A análise de dados pode ser resumida como o processo no qual transformamos números em conhecimento. No contexto da gestão empresarial, estamos falando de compilar e tratar os dados associados a uma operação do negócio, gerando conhecimentos que possibilitem a redução da incerteza na tomada de decisão dos gestores. O intuito disso é melhorar os resultados da organização.
A partir desse conceito, tudo parece muito simples. No entanto, a realização de análises exploratórias assertivas demanda o domínio de algumas ferramentas e conhecimento técnico apurado.
A boa notícia é que é possível implementar o fundamento de análise de dados em sua empresa e colher resultados relevantes com técnicas simples. Isso tudo, a partir de boas referências e da construção de entendimento sobre o que são as melhores práticas. Foi pensando nisso que preparamos este artigo. Aqui, apresentamos os princípios dessa abordagem, além de indicar ferramentas essenciais para implementá-la. Continue a leitura e saiba mais.
Em meio a um processo acelerado de transformação digital, a análise de dados exploratória é mais relevante do que nunca. Nesse cenário, a tecnologia ganha centralidade na operação de qualquer organização, inclusive nas chamadas PME’s – Pequenas e Médias Empresas.
Com emprego de soluções tecnológicas em diversos setores, a geração de dados aumenta significativamente, assim como a necessidade de sistematizá-los e interpretá-los. Estamos falando de processos de vendas, marketing, gestão de pessoas, entre muitos outros.
Quando o nível de sucesso desses processos é descrito em números, fica muito mais fácil monitorar os resultados e atuar em busca da melhoria contínua.
Vale ressaltar que a análise de dados e o planejamento das melhorias são processos que evoluem naturalmente com o crescimento da organização. À medida em que a empresa alcança novos patamares de resultado, maior será a complexidade dos dados e a necessidade de se obter maturidade nos processos de planejamento.
Quando falamos em análise de dados, devemos ter em mente que não existe uma única metodologia de trabalho. Vejamos as principais delas.
A análise descritiva é o mais simples e rápido de ser executado, em que se descreve as características de um conjunto de dados. Permite o acompanhamento do status atual de um processo ou atividade. Sua aplicação é a mais indicada quando os gestores precisam verificar o que está acontecendo em tempo real.
Na área de vendas, por exemplo, podemos pensar em uma aplicação na qual se possa visualizar o faturamento de um período de referência, assim como o quantitativo de produtos comercializados.
Essa análise consiste em correlacionar variáveis para descobrir as causas de um determinado comportamento dos dados. Requer conhecimento técnico e domínio do assunto, e são utilizados métodos de análises estatísticos como regressões, análise de variância e teste de hipóteses. Um exemplo bastante utilizado é o teste A/B, que possibilita observar os resultados do indicador em ambientes controlados. Nesse teste, duas experiências são executadas e comparadas: a versão A pode ser a versão utilizada atualmente (controle), enquanto a versão B é a modificada (tratamento), em que se busca melhorar alguma coisa.
O objetivo da análise preditiva é prever cenários e identificar tendências a partir de padrões identificados em uma série histórica de dados.
Os métodos de análise de dados mais empregados a partir dessa abordagem envolvem a aplicação de modelos estatísticos, mineração de dados e de inteligência artificial. Essas ferramentas permitem projetar o comportamento de diferentes agentes, como tendências de consumo de um mercado consumidor.
Análise prescritiva é a utilização de ferramentas estatísticas (tanto de análise descritiva quanto preditiva) e tecnologias como inteligência artificial e machine learning, para auxiliar a gestão do negócio. Com o emprego dessa abordagem é possível recomendar ações a serem implementadas com o objetivo de se obter melhores resultados.
Vale pontuar que, se a análise preditiva se limita a apresentar futuros prováveis em relação a determinado processo ou atividade, a análise prescritiva também cumpre esse objetivo. No entanto, para além disso, ainda existe a proposição de soluções, pois cada cenário vem associado a uma recomendação do que deve ser feito.
Para que tudo fique mais claro, podemos citar um exemplo relacionado ao gerenciamento de demandas de manutenção em maquinários utilizados na indústria. Nesse caso, a análise prescritiva além de se antecipar a eventuais defeitos, indicará qual tipo de correção deve ser feita para evitá-los.
Vejamos algumas ferramentas que auxiliam no processo de análise de dados.
O Gráfico de Tendência é um gráfico que demonstra o comportamento de um indicador em uma série temporal. Com esse recurso é possível reconhecer padrões no comportamento da métrica observada, como sazonalidade, tendência de aumento, queda ou ciclos.
Também conhecido como Diagrama de Distribuição de Frequências, é a representação gráfica em colunas, de um conjunto de dados previamente tabulado e dividido em classes. A base de cada coluna representa uma classe, e a altura representa a quantidade ou frequência com que o valor dessa classe ocorreu no conjunto de dados.
Ao dispor as informações graficamente, o Histograma permite a visualização dos valores centrais, a dispersão em torno dos valores centrais e a forma da distribuição.
O Gráfico de Pareto é uma ferramenta estatística que permite a priorização de problemas. Esse princípio, mais conhecido como regra 80-20, nos diz que 80% dos efeitos são explicados por 20% das causas principais. Ou seja, se solucionarmos esses 20% principais, acabamos com boa parte dos problemas.
O Diagrama de Causa e Efeito, também conhecido como Diagrama de Ishikawa, sistematiza o conhecimento de um grupo a respeito das possíveis causas que contribuem para um determinado efeito.
Uma das grandes vantagens dessa ferramenta é possibilitar a congregação de diversos pontos de vista na estruturação hierárquica de causas potenciais ou reais que expliquem um problema.
Utilizado em conjunto com o Método dos 5 Por quês, é possível se chegar às causas raízes do problema.
Os Gráficos de Dispersão são representações de duas ou mais variáveis organizadas em um gráfico. O diagrama mostra se existe ou não uma correlação entre as variáveis estudadas, que pode ser positiva ou negativa.
Ao entender como uma variável pode influenciar a outra, podemos determinar o melhor uso delas em busca da melhoria de eficiência dos processos.
Agora que você conhece os tipos de análise de dados e algumas ferramentas que podem auxiliar nesse processo, por onde começar?
Toda análise de dados existe para resolver um problema. A identificação correta do problema possibilitará o sucesso da análise e por consequência a condução adequada da solução.
Do ponto de vista gerencial, os problemas são resultados indesejados de um indicador, e eles existem em 3 níveis:
1 – No nível da Organização, quando tratamos de indicadores relativos à satisfação dos Stakeholders, como “EBTIDA”;
2 – No nível do Processo, quando tratamos indicadores focados nas características dos produtos do processo (qualidade, custo, entrega), como por exemplo “% de produtos entregues no prazo”;
3 – No nível da Operação, quando tratamos os indicadores que medem o valor agregado de cada etapa do processo, como por exemplo “% de ferro gusa utilizado na fabricação do aço líquido”.
Comece com a análise do indicador do problema maior. Esse indicador deve ser finalístico, que mede a função de um sistema da organização, daí o nome “Análise Funcional”.
O objetivo dessa análise é conhecer melhor o problema e o tamanho da oportunidade de melhoria, através do entendimento do seu comportamento histórico, das variações e de como eles se comparam com indicadores semelhantes da própria empresa (benchmarkings internos), de outras empresas similares ou até mesmo de uma referência teórica (benchmarkings externos).
Onde há variações, há oportunidades de melhoria. O gráfico sequencial e o histograma são ferramentas utilizadas para verificar a variação dos indicadores.
O objetivo dessa análise é qualificar o problema, dividindo-o em problemas menores. Isso é feito através da análise das características do problema. Essa estratificação pode ser feita de forma vertical, analisando a estrutura formadora do problema; ou de forma horizontal, considerando as etapas dos processos.
As duas abordagens podem ser utilizadas de forma separada ou em conjunto, de forma que se tenha um amplo entendimento do problema e se consiga priorizar os problemas a serem resolvidos.
Análise Vertical: Podemos estratificar um problema por tempo (ex, turnos de trabalho), local (fábricas, regionais, departamentos), tipo (canal de venda, matéria prima, clientes), ou sintoma (reclamações, defeitos, atrasos).
Análise Horizontal: Podem ser considerados o fluxo de agregação de valor do processo analisado, ou até mesmo as etapas dos processos de suporte, caso eles afetem o problema. A ideia aqui é levantar os problemas menores que existem ao longo do processo.
Ao final dessa etapa teremos os problemas menores prioritários desdobrados do inicial. Diagramas de árvore e Gráficos de Pareto são ferramentas que podem ser utilizadas nessa etapa.
O objetivo dessa análise é estabelecer uma relação entre o problema e as suas causas. Essa é a etapa mais crítica e mais técnica, pois deve ser feita para cada problema específico encontrado na etapa anterior.
Para o levantamento das causas prováveis de cada problema específico, deve ser realizado um brainstorming com as pessoas que possuem conhecimento relevante, de dentro ou de fora da organização. Um Diagrama de Ishikawa pode ser utilizado para organizar o relacionamento entre as causas levantadas.
A próxima etapa é realizar os testes para validar as causas levantadas (hipóteses) e entender a correlação entre as variáveis. Os Gráficos de Dispersão e os testes A/B são exemplos de ferramentas que podem ser utilizadas.
Após a finalização das análises, todo o conhecimento gerado deve ser estruturado de forma lógica para que os gestores compreendam de forma clara as conclusões e possam tomar as decisões de forma assertiva.
A partir da validação da análise, planos de ação devem ser elaborados de forma que as causas encontradas e validadas sejam tratadas. Neste artigo, trazemos uma abordagem completa sobre como desenvolver planos de ação na sua empresa.
Realizar análises é um processo de aprendizagem. Quanto mais se pratica, mais técnicas e ferramentas estatísticas podem ser utilizadas, além de automatizadas. A atualização diária, semanal, quinzenal ou mensal dos gráficos pode trazer a necessidade de inclusão de novas variáveis ao modelo.
Agora que você já conhece o método de análise para melhoria dos resultados, que tal escolher um indicador prioritário para aplicar esses conceitos? Para isso, vale conversar com um de nossos consultores. Acesse nosso site e solicite um contato.
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