Dados, Análises e Decisões
No mundo atual, a quantidade de dados gerados a cada dia vem se tornando cada vez maior. Na imagem a seguir, retirada do portal Super Interessante, podemos ter uma noção de alguns números do que ocorre na internet em apenas 1 minuto.
Disponível em: https://super.abril.com.br/tecnologia/infografico-o-que-acontece-na-internet-a-cada-minuto
Todos esses dados gerados podem ser utilizados pelas empresas com o objetivo de fazer análises e tomar decisões guiadas por eles. A tomada de decisão baseada nos dados já é uma alternativa adotada por muitas instituições e, aquelas que não aderirem a essa metodologia, ficarão em desvantagem em relação as demais durante os próximos anos.
Alguns dos benefícios dessa abordagem são:
- Redução de custos e riscos
- Melhor compreensão do contexto
- Minimização das chances da ocorrência de decisões baseadas apenas em intuição ou suposições.
- Identificação de padrões e tendências
- Maior eficiência e produtividade
- Melhoria do desempenho
- Suporte a inovação
Os grandes responsáveis por fazer a extração das informações geralmente são os Analistas e Cientistas de Dados.
Com base na definição da análise a ser feita e nos dados disponíveis, pode-se adotar uma das seguintes abordagens:
1. Análise Descritiva:
A análise descritiva é a forma mais básica de análise de dados e tem como objetivo descrever e resumir os dados disponíveis. Ela foca em extrair informações que ajudam a entender as características e padrões dos dados. Fornece uma visão retrospectiva dos dados e é bem útil para obter insights iniciais sobre um conjunto de dados, mas não busca estabelecer relações de causa e efeito.
2. Análise Diagnóstica:
A análise diagnóstica, diferenciando-se da descritiva, já envolve a investigação das relações de causa e efeito entre variáveis.
Ela busca compreender por que algo aconteceu, identificando os fatores ou condições que levaram a um determinado resultado. Aqui utilizamos técnicas estatísticas mais avançadas, como regressão e análise de variância, para explorar as relações entre variáveis e entender o impacto que cada uma delas pode ter sobre os resultados observados.
3. Análise Preditiva:
A análise preditiva visa prever eventos ou resultados futuros com base em dados históricos e padrões identificados.
Ela utiliza técnicas estatísticas e algoritmos de machine learning para construir modelos preditivos que possam fazer previsões com base em novos conjuntos de dados. Essa abordagem busca identificar tendências, padrões ou relações ocultas nos dados para fazer previsões sobre o que pode acontecer no futuro. É amplamente utilizada em várias áreas, como previsão de vendas, previsão de demanda, análise de churn (perda de clientes) e detecção de fraudes.
4. Análise Prescritiva:
A análise prescritiva é o nível mais avançado de análise de dados. Ela não apenas preenche a lacuna entre a análise preditiva e a tomada de decisões, mas também fornece recomendações acionáveis sobre as ações a serem tomadas. A análise prescritiva utiliza técnicas sofisticadas, como otimização, simulação e algoritmos de inteligência artificial, para ajudar na tomada de decisões estratégicas. Ela considera diferentes cenários, restrições e objetivos para fornecer recomendações que maximizem os resultados desejados. É amplamente utilizada em áreas como planejamento de produção, alocação de recursos, otimização de cadeia de suprimentos e tomada de decisões estratégicas em geral.
Em resumo, a análise descritiva descreve os dados, a análise diagnóstica busca relações de causa e efeito, a análise preditiva faz previsões com base em padrões históricos e a análise prescritiva fornece recomendações acionáveis para a tomada de decisões.
Esses diferentes tipos de análises complementam-se e ajudam a extrair insights valiosos dos dados, fornecendo uma base sólida para a tomada de decisões informadas.
