O que é análise de dados? Análise e gerenciamento de dados para decisões

A análise de dados é uma disciplina focada na extração de insights de dados, incluindo a análise, coleta, organização e armazenamento de dados

A análise de dados (ou data analytics) é uma disciplina focada em extrair insights de dados. Compreende os processos, ferramentas e técnicas de análise e gerenciamento de dados, incluindo a coleta, organização e armazenamento de dados.

O principal objetivo da análise de dados é aplicar análises estatísticas e tecnologias nos dados para encontrar tendências e resolver problemas. A análise de dados tornou-se cada vez mais importante na empresa como um meio de analisar e moldar os processos de negócios e melhorar a tomada de decisões e os resultados de negócios.

A análise de dados se baseia em uma variedade de disciplinas – incluindo programação de computadores, matemática e estatística – para realizar análises de dados em um esforço para descrever, prever e melhorar o desempenho.

Para garantir uma análise robusta, as equipes de análise de dados aproveitam uma variedade de técnicas de gerenciamento de dados, incluindo mineração de dados, limpeza de dados, transformação de dados, modelagem de dados e muito mais.

Quais são os quatro tipos de Análise de Dados?

A análise se divide amplamente em quatro tipos: análise descritiva, que tenta descrever o que aconteceu em um determinado momento; análise de diagnóstico, que avalia por que algo aconteceu; análise preditiva, que verifica a probabilidade de algo acontecer no futuro; e análise prescritiva, que fornece recomendações de ações a serem tomadas para alcançar um resultado desejado.

Mais especificamente:

A análise descritiva usa dados históricos e atuais de várias fontes para descrever o estado atual ou um estado histórico especificado, identificando tendências e padrões. Na análise de negócios, esse é o escopo da inteligência de negócios (BI).

A análise de diagnóstico usa dados (geralmente gerados por meio de análise descritiva) para descobrir os fatores ou razões para o desempenho passado.

A análise preditiva aplica técnicas como modelagem estatística, previsão e machine learning para a produção de análises descritivas e de diagnóstico para fazer previsões sobre resultados futuros. A análise preditiva é frequentemente considerada um tipo de “análise avançada” [advanced analytics] e frequentemente depende de machine learning e/ou deep learning.

A análise prescritiva é um tipo de análise avançada que envolve a aplicação de testes e outras técnicas para recomendar soluções específicas que fornecerão os resultados desejados. Nos negócios, a análise preditiva usa machine learning, regras de negócio e algoritmos.

Métodos e técnicas de Análise de Dados

Os analistas de dados usam vários métodos e técnicas para analisar dados. De acordo com Emily Stevens, Editora-Gerente da CareerFoundry, sete dos mais populares incluem:

1. Análise de Regressão: A análise de regressão é um conjunto de processos estatísticos usados para estimar as relações entre variáveis para determinar como as mudanças em uma ou mais variáveis podem afetar outra. Por exemplo, como os gastos com mídia social podem afetar as vendas?

2. Simulação de Monte Carlo: De acordo com a Investopedia, “as Simulações de Monte Carlo são usadas para modelar a probabilidade de diferentes resultados em um processo que não pode ser facilmente previsto devido à intervenção de variáveis aleatórias”. É frequentemente usado para análise de risco.

3. Análise Fatorial: A análise fatorial é um método estatístico para pegar um grande conjunto de dados e reduzi-lo a um conjunto menor e mais gerenciável. Isso tem o benefício adicional de muitas vezes descobrir padrões ocultos. Em um ambiente de negócios, a análise fatorial é frequentemente usada para explorar coisas como a fidelidade do cliente.

4. Análise de Coorte: A análise de coorte é usada para dividir um conjunto de dados em grupos que compartilham características comuns, ou coortes, para análise. Isso geralmente é usado para entender os segmentos de clientes.

5. Análise de Cluster: StatisticsSolutions define análise de cluster [ou análise de agrupamento] como “uma classe de técnicas que são usadas para classificar objetos ou casos em grupos relativos chamados clusters”. Ele pode ser usado para revelar estruturas em dados – as seguradoras podem usar a análise de cluster para investigar por que certos locais estão associados a reivindicações de seguros específicas, por exemplo.

6. Análise de Séries Temporais: A StatisticsSolutions define a análise de séries temporais como “uma técnica estatística que lida com dados de séries temporais, ou análise de tendências. Dados de séries temporais significam que os dados estão em uma série de períodos ou intervalos de tempo específicos”. A análise de séries temporais pode ser usada para identificar tendências e ciclos ao longo do tempo, por exemplo, números de vendas semanais. É frequentemente usado para previsão econômica e de vendas.

7. Análise de Sentimentos: A análise de sentimentos usa ferramentas como processamento de linguagem natural, análise de texto, linguística computacional e assim por diante, para entender os sentimentos expressos nos dados. Enquanto os seis métodos anteriores buscam analisar dados quantitativos (dados que podem ser medidos), a análise de sentimentos busca interpretar e classificar dados qualitativos organizando-os em temas. Geralmente é usado para entender como os clientes se sentem em relação a uma marca, produto ou serviço.

Ferramentas de Análise de Dados

Analistas de dados e outros que trabalham com análise usam uma variedade de ferramentas para ajudá-los em suas funções. A seguir estão alguns dos mais populares:

• Apache Spark: Uma plataforma de ciência de dados de código aberto para processar big data e criar mecanismos de computação em cluster;
• Excel: O software de planilhas da Microsoft é talvez a ferramenta de análise mais usada, especialmente para análise matemática e relatórios tabulares;
• Looker: A plataforma de análise de dados e BI do Google;
• Power BI: Ferramenta de visualização e análise de dados da Microsoft para criar e distribuir relatórios e painéis;
• Python: Uma linguagem de programação de código aberto que ajuda os usuários a extrair, resumir e visualizar dados;
• Qlik: Um conjunto de plataformas de análise de dados, integração de dados e programação para explorar dados e criar visualizações de dados;
• QuickSight: Um serviço de BI e análise em nuvem da Amazon projetado para integração com fontes de dados em nuvem;
• R: Uma ferramenta de análise de dados de código aberto para análise estatística e modelagem gráfica;
• RapidMiner: Uma plataforma de ciência de dados que inclui um designer de fluxo de trabalho visual;
• SAS: Uma plataforma de análise para inteligência de negócios e mineração de dados;
• Sisense: Uma popular plataforma de inteligência de negócios de autoatendimento;
• Tableau: Software de análise de dados da Salesforce para criar painéis, mapas e visualizações a partir de dados;
• Talend: Uma plataforma para transformações e carregamento de arquivos de big data usada por engenheiros de dados, arquitetos de dados, analistas e desenvolvedores.

Análise de Dados versus Ciência de Dados

A análise de dados e a ciência de dados estão intimamente relacionadas. A análise de dados é um componente da ciência de dados, usado para entender como são os dados de uma organização. Geralmente, a análise de dados gera relatórios e visualizações. A ciência de dados usa essa produção da análise para estudar e resolver problemas.

A diferença entre análise de dados e ciência de dados é muitas vezes vista como uma escala de tempo. A análise de dados descreve o estado atual ou histórico da realidade, enquanto a ciência de dados usa esses dados para prever e/ou entender o futuro.

Análise de Dados versus Análise dos Dados

Embora os termos ‘análise de dados’ (data analytics) e ‘análise dos dados’ (data analysis) sejam frequentemente usados de forma intercambiável, a análise dos dados é um subconjunto da análise de dados preocupado em examinar, limpar, transformar e modelar dados para obter conclusões. A análise de dados inclui as ferramentas e técnicas usadas para realizar a análise dos dados.

Análise de Dados versus Análise de Negócios

A análise de negócios é outro subconjunto da análise de dados. A análise de negócios usa técnicas de análise de dados, incluindo mineração de dados, análise estatística e modelagem preditiva, para impulsionar melhores decisões de negócios. O Gartner define análise de negócios como “soluções usadas para construir modelos de análise e simulações para criar cenários, entender realidades e prever estados futuros”.

Exemplos de Análise de Dados

Organizações de todos os setores aproveitam a análise de dados para melhorar as operações, aumentar a receita e facilitar as transformações digitais. Aqui estão três exemplos:

UPS oferece resiliência e flexibilidade com análise preditiva: A empresa de transporte multinacional UPS criou a Harmonized Enterprise Analytics Tool (HEAT) para ajudá-la a capturar e analisar dados de clientes, dados operacionais e dados de planejamento para rastrear o status em tempo real de cada pacote à medida que se move em sua rede. A ferramenta ajuda a acompanhar os cerca de 21 milhões de pacotes que entrega todos os dias.

Análise preditiva ajuda a Owens Corning a desenvolver pás de turbina: A fabricante Owens Corning, com a ajuda de seu centro de excelência em análise, usou a análise preditiva para agilizar o processo de teste dos ligantes usados na criação de tecidos de vidro para pás de turbina eólica. A análise ajudou a empresa a reduzir o tempo de teste de qualquer novo material de 10 dias para cerca de duas horas.

Kaiser Permanente reduz os tempos de espera com análises: A Kaiser Permanente usa uma combinação de análises, machine learning e IA para revisar as operações de dados de seus 39 hospitais e mais de 700 consultórios médicos nos EUA, desde 2015. Ela usa análises para antecipar melhor e resolver possíveis gargalos, permitindo oferecer melhor atendimento ao paciente e, ao mesmo tempo, melhorar a eficiência das operações diárias.

Salários em Análise de Dados

Aqui estão alguns dos cargos mais populares relacionados à análise de dados e o salário médio para cada cargo, de acordo com dados da PayScale.

Gerente de análise: US$ 71 mil a US$ 131 mil
Analista de negócios: US$ 47 mil a US$ 84 mil
Analista de negócios, TI: US$ 51 mil a US$ 100 mil
Analista de inteligência de negócios: US$ 52 mil a US$ 97 mil
Analista de dados: US$ 45 mil a US$ 87 mil
Analista de pesquisa de mercado: US$ 41 mil a US$ 77 mil
Analista de pesquisa operacional: US$ 47 mil a US$ 117 mil
Analista quantitativo: US$ 60 mil a US$ 132 mil
Analista de negócios sênior: US$ 65 mil a US$ 117 mil
Estatístico: US$ 55 mil a US$ 118 mil

Por Thor Olavsrud, CIO

Fonte: itforum

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