O que é análise de dados?

A análise de dados refere-se ao processo e à prática de analisar dados para responder a perguntas, extrair insights e identificar tendências. Isso é feito usando uma variedade de ferramentas, técnicas e estruturas que variam dependendo do tipo de análise que está sendo realizada.

Os quatro principais tipos de análise incluem:

Análise descritiva, que analisa os dados para examinar, entender e descrever algo que já aconteceu.

Análise de diagnóstico, que vai mais fundo do que a análise descritiva, procurando entender o porquê do que aconteceu.

Análise preditiva, que se baseia em dados históricos, tendências passadas e suposições para responder a perguntas sobre o que acontecerá no futuro.

Análise prescritiva, que visa identificar ações específicas que um indivíduo ou organização deve realizar para atingir metas ou objetivos futuros.

A aplicação de ferramentas e metodologias de análise de dados em um ambiente de negócios é normalmente chamada de análise de negócios. O principal objetivo da análise de negócios é extrair insights significativos dos dados que uma organização pode usar para informar sua estratégia e, finalmente, alcançar seus objetivos.

A análise de negócios pode ser aproveitada de várias maneiras. Aqui estão alguns exemplos a serem considerados:

Orçamento e previsão: Ao avaliar os dados históricos de receita, vendas e custos de uma empresa juntamente com suas metas de crescimento futuro, um analista pode identificar o orçamento e os investimentos necessários para tornar essas metas uma realidade.

Gerenciamento de risco: Ao compreender a probabilidade de ocorrência de determinados riscos de negócios – e seus custos associados – um analista pode fazer recomendações econômicas para ajudar a mitigá-los.

Marketing e vendas: Ao entender as principais métricas, como a taxa de conversão de lead em cliente, um analista de marketing pode identificar o número de leads que seus esforços devem gerar para preencher o pipeline de vendas.

Desenvolvimento de produto (ou pesquisa e desenvolvimento): Ao entender como os clientes reagiram aos recursos do produto no passado, um analista pode ajudar a orientar o desenvolvimento, o design e a experiência do usuário no futuro.

O que é Ciência de Dados?

Enquanto a análise de dados se concentra principalmente na compreensão de conjuntos de dados e na obtenção de insights que podem ser transformados em ações, a ciência de dados está centrada na construção, limpeza e organização de conjuntos de dados. Os cientistas de dados criam e aproveitam algoritmos, modelos estatísticos e suas próprias análises personalizadas para coletar e moldar dados brutos em algo que possa ser mais facilmente compreendido.

“Desde os primeiros passos para determinar a qualidade de uma fonte de dados até determinar o sucesso de um algoritmo, o pensamento crítico está no centro de todas as decisões que os cientistas de dados – e aqueles que trabalham com eles – tomam”, diz o professor Dustin Tingley, da Harvard Curso online Princípios de Ciência de Dados. “A ciência de dados é uma disciplina construída sobre uma base de pensamento crítico.”

Os cientistas de dados estabelecem as bases para todas as análises que uma organização realiza. Eles fazem isso executando funções-chave, incluindo:

Limpeza de Dados: O processo de limpeza e organização de dados para serem usados ​​mais prontamente.

Modelagem estatística: O processo de execução de dados por meio de diferentes modelos – como modelos de regressão, classificação e agrupamento, entre outros – para identificar relacionamentos entre variáveis ​​e obter informações a partir dos números.

Programação: O processo de escrever programas de computador e algoritmos em uma variedade de linguagens – como R, Python e SQL – que podem ser usados ​​para analisar grandes conjuntos de dados com mais eficiência do que por meio de análise manual.

Embora seja improvável que você precise realizar qualquer uma dessas tarefas em seu trabalho, a menos que seja contratado especificamente como cientista de dados, a ciência de dados ainda tem valor para profissionais de negócios. Familiarizar-se com os conceitos, terminologia e técnicas usadas pelos cientistas de dados em sua equipe pode capacitá-lo a se comunicar melhor com esses profissionais importantes e fornecer uma compreensão mais firme de quais insights são e não são possíveis de obter a partir dos dados.

Além disso, uma proficiência nas principais habilidades de ciência de dados pode permitir que você avalie e obtenha insights dos dados de sua organização, aumentando o valor que você agrega à sua organização e reduzindo sua dependência de outras pessoas. Desenvolver suas habilidades de ciência de dados pode permitir que você:

• Identifique e evite erros que geralmente surgem ao interpretar conjuntos de dados, métricas e visualizações
• Adote a tomada de decisões orientada por dados e garanta que suas decisões de negócios sejam apoiadas por números
• Forme hipóteses, execute experimentos e colete evidências que o capacitem a reconhecer desafios e soluções de negócios
• Entenda o tamanho do mercado, as tendências dos compradores, a concorrência e as oportunidades e riscos que sua empresa enfrenta

Os exemplos acima são apenas uma seleção de aplicações potenciais para ciência de dados nos negócios. Existem muitos outros, dependendo dos dados específicos que estão sendo aproveitados.

Gostou? Sua empresa toma decisões através de dados?