Por que é importante analisar processos?

(Clique no player para ouvir a narração do nosso post sobre tipos de análise de dados! Deixe nos comentários o que achou.)

Com a transformação digital e a imensa quantidade de dados que as empresas passaram a ter à sua disposição por meio dos mais diversos softwares, seja de análise de dados, ferramentas de marketing digital, BI e até big data, o acesso à informação tornou- se muito mais ágil.

Mas o que fazer com essa massa e dados? Como tirar bons insights e tomar as melhores decisões?

Existe uma expressão criada pelo matemático londrino Clive Humby que afirma que “os dados são o novo petróleo” e por isso, precisamos falar sobre metodologia de análise de dados e os diferentes tipos de estratégias de acompanhamento.

Isso porque o objetivo da análise de dados é permitir que o gestor tenha acesso a informações relevantes sobre a empresa e identifique oportunidades de negócio, facilitando as tomadas de decisão, por meio de um conjunto de dados precisos e relevantes.

Dessa forma, uma boa análise pode ser feita a partir de diferentes abordagens e métodos. Por isso, para te dar um melhor direcionamento, separamos uma metodologia de análise de dados dividida em 6 etapas.

Confira!

Uma plataforma de B.I é essencial no processo de análise de dados. Veja mais sobre os pilares do Business Intelligence:

Existem vários tipos de análise de dados que podem ser realizadas. Cada contexto pede um tipo diferente e, para saber qual é o melhor para a sua situação, é preciso entender mais sobre cada um.

Por esse motivo, nesse tópico vamos abordar os 4 principais tipos de análise de dados. Veja:

Análise de dados descritiva:

A descritiva é um dos tipos de análise de dados mais comum, frequentemente utilizada tanto no meio acadêmico quanto no meio empresarial.

Como o nome propõe, ela toma como base dados reais, isto é, resultados obtidos e registrados em uma fonte de informação confiável. Alguns exemplos desse tipos de análise de dados:

• Relatórios;
• Avaliação de resultados;
• Segmentação de clientes;

Análise de dados preditiva:

A análise de dados preditiva também é outra que faz parte dos tipos de análise de dados mais comuns, principalmente no meio do empreendedorismo.

O objetivo desse tipo de análise é tentar prever certos cenários. É importante ressaltar que nem sempre as previsões irão se cumprir. Por isso, o objetivo dessa metodologia é definido como a tentativa de uma previsão se condições específicas forem cumpridas.

Por exemplo, em uma loja de presentes, é possível prever, a partir desse tipo de análise de dados, que as vendas irão crescer em dezembro, quando acontece o Natal. A porcentagem desse crescimento pode ser prevista de acordo com os números de anos anteriores. No entanto, é importante considerar condições parecidas.

Análise de dados prescritiva:

A análise prescritiva é um dos tipos de análise de dados que são condicionadas por outras. Nesse caso, ela está diretamente ligada à preditiva. Esses dois tipos de análise de dados devem andar juntas para uma boa estratégia empresarial.

O objetivo aqui é fazer decisões em relação ao futuro. Assim, essa forma de análise é indicada para desenhar simulações e prever comportamentos.

Análise de dados diagnóstica

Esse é um dos tipos de análise de dados menos difundida. Assim como a descritiva, ela tem o objetivo de analisar um acontecimento e resultados do passado. Esses tipos de análise de dados, então, apesar de serem realizadas com informações já consolidadas, podem ser difíceis, pois não podem ser testadas.

A análise diagnóstica, porém, tem como objetivo encontrar relações de causa e efeito para destrinchar um acontecimento. O Diagrama de Ishikawa é uma ferramenta que pode ajudar nessa análise. Saiba mais sobre ele:

Metodologia de análise de dados: passo a passo

Pensando em como pode ser difícil conduzir um processo de análise de dados, a Siteware preparou uma metodologia em 6 passos para você:

1ª Etapa – Definição das perguntas

A primeira etapa da nossa metodologia de análise de dados diz respeito à definição das perguntas que você pretende responder ao analisar os dados que você tem à mão. Ou seja, uma análise diagnóstica do cenário atual.

Dessa forma, as perguntas devem ser mensuráveis, claras e concisas. Elabore suas perguntas para qualificar ou desqualificar possíveis soluções para seu problema ou oportunidade específica.

Imagine a seguinte situação: a sua empresa tem enfrentado problemas com um fornecedor; o contratado está gerando custos crescentes para você e tem se mostrado incapaz de oferecer propostas competitivas no contrato.

Nesse cenário, uma pergunta que você pode fazer para solucionar esse problema é:

• A empresa tem condições de arcar com uma multa de quebra de contrato e contratar outro fornecedor que ofereça melhores condições?

Dessa forma, é analisado um cenário de causa e efeito, já mensurando os possíveis cenários.

Para aprofundar a visão de negócio e evitar erros, aproveite e baixe agora o nosso guia completo de análise de dados + planilha de acompanhamento de metas.

Baixe agora!

Saiba quais são as melhores ferramentas para fazer análise de cenários:

2ª Etapa – Defina o que medir na metodologia de análise de dados

Usando o exemplo do fornecedor citado anteriormente, considere que tipo de dados você precisaria para responder à sua pergunta-chave.

Nesse caso, é necessário saber, por exemplo, os custos que aquele fornecedor específico representa para a sua empresa.

Depois, certifique-se de incluir toda e qualquer objeção razoável ​​que tanto a sua empresa quanto o fornecedor possam apresentar. Se, a partir da metodologia de análise de dados, você for trocar de fornecedor, procure quantificar os impactos dessa decisão.

3ª Etapa – Defina como medir

Nesta terceira etapa da metodologia de análise de dados, é muito importante pensar sobre como você mede seus dados. Isso porque o processo de mensuração pode afetar a qualidade dos dados coletados.

Veja abaixo algumas perguntas que podem ser feitas para essa etapa:

• Qual é o seu prazo disponível para analisar os dados?
• Qual será a fonte dos dados?
• Quais fatores devem ser incluídos na análise?

Levando isso em conta, estabeleça critérios que permitirão coletar os dados em tempo hábil, sem afetar sua qualidade.

4ª Etapa – Faça a coleta de dados

Com suas perguntas e suas prioridades de medição claramente definidas, é hora de coletar seus dados.

Nesta etapa da metodologia de análise de dados, determine quais informações podem ser coletadas de bancos de dados ou fontes existentes. Assim, colete esses dados primeiro.

Além disso, determine com antecedência um sistema de armazenamento e nomeação de arquivos para ajudar todos os membros da sua equipe a colaborar. Esse processo economiza tempo e impede que os membros da equipe coletem as mesmas informações duas ou mais vezes.

Se você precisar coletar dados por meio de observação ou entrevistas, desenvolva um modelo de questionário com antecedência a fim de otimizar o tempo. Mantenha seus dados coletados devidamente identificados e organizados.

5ª Etapa – Faça a análise de dados

Depois de coletar os dados certos para responder à pergunta que você fez na 1ª Etapa, chega-se à análise aprofundada desses dados.

Você pode recorrer a gráficos, tabelas e outros recursos visuais que permitam uma visualização mais clara dos dados coletados. Aqui, podem ser executados variados tipos de análise de dados.

Uma tabela dinâmica, por exemplo, pode te ajudar a classificar e filtrar os dados a partir de diferentes variáveis. Durante esta etapa do nosso método de análise de dados, a utilização de softwares pode ser extremamente benéfica.

Dessa forma, à medida que você for manipulando os dados, é possível que  precise revisar sua pergunta original ou coletar mais dados. De qualquer forma, essa análise inicial ajuda você a concentrar sua análise de dados para responder melhor à sua pergunta e a quaisquer objeções que possam aparecer.

Confira em nosso blog: 3 ferramentas para análise de causa raiz como guia para tomada de decisão

6ª Etapa – Interprete os resultados

Depois de analisar seus dados e possivelmente realizar mais pesquisas, finalmente é hora de interpretar seus resultados. Ao interpretar sua análise, faça perguntas como:

• Os dados respondem à pergunta original? Se sim, de que forma?
• Os dados ajudam você a se defender de qualquer objeção? Se sim, de que forma?
• Existe alguma limitação nas suas conclusões? Se sim, quais?

Se a sua interpretação dos dados se sustentar sob todas essas questões e considerações, provavelmente você chegou a uma conclusão produtiva.

A única etapa restante é usar os resultados do processo de análise de dados para decidir o melhor curso de ação.

Próximos passos

Essas foram as 6 etapas da nossa metodologia de análise de dados. Ao segui-las, você poderá tomar decisões baseadas em dados sólidos e robustamente analisados. Além disso, sua análise será mais ágil e precisa.

Como você coleta os dados dos indicadores de desempenho de seu negócio? O STRATWs Oneé um software de gestão de performance corporativa que ajuda sua empresa a analisar esses dados, torná-los mais transparentes, encontrar oportunidades de melhoria e potencializar os resultados do seu negócio.

Revolucione a gestão da sua empresa com o STRATWs One:

• Tipos de análise de dados
• Metodologia de análise de dados: passo a passo
• Próximos passos