A modernização das grandes indústrias e a transformação digital do mercado internacional não são nenhuma novidade em pleno século XXI, ainda mais quando a complexidade do mercado cria uma nova demanda por uma metodologia de análise lógica e precisa — e é aí que entra a data analytics.
Data analytics (análise de dados, no português) é uma técnica de análise de dados e informações que inúmeras companhias usam ao redor do mundo (desde empresas de pequeno porte até as grandes corporações), buscando extrair detalhes cruciais para os processos internos e tomada de decisões através de data analytics.
Apesar do termo ter se tornado praticamente um jargão dentro da cultura corporativa, ainda são muitos os setores do mercado que não fazem ideia de qual é o objeto de análise da data analytics, seu propósito e muito menos como transformar seus apontamentos em práticas concretas para a empresa em si.
Pensando nas inúmeras possibilidades de aumento de lucratividade e competitividade para as empresas, nós da Acervo iremos nos debruçar hoje sobre o processo de data analytics e como esse método pode ser usado pelas empresas.
Boa leitura!
Para que possamos chegar a uma compreensão profunda do que é data analytics, é importante entendermos a fonte de dados que passarão pelo processo de análise: a Big Data.
Big Data nada mais é do que um conjunto ou armazenamento de dados brutos extraídos de um banco de dados preenchido por algumas fontes digitais específicas, como e-mails, sistemas de geolocalização e weblogs.
Esses dados, por sua vez, podem se apresentar nos mais diversos formatos de arquivo, como fotos, vídeos, documentos, áudios, coordenadas, históricos de pesquisa e por aí vai.
Já a data analytics pode ser definida como o processo analítico lógico e minucioso desses dados brutos armazenados em Big Data, a fins de extrair informações úteis que auxiliem os gestores da empresa a elaborar estratégias de negócios e traçar planos de ação para a companhia.
Como o processo de data analytics lida com quantidades enormes de dados, é necessário o uso de um softwares específicos e até mesmo IAs para que o trabalho bruto de análise seja feito com êxito, operação essa que é supervisionada por analistas de Big Data, embora existam empresas que prefiram automatizar todo o processo.
A primeira coisa que precisamos ter em mente é que a data analytics não é um processo autônomo, ou seja, ela não é capaz de apontar problemas da empresa ou fornecer soluções. Essas competências cabem a equipe e a gestão da empresa, que devem ter pelo menos uma ideia de quais soluções estão buscando quando iniciam uma análise de dados em Big Data.
Já o processo de análise segue da seguinte forma:
Após todas essas etapas de identificação de informações úteis, desambiguação e limpeza de dados repetidos ou inconsistentes, visualização de padrões consistentes e compreensão das intenções dos consumidores em potencial e se estão sendo adequadamente exploradas pela empresa ou não.
Mas atenção: a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) já está em vigor a alguns anos e começou a aplicar penalidades a partir de 2022, então assegure-se de que qualquer obtenção de dados de clientes e visitantes seja feita de forma clara e consensual, respeitando os direitos básicos de privacidade, anonimidade e liberdade que constam na LGPD.
Adotar uma prática regular de data analytics na sua empresa traz inúmeros benefícios organizacionais, financeiros e de planejamento, com o principal deles sendo uma maior compreensão dos hábitos, intenções e gostos particulares a cada cliente da empresa, seja esse um cliente em potencial ou recorrente.
Outro aspecto que traz vantagens direcionadas aos gestores e gestoras de empresas é um maior controle e monitoramento das atividades da companhia, possibilitando o acompanhamento em tempo real de elementos que sejam de interesse desses gestores. Uma aplicação prática pode ser vista nos grandes marketplaces, que podem atualizar a sua lista de produtos em tempo real em suas plataformas.
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