precisos e relevantes que fornecerão o contexto necessário para que a IA possa gerar respostas assertivas.
Dessa forma, o Data Analytics e a Governança de Dados não só mantém sua relevância, como se solidificam como um elemento fundamenta para uso da IA Generativa no ambiente de negócios. Em vez de vê-la como uma substituta, devemos reconhecer a IA Generativa como uma ferramenta complementar, fortalecendo a jornada analítica das empresas.
Nossos projetos e iniciativas de Data Analytics
O Venturus oferece um serviço chamado de Discovery de Dados. Ele acontece na etapa inicial do processo, permitindo que o entendimento das informações seja feito de forma mais adequada, realizada por meio de dinâmicas conduzidas por nossos especialistas.
A abordagem auxilia a empresa a identificar problemas que possam ser resolvidos com o uso de dados, trazendo uma visão estratégica das reais necessidades e reduzindo custos para o desenvolvimento da solução.
Além de ajudá-lo com a identificação, podemos contribuir ao longo de toda a jornada, auxiliando na implementação de uma cultura Data Driven em sua empresa. Adotamos as ferramentas mais adequadas para cada problema, trabalhando de forma agnóstica com os principais fornecedores de cloud ou criando soluções on-premisses.
Nossa equipe conta com especialistas nas áreas de:
- engenharia de dados;
- ciências de dados;
- cloud computing;
- cibersegurança;
- design;
- experiência de usuários, entre outras.
Fale com um dos nossos especialistas para impulsionarmos o seu negócio!
