Análise de dados não é coisa nova. Com a digitalização acelerada de tudo ao nosso redor, esse termo ganhou destaque — e importância. Hoje em dia, você não consegue sequer comprar um pão na padaria sem que um sistema registre suas compras, horários e até suas preferências. Mas afinal, o que exatamente é análise de dados? Neste artigo, vamos explorar este conceito, entender porque ele se tornou tão fundamental em diversas áreas e como ele impacta até as situações mais simples do nosso dia a dia.

O que é Análise de Dados?

A análise de dados é o processo de aplicar sistematicamente técnicas estatísticas e/ou lógicas para descrever, convencer, reconhecer e avaliar dados. Procedimentos analíticos proporcionam uma forma de desenhar inferências dedutivas dos dados e distinguir o fenômeno de interesse da flutuação estatística.

Em linhas gerais, a análise de dados consiste em usar dados para resolver problemas. Ou seja, os analistas de dados extraem, transformam e manipulam os dados para encontrar correlações, padrões e variações que possam contar histórias e apoiar decisões e estratégias. Este processo não se limita apenas à aplicação de técnicas estatísticas, mas, muitas vezes, combina métodos qualitativos e interativos; uma vez que os dados são coletados, eles são analisados de forma contínua, provocando uma troca dinâmica entre a coleta e a avaliação dos resultados.

As Etapas de Análise de Dados

O processo de análise de dados é tipicamente interativo e se move através de várias fases, cada uma delas essencial para garantir a integridade dos dados e a relevância das conclusões. Vamos conhecer essas cinco etapas:

Identificação do Problema ou Questão de Negócios

É preciso identificar as questões de negócios que você gostaria de responder, qual é o problema que a empresa está tentando resolver, o que você precisa medir e como medir. Seja para entender um fluxo inusitado de pacientes em um hospital ou para prever tendências de vendas, o primeiro passo é definir claramente o problema ou a questão de negócios.

Coleta de Dados

A obtenção dos dados necessários para responder à pergunta identificada pode vir de fontes internas, como o software de gestão de relações com clientes (CRM) das empresas, ou de fontes secundárias, como registros governamentais e aplicativos de mídia social.

Preparação e Limpeza de Dados

Esta etapa envolve preparar os dados para a análise, o que geralmente inclui a remoção de duplicados e anomalias de dados, a reconciliação consistente de dados padronizados em estrutura e formato, e o tratamento de espaços em branco e outros erros de sintaxe.

Análise dos Dados

Com os dados preparados, manipula-se usando várias técnicas e ferramentas de análise de dados para encontrar correlações, padrões e variações que contam histórias. Durante este período, pode-se usar a mineração de dados (data mining) para descobrir padrões entre bancos de dados e software de visualização de dados para ajudar a transformar os dados em formatos mais fáceis de entender.

Interpretação dos Resultados e Tomada de Decisões

Após a análise, é essencial interpretar o resultado para ver o quão bem os dados responderam à pergunta original. A partir disso, recomendações podem ser formuladas com base nos dados e nas permutações da sua conclusão, orientando decisões estratégicas e operacionais.

Tipos de Análise de Dados

Quatro tipos de análise de dados são comumente usados e podem ser aplicados durante o processo, cada um com objetivos específicos:

Análise Descritiva: Essa modalidade determina o que aconteceu, concentrando-se em resumir os dados e apresentar um panorama do que está acontecendo. Por exemplo, uma análise descritiva pode evidenciar um fluxo inusual de pacientes em um hospital.

Análise Diagnóstica: Busca entender o porquê do fenômeno observado. Se a análise descritiva mostrou um fluxo incomum de pacientes, a análise diagnóstica pode investigar os dados para determinar o agente infeccioso no fluxo de pacientes, descobrindo que muitos desses pacientes compartilham sintomas de um vírus particular.

Análise Preditiva: Utiliza dados para formar projeções, respondendo à pergunta "o que no futuro?". Por exemplo, usando a análise preditiva, pode-se notar que um produto teve suas melhores vendas durante os meses de suporte a cada ano, permitindo prever um ponto alto durante o período de vendas.

Análise de Risco: Este tipo de análise toma todos os insights dos três primeiros tipos de análise e começa a formar relações de como uma empresa deveria atuar. Usando exemplos anteriores, a análise de risco sugere planejar a construção de sucesso nos meses de vendas altas e alcançar novas oportunidades de crescimento, respondendo à pergunta "o que devemos fazer a respeito?".

Conclusão

Em resumo, a análise de dados é indispensável para transformar informações brutas em decisões estratégicas e insights que impulsionam negócios. Seja aplicando técnicas descritivas, diagnósticas, preditivas ou uma análise integrada de risco. O caminho para uma compreensão profunda dos dados começa com um processo bem estruturado e cuidadoso.