O que é análise de dados?
A análise de dados é a técnica de análise de dados brutos de várias fontes para obter insights significativos. Continue lendo para obter um entendimento completo da análise de dados e como você pode começar a usá-la.
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Definição de análise de dados
O volume, a velocidade e a veracidade dos dados gerados hoje são incomparáveis, e extrair o valor máximo deles é fundamental. A importância da análise é maior agora do que nunca.
A análise de dados é o negócio de obter insights significativos na forma de padrões, relacionamentos e tendências, a partir de diversos conjuntos de dados. Ela envolve a aplicação de metodologias quantitativas e qualitativas.
O software de análise de dados permite a coleta, limpeza, armazenamento, análise e geração de relatórios de dados em qualquer escala.
O caso de negócios para análise de dados
Os principais objetivos de negócios de qualquer organização são reduzir custos, aumentar a lucratividade e melhorar o gerenciamento de riscos.
Um negócio bem-sucedido pode alcançar todos os três com insights oportunos sobre a identificação de novas oportunidades de crescimento, melhoria do processo de negócios, segmentação de mercados-alvo e planejamento de roteiros futuros.
Um software robusto de análise de dados que proporciona esses insights de forma rápida e precisa é um grande facilitador do alto desempenho e crescimento dos negócios.
Aplicações da análise de dados?
Crie estratégias em tempo real
Planeje ativamente suas campanhas, operações e orçamentos com dados atualizados. Colabore facilmente em todos os níveis para coleta de dados, preparação, análise e geração de relatórios contínuos. Compreenda seu desempenho real, corrija desvios e preveja cenários para uma continuidade de negócios mais eficaz.
Entenda os resultados reais
Quais foram suas vendas no último trimestre? Quem mais utilizou o atendimento ao cliente? A análise de dados permite que você reflita constantemente sobre “o que aconteceu” e “o que está acontecendo”, medindo e monitorando KPIs com o uso de uma variedade de visualizações de BI de autoatendimento.
Planeje seu roteiro futuro
Identifique tendências e anomalias do desempenho anterior. Obtenha o contexto analisando os dados coletados de fontes diferentes. Aprofunde-se ainda mais para identificar os fatores que afetam os resultados dos negócios. Use-os para prever eventos futuros por meio de previsões inteligentes.
Quem usa a análise de dados?
- Vendas
- Marketing
- Recursos humanos
- Finanças
- Atendimento ao cliente
Vendas
O Analytics fornece uma visão completa das jornadas dos clientes potenciais, transcendendo o antigo conceito linear. Os profissionais de marketing podem acompanhar os clientes desde o interesse inicial até a compra final. Os insights detalhados disponíveis sobre o comportamento e as preferências dos consumidores ajudam a criar interações personalizadas com eles. Saiba mais sobre a análise de dados de vendas.
Marketing
O impacto de suas iniciativas de marketing em termos de alcance, engajamento e taxas de conversão pode ser analisado e monitorado de forma contínua. Os insights obtidos também podem ser facilmente compartilhados entre as partes interessadas para conhecimento e monitoramento, por meio de visualizações interativas. Saiba mais sobre a análise de dados de marketing.
Recursos humanos
As organizações orientadas por análises podem ser preditivas, em vez de reacionárias, na compreensão de seus funcionários. Os insights de dados os capacitam a contratar os talentos certos, otimizar os benefícios para a retenção de funcionários e identificar áreas para o desenvolvimento de habilidades. Eles também ajudam o RH a colaborar perfeitamente com outros departamentos para planejamento e monitoramento dos funcionários. Saiba mais sobre a análise de dados de RH.
Finanças
As equipes financeiras entendem o comportamento de pagamento dos clientes, controlam o fluxo de caixa, trabalham com a lucratividade e a análise de margem e executam a previsão de receita. Em um ambiente regulatório e econômico mais desafiador do que nunca, a análise capacita as organizações a realizar avaliações e gerenciamento de riscos altamente precisos. Saiba mais sobre a análise de dados financeiros.
Atendimento ao cliente
Para obter maior satisfação e fidelidade dos clientes, a análise pode ajudar a adaptar as experiências do cliente prevendo suas necessidades, tratando o atrito nos pontos de contato e personalizando incentivos para retenção. Os insights sobre o desempenho dos agentes de suporte podem ser úteis para reduzir a latência e preencher lacunas de habilidades. Saiba mais sobre a análise de dados de suporte técnico.
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Coleta e gerenciamento de dados
Os dados disponíveis em qualquer forma (estruturados, não estruturados, semiestruturados) e em qualquer lugar (arquivos, feeds, armazenamento local e em nuvem, aplicativos de negócios, bancos de dados locais e em nuvem) podem ser combinados e mesclados em qualquer escala e complexidade. Os dados coletados são ainda organizados em um formato padrão, para fazer sentido facilmente. Também é fundamental exercer um controle de acesso refinado para garantir a privacidade e a segurança dos dados. Saiba mais sobre conectores de dados.
Análise de dados e geração de relatórios
Insights úteis podem ser descobertos por meio de uma exploração de dados detalhada. Eles podem então ser apresentados de uma maneira significativa para consumo na forma de relatórios e painéis visualmente ricos. Saiba mais sobre o software de geração de relatórios.
Compartilhamento de dados e colaboração
O valor dos insights obtidos só é percebido ao compartilhá-los com as partes interessadas apropriadas da empresa de várias maneiras, como alertas por e-mail ou painéis incorporados. Facilitar a colaboração em tempo real entre elas impulsiona a tomada de decisões de forma rápida e informada. Saiba mais sobre o compartilhamento de dados e relatórios.
Tipos de análise de dados
Análise por autoatendimento
Permite que os usuários de negócios analisem dados e gerem relatórios por conta própria, com treinamento e suporte de TI mínimos. Aqui, o acesso aos dados é mais simples, e a análise é facilitada por meio de interfaces fáceis de usar. Saiba mais sobre análise por autoatendimento.
Analytics aumentado
A automação em grande escala da preparação, análise e geração de relatórios de dados facilitada por tecnologias orientadas por IA, como aprendizado de máquina (ML) e processamento de linguagem natural (NLP), permitiu a extração de insights de grandes conjuntos de dados que nunca eram possíveis antes.
Análise integrada
A integração nativa de análises, dentro do fluxo de trabalho de negócios, em pontos de consumo de dados (aplicativos, portais, produtos etc.) oferece insights perfeitos para tomar decisões rápidas em tempo real. Saiba mais sobre análise integrada.
Benefícios do software de análise de dados
- Criar estratégias de negócios à prova de falhas com base em insights detalhados e previsões altamente precisas
- Identificar oportunidades de crescimento que seriam quase impossíveis por meio de métodos herdados
- Manter as vantagens competitivas por meio do constante conhecimento do mercado
- Identificar e corrigir falhas de forma proativa para uma continuidade de negócios perfeita
- Ampliar o escopo da inovação integrando-se a tecnologias emergentes
Melhores práticas a serem lembradas
- Adote análises em toda a cultura da sua organização
- Remodele métodos e sistemas herdados dentro das estruturas mais recentes
- Fique em sintonia com os recursos e funcionalidades de análise avançada
- Trabalhe com fornecedores apropriados e concentre-se mais no seu negócio principal
- Avalie cuidadosamente a experiência de potenciais parceiros
- Refine e redefina continuamente a abordagem de sua empresa em relação à análise
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