DATA
ANALYTICS

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O conteúdo da aula 47 - Data Analytics - já está no ar!

Aprenda a desmistificar a transformação digital usando dados para decisões de negócio.

DATA ANALYTICS: DESMISTIFICANDO A TRANSFORMAÇÃO DIGITAL USANDO DADOS PARA DECISÕES DE NEGÓCIO

1. Desmistificando a Transformação Digital;
2. Tendências de hábitos de comportamento pós-Covid;
3. Case de startup de marketplace de artistas e contratantes;
4. Análise de dados para tomadas de decisões assertivas;

O que é data analytics

Como o processo de análise de dados brutos para encontrar tendências e responder perguntas, a definição de análise de dados captura seu amplo escopo no campo. No entanto, inclui muitas técnicas com muitos objetivos diferentes.

O processo de análise de dados tem alguns componentes que podem ajudar em uma variedade de iniciativas. Ao combinar esses componentes, uma iniciativa de análise de dados bem-sucedida fornecerá uma imagem clara de onde você está, onde esteve e para onde deve ir.

Tipos de análise de dados

A análise de dados é um campo amplo.

Existem quatro tipos principais de análise de dados: análise descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva. Cada tipo tem um objetivo diferente e um lugar diferente no processo de análise de dados. Esses também são os principais aplicativos de análise de dados nos negócios.

• A análise descritiva ajuda a responder a perguntas sobre o que aconteceu. Essas técnicas resumem grandes conjuntos de dados para descrever os resultados para as partes interessadas. Ao desenvolver indicadores-chave de desempenho (KPIs), essas estratégias podem ajudar a rastrear sucessos ou falhas. Métricas como o retorno sobre o investimento (ROI) são usadas em muitos setores. Métricas especializadas são desenvolvidas para rastrear o desempenho em setores específicos. Este processo requer a coleta de dados relevantes, processamento dos dados, análise de dados e visualização de dados. Este processo fornece uma visão essencial do desempenho anterior.
  
  
• A análise de diagnóstico ajuda a responder a perguntas sobre por que as coisas aconteceram. Essas técnicas complementam análises descritivas mais básicas. Eles pegam as descobertas da análise descritiva e se aprofundam para encontrar a causa. Os indicadores de desempenho são investigados posteriormente para descobrir por que eles melhoraram ou pioraram. Isso geralmente ocorre em três etapas:
• Identifique anomalias nos dados. Essas podem ser mudanças inesperadas em uma métrica ou em um mercado específico.
• Os dados relacionados a essas anomalias são coletados.
• Técnicas estatísticas são usadas para encontrar relacionamentos e tendências que explicam essas anomalias.
  
  
• A análise preditiva ajuda a responder a perguntas sobre o que acontecerá no futuro. Essas técnicas usam dados históricos para identificar tendências e determinar se há probabilidade de recorrência. Ferramentas analíticas preditivas fornecem informações valiosas sobre o que pode acontecer no futuro e suas técnicas incluem uma variedade de técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina, como: redes neurais, árvores de decisão e regressão.
  
  
• A análise prescritiva ajuda a responder a perguntas sobre o que deve ser feito. Usando insights de análises preditivas, decisões baseadas em dados podem ser tomadas. Isso permite que as empresas tomem decisões informadas diante da incerteza. As técnicas de análise prescritiva dependem de estratégias de aprendizado de máquina que podem encontrar padrões em grandes conjuntos de dados. Ao analisar decisões e eventos passados, a probabilidade de resultados diferentes pode ser estimada.
  
  

Esses tipos de análise de dados fornecem a visão de que as empresas precisam para tomar decisões eficazes e eficientes. Usados ​​em combinação, eles fornecem uma compreensão abrangente das necessidades e oportunidades de uma empresa.