A análise de dados para a tomada de decisões

04 de Dezembro de 2023

Num universo em que, mais que nunca, as decisões são determinantes para definir o destino das empresas, a análise de dados emerge como um elemento diferenciador que ajuda as equipas no caminho para o sucesso. Neste artigo, iremos abordar a essência da tomada de decisões informada, explorando como a análise de dados pode ser o elemento-chave para as organizações que pretendem não só prosperar no futuro, mas também serem pioneiras nas suas áreas, procurando constantemente novos métodos para agregar mais valor à sua operação.

A importância da análise de dados

Em ambiente empresarial, onde a informação é um dos pontos basilares da estratégia, a análise de dados surge como o pilar fundamental para a tomada de decisões assertivas e informadas. A análise de dados é, por isso, o cerne da eficiência operacional, permitindo uma compreensão profunda das áreas macro e micro de uma empresa. Ao identificar e desconstruir os padrões ocultos nos dados, as organizações conseguem antecipar tendências, otimizar processos e, consequentemente, melhorar a eficiência nas suas operações.

O papel vital dos dados

Num mundo repleto de dados, é crucial compreender que estes não são apenas números, mas narrativas sobre o comportamento do mercado, clientes e outras variáveis. Assim, os dados são muito mais que informações em bruto, são peças de um puzzle que, quando bem analisadas, poderão revelar insights valiosos às empresas.

Valerá mais uma imagem do que mil palavras?

Repensar os dados e colocar a hipótese da sua representação através da visualização é imperativo para uma visão holística sobre temas que, dada a sua natureza, requerem períodos de observação, reflexão e análise profundos. Uma imagem pode transmitir de forma mais clara e rápida o significado existente por detrás dos dados. Assim, é importante considerar a comunicação através de gráficos ou infografias que destaquem os resultados-chave de uma eventual análise, tornando a informação mais acessível e impactante para quem a recebe.

A análise de dados é, assim, uma metodologia que transforma dados crus em conhecimento aplicável, desvendando oportunidades estratégicas para o sucesso das empresas. Por isso, nesta era da informação, não é suficiente ter dados, é fundamental saber interpretá-los e transformá-los em ações informadas.

Tipos de análises de dados

Análise descritiva

A análise descritiva incide numa compreensão profunda dos dados que procura identificar e entender potenciais comportamentos e padrões. Envolve a análise estatística básica, como médias, medianas, desvio padrão, gráficos e tabelas, para resumir e apresentar a informações de forma compreensível. Este tipo de análise é, muitas vezes, utilizado em várias áreas de negócio para compilar métricas chave da operação como vendas e performance geral.

Análise de diagnóstico

A análise de diagnóstico visa identificar as causas subjacentes de problemas ou eventos ocorridos no passado. Assim, tem como objetivo entender algo que aconteceu, analisando dados históricos e padrões que identificarão quais os possíveis fatores determinantes para tal acontecimento. Na saúde, por exemplo, pode ser uma tecnologia chave para a identificação de causas de epidemias, tendo como base dados sobre a saúde da população em geral. Por outro lado, poderá ser uma mais-valia na indústria da produção, já que poderá estabelecer diagnósticos de falhas, permitindo por isso, melhorar a eficiência dos processos.

Análise preditiva

Diferente dos anteriores tipos de análise de dados, a análise preditiva recorre a modelos estatísticos e algoritmos para prever eventos futuros, com base em dados ocorridos anteriormente. Assim, procura entender as relações entre variáveis e antecipar resultados com potencial probabilidade de acontecer no futuro. Na área das finanças e investimento, a análise preditiva ocupa um papel essencial para determinar possíveis tendências do mercado e, por isso, fundamentar, decisões de investimento.

Análise prescritiva

A análise prescritiva é um tipo de ferramenta que vai além da previsão, oferecendo recomendações para otimizar resultados futuros com base nos acontecimentos do passado e do objetivo proposto. Desta forma, através de técnicas avançadas, sugere ações com potencial de conduzir aos resultados desejados. Atualmente, podemos encontrar este tipo de análise na logística, onde pode ter um papel determinante na definição de novas rotas de forma otimizada e de acordo com as necessidades operacionais.

Cada tipo de análise desempenha o seu papel relevante para ajudar organizações a compreender, diagnosticar, prever e otimizar diferentes aspetos das suas operações. A escolha do tipo de análise de dados depende dos objetivos específicos de cada empresa. Ao compreender a diversidade de abordagens, cada negócio poderá ser complementado com a análise mais adequada que responderá mais eficazmente às suas necessidades e orientará as suas decisões estratégicas.

Principais ferramentas de análise de dados

Microsoft Power BI

Tem uma interface intuitiva e poderosa para a visualização de dados. A sua capacidade de integração com outras ferramentas Microsoft, facilita a análise em ambiente Windows. Os benefícios de Power BI para a tomada de decisões nas empresas são inúmeros, sendo uma tecnologia em constante expansão.

Tableau

Se o objetivo passa por criar apresentações mais dinâmicas e interativas, Tableau poderá ser uma opção bastante viável, pois é destinada à apresentação de análises de dados complexas através de representações visuais mais envolventes.

Python e R

Ambas linguagens de programação, e com uma popularidade cada vez maior graças às características técnicas que reúnem, Python e R têm vindo a ser cada vez mas utilizadas para análise estatística e Machine Learning.

A escolha da abordagem mais adequada

Cada empresa é única, e por isso as necessidades de análise de dados em cada operação irão, naturalmente, variar. Assim, a escolha da ferramenta mais adequada está dependente de alguns fatores que merecem uma ponderação mais profunda num estágio inicial.

Complexidade situacional

Tomar uma decisão com recurso a uma ferramenta de análise de dados, dependerá seguramente da complexidade dos dados a serem geridos. Se por um lado Python e R permitem análises avançadas e modelagem estatística, por outro, para análises mais simples, Power BI poderá ser suficiente.

Integração com sistemas existentes

Na escolha de uma tecnologia para análise de dados, é importante avaliar de que forma esta poderá vir a interagir com sistemas e plataformas já em utilização.

Facilidade de utilização

As empresas são compostas por uma heterogeneidade de equipas que permite ter pessoas com diferentes características e capacidades. Por isso, é importante considerar a escolha de uma ferramenta cuja curva de aprendizagem seja acessível a todas na organização, bem como a sua facilidade na utilização, especialmente para equipas menos técnicas.

Desafios na análise de dados

Qualidade dos dados

Um dos principais desafios na análise de dados diz respeito à própria qualidade da informação, uma vez que dados imprecisos ou incompletos poderão comprometer a validade das análises.

Privacidade e segurança

A privacidade dos dados e a cibersegurança têm ganho cada vez mais relevância no digital. Assim, o caminho passa por implementar políticas de proteção de dados que estejam em conformidade com a regulamentação em vigor, garantindo que qualquer análise respeite os padrões da privacidade e segurança dos utilizadores.

Integração de dados

O cenário ideal, embora possa ser complexo e propenso a erros, passa por integrar dados de diversas fontes e, muitas vezes, de diferentes ambientes tecnológicos, de forma a coabitarem e ser possível uma máxima eficiência na obtenção de informação relevante.

Superar obstáculos na analítica

Investir em formação

Munir as equipas com conhecimentos sólidos em análise de dados poderá ser determinante para lidar eficazmente com os desafios técnicos da análise e apresentação de dados.

Automatização de processos

As ferramentas de automatização poderão ser um sério contributo para novos avanços tecnológicos, uma vez que sistematizam tarefas repetitivas, rentabilizando a inteligência humana para questões em que, poderão ser realmente importantes. Também na recolha e observação de dados, a automatização dos processos poderá desencadear novos padrões de eficiência.

Monitorização contínua

A digitalização dos processos significa monitorizar a informação em tempo real e, em caso de erro ou problema de qualidade, intervir de forma oportuna e incisiva no foco da ocorrência. Assim, a deteção e regularização de não conformidades, acontecem de forma mais célere, mitigando potenciais cenários de risco.

A ética na análise de dados

A análise de dados ética vai além da conformidade legal, passando também por ser uma responsabilidade moral. A imagem de uma empresa é construída pela forma como trata e analisa os dados e a informação sigilosa. Uma análise que, para além de ser precisa, é também guiada por princípios éticos, demonstra uma maturidade operacional assinalável, o que se irá refletir na perceção corporativa juntos dos seus públicos. Assim sendo, optar pelo caminho da moral e da ética na análise de dados, é mais do que cumprir a regulamentação estipulada, é também ter um papel ativo na sociedade, impactando positivamente a vida das pessoas por via da tecnologia.

O futuro da análise de dados

À medida que nos aproximamos do horizonte do futuro, é imperativo compreender as tendências que darão forma à análise de dados e como estas mudanças irão impactar a tomada de decisões. Estar ciente da volatilidade e preparado para a mudança, significa estar um passo à frente na adoção de nova tecnologia e novos procedimentos.

Tendências emergentes para o futuro

Análise preditiva avançada

Em breve, poderemos vir a contar com uma utilização mais extensiva dos algoritmos complexos capazes de prever tendências no horizonte com maior precisão.

Inteligência Artificial e Machine Learning

Poderemos vir a verificar também cada vez mais recurso à integração de Inteligência Artificial e de Machine Learning na automação de processos e obtenção de insights cada vez mais relevantes para os negócios.

Análise em tempo real

Cada vez mais, as equipas estarão assessoradas com dados em tempo real para as decisões que necessitam de intervenções e decisões rápidas.

Impacto nas tomadas de decisão futuras

Tomadas de decisão conscientes

De forma combinada, a conjugação de Inteligência Artificial, Machine Learning e análise em tempo real, irá permitir decisões rápidas, informadas e precisas.

Personalização avançada

Os serviços e produtos finais também poderão ser impactados com melhorias significativas e mais sofisticadas, na medida em que a análise de dados irá permitir o acesso a novas formas de personalização em toda a cadeia de entrega de valor.

Melhorias na segurança e privacidade

No futuro, poderemos continuar a assistir à emergência de novas tecnologias capazes de garantir a segurança e privacidade dos dados durante a análise.

A imagem de um futuro mais analítico

O futuro da análise de dados não é apenas sobre números, mas sobre insights que transcendem aquilo que para o olho humano possa ser evidente, criando as condições ideais para fomentar a inovação e o avanço das sociedades.

O que o horizonte nos pode reservar talvez passe por um cenário em que a análise de dados não será apenas uma ferramenta, mas sim um fio orientador para as decisões mais inteligentes e estratégicas. Assim, compreender e incorporar eficazmente a análise de dados, não apenas fará sobreviver os negócios, mas também prosperar num ambiente de negócios em constante mudança e repleto de novos desafios que colocam a todo o momento à prova, a resiliência estrutural de qualquer empresa.