Análise de dados: O que é, e sua importância nas médias empresas
A análise de dados pode ser resumida como o processo de transformar números em conhecimento. No contexto da gestão empresarial, trata-se de compilar e tratar dados de uma operação, gerando informações que reduzem a incerteza na tomada de decisão. Assim, o objetivo é melhorar os resultados da organização.
A partir desse conceito, tudo parece simples. Contudo, análises exploratórias assertivas exigem domínio de ferramentas e conhecimento técnico sólido. Além disso, a prática contínua torna o processo cada vez mais eficiente.
A boa notícia é que você pode implementar a análise de dados em sua empresa e colher resultados relevantes com técnicas acessíveis. Para isso, basta recorrer a boas referências e construir entendimento sobre as melhores práticas. Pensando nisso, preparamos este artigo com princípios da abordagem e ferramentas essenciais para aplicá-la. Portanto, continue a leitura e saiba mais.
Qual a relevância da análise de dados?
No cenário de transformação digital, a análise de dados exploratória tornou-se essencial. Nesse contexto, a tecnologia ocupa posição central em qualquer organização, inclusive nas PMEs – Pequenas e Médias Empresas.
Com a adoção de soluções tecnológicas em diversos setores, a geração de dados cresce de forma acelerada, bem como a necessidade de organizá-los e interpretá-los. Isso vale para processos de vendas, marketing, gestão de pessoas e outros. Por consequência, gestores podem tomar decisões mais fundamentadas.
Quando os resultados desses processos se traduzem em números, torna-se mais simples monitorar indicadores e buscar melhorias contínuas. Além disso, a análise de dados e o planejamento de melhorias evoluem naturalmente com o crescimento da organização. À medida que a empresa avança, a complexidade dos dados aumenta e exige maturidade maior nos processos de planejamento.
Tipos de análise de dados
A análise de dados não se resume a uma única metodologia. Por isso, veja a seguir as principais abordagens.
Descritiva
A análise descritiva é simples e rápida. Seu papel é descrever características de um conjunto de dados, permitindo acompanhar o status atual de processos ou atividades. Dessa forma, indica-se essa abordagem quando os gestores precisam verificar o que ocorre em tempo real.
No setor de vendas, por exemplo, pode-se visualizar o faturamento de um período e o volume de produtos comercializados.
Diagnóstica
A análise diagnóstica correlaciona variáveis para identificar causas de comportamentos dos dados. Para isso, utiliza métodos estatísticos, como regressões, análise de variância e testes de hipóteses. Um recurso comum é o teste A/B, que permite comparar resultados em ambientes controlados. A versão A representa o cenário atual (controle) e a versão B apresenta modificações (tratamento) para buscar melhorias.
Preditiva
O objetivo da análise preditiva é prever cenários e identificar tendências com base em padrões de séries históricas. Nesse sentido, os métodos mais usados envolvem modelos estatísticos, mineração de dados e inteligência artificial. Essas ferramentas permitem projetar o comportamento de agentes, como tendências de consumo em determinado mercado.
Prescritiva
A análise prescritiva utiliza recursos estatísticos (descritivos e preditivos), inteligência artificial e machine learning para apoiar a gestão. Assim, ela não apenas apresenta cenários prováveis, mas também recomenda ações. Cada resultado vem acompanhado de propostas sobre o que fazer.
Por exemplo, no gerenciamento de manutenção de maquinários industriais, a análise prescritiva antecipa defeitos e indica correções adequadas para evitá-los.
Ferramentas que auxiliam na análise de dados
Conheça, a seguir, algumas ferramentas que tornam a análise de dados mais eficiente.
Gráfico sequencial / tendência
O Gráfico de Tendência mostra o comportamento de um indicador ao longo do tempo. Com ele, é possível identificar padrões, como sazonalidade ou ciclos de alta e baixa.
Histograma
Também chamado de Diagrama de Distribuição de Frequências, o histograma apresenta dados tabulados em classes. A base de cada coluna corresponde à classe, e a altura mostra a frequência. Assim, essa visualização facilita a compreensão da dispersão, dos valores centrais e da forma da distribuição.
Diagrama de Pareto
O Gráfico de Pareto prioriza problemas segundo a regra 80-20: 80% dos efeitos decorrem de 20% das causas principais. Portanto, ao resolver essas causas, eliminamos a maioria dos problemas.
Diagrama de Ishikawa
O Diagrama de Causa e Efeito, ou Ishikawa, organiza hipóteses sobre causas de um problema. Além disso, reúne diferentes perspectivas e estrutura possíveis origens. Quando usado com o Método dos 5 Porquês, ajuda a identificar causas-raiz.
Diagrama de Dispersão
O Gráfico de Dispersão relaciona duas ou mais variáveis. Ele mostra se existe correlação positiva ou negativa entre elas. Ao compreender essa relação, a empresa pode otimizar processos e aumentar a eficiência.
Metodologia para análise de dados
Agora que você conhece os tipos de análise e ferramentas, surge a questão: por onde começar?
Identificação de um problema
Toda análise nasce da necessidade de resolver um problema. Identificá-lo corretamente garante o sucesso da análise e orienta a solução.
No campo gerencial, os problemas se expressam em indicadores indesejados. Em síntese, eles existem em três níveis:
- Organização: indicadores ligados à satisfação de stakeholders, como EBITDA;
- Processo: indicadores sobre qualidade, custo ou entrega, como “% de produtos entregues no prazo”;
- Operação: indicadores que medem o valor agregado em cada etapa, como “% de ferro gusa utilizado na fabricação de aço líquido”.
Análise Funcional
O primeiro passo é analisar o indicador principal do problema. Ele deve ser finalístico, ligado à função de um sistema da organização. O objetivo é entender o problema, seu histórico e as variações, comparando-o a benchmarks internos ou externos. Assim, onde há variação, há oportunidade de melhoria. O gráfico sequencial e o histograma são ferramentas úteis nessa etapa.
Análise do Fenômeno
Nessa etapa, qualifique o problema dividindo-o em partes menores. A estratificação pode ser:
- Vertical: por tempo, local, tipo ou sintoma;
- Horizontal: por etapas do processo ou fluxos de valor.
O objetivo é detalhar os problemas menores prioritários. Dessa forma, diagramas de árvore e Gráficos de Pareto apoiam esse processo.
Análise de Processo
O foco aqui é relacionar o problema às causas. Essa é a etapa mais técnica, pois cada problema exige análise específica. Para levantar causas prováveis, realize um brainstorming com especialistas internos ou externos. O Diagrama de Ishikawa organiza essas informações.
Depois, teste hipóteses para validar causas e entender correlações. Assim, Gráficos de Dispersão e testes A/B tornam-se recursos aplicáveis.
Conclusão da análise e planos
Após concluir a análise, organize o conhecimento de forma lógica para que gestores entendam as conclusões e tomem decisões assertivas. Em seguida, elabore planos de ação para tratar as causas confirmadas. Neste artigo, mostramos uma abordagem completa para desenvolver planos de ação.
A prática de análises estimula a aprendizagem. Além disso, quanto mais aplicada, maior a capacidade de usar técnicas avançadas e recursos automatizados. Atualizações frequentes dos gráficos podem indicar a necessidade de incluir novas variáveis no modelo.
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