Técnicas de análise de dados: saiba quais são e como otimizá-las

*Atualizado em: 28/10/2019 

tecnologia nos permitiu reunir uma quantidade gigantesca de dados, frutos das diversas interações e transações entre empresas e clientes. Essa massa de informações pode ser condensada para gerar conhecimento estratégico, a ser usado na tomada de decisão por parte dos gestores.

Com uma base sólida na hora de realizar escolhas importantes para o futuro da companhia, a chance de sucesso é muito maior. E no mercado competitivo atual, essa pode ser uma vantagem substancial para que a sua empresa se destaque.

Pensando nisso, reunimos aqui algumas técnicas para ajudar você a realizar a análise de dados e otimizar de maneira inteligente esse processo, garantindo uma gestão integrada. Boa leitura!

Coleta de dados

Antes de realizar a análise dos dados, é necessário coletar as informações. Esse processo pode ocorrer de três maneiras.

Coleta contínua

Nessa modalidade, os dados são coletados conforme os eventos ocorrem, geralmente em tempo real. Pode ser realizada durante um tempo predeterminado ou seguir conforme a necessidade.

Coleta periódica

Esse tipo de coleta é realizada de tempos em tempos, seguindo um cronograma de recolhimento de dados. Funciona como um ciclo, no qual são coletados os indicadores conforme os prazos estabelecidos.

Coleta ocasional

A coleta ocasional ocorre sem um período específico ou uma continuidade. Nesse sentido, sua aplicação acontece quando o gestor identifica algo que precisa ser metrificado. Então, é realizada a coleta que servirá de base para a análise.

Big Data

Esse é um tema recorrente em sites de tecnologia, devido à sua importância estratégica. Para guardar todos os dados derivados das operações de uma empresa, é necessário estabelecer uma categoria especial de banco de dados, capaz de lidar com um grande volume de informações.

Esse banco é o Big Data, que pode ser implementado em um servidor local ou em nuvem. O termo descreve um volume gigantesco de dados — que podem ser armazenados de forma estruturada ou não.

Porém, seu valor não está na quantidade de informações guardadas, e sim no que uma empresa pode fazer com essas informações. Nesse sentido, o uso do Big Data é baseado em 5Vs:

  • velocidade;
  • volume;
  • variedade;
  • veracidade;
  • valor.

Para que funcione com eficiência, um Big Data deve entregar esses cinco itens acima. Por meio dele, então, poderemos aplicar as técnicas de análise de dados que veremos em seguida.

Técnicas de análise de dados

Reunir dados é parte do trabalho para desenvolver uma estratégia de sucesso para a sua empresa. Porém, não basta manter um armazenamento gigante de informações — é necessário que você extraia um conhecimento que forneça base para as tomadas de decisão.

Para tanto, você pode contar com uma série de técnicas que auxiliam a realizar a análise das informações coletadas e armazenadas em seu Big Data. Existem várias maneiras de trabalhar com um conjunto de dados. Neste artigo, reunimos algumas para ajudar você.

Análise preditiva

Com o objetivo de prever situações que poderão acontecer em um futuro próximo, a análise preditiva é uma técnica que busca, a partir de acontecimentos passados, visualizar eventos apenas prováveis. Trata-se de uma das técnicas mais conhecidas e utilizadas pelos gestores, afinal, todos querem se proteger de eventuais riscos ou aproveitar oportunidades.

Para utilizá-la, você pode buscar, nos seus dados, por padrões que aconteceram antes ou durante algum evento importante. Com essas informações, você estará preparado para lidar com a situação, caso ela volte a se repetir.

Análise prescritiva

Essa técnica é muito confundida com a análise preditiva, uma vez que as duas trabalham com a mesma lógica, porém seus objetivos são diferentes. A análise prescritiva não encontra tendências futuras, mas possíveis consequências para determinadas ações.

É uma maneira de encontrar a melhor decisão de acordo com a situação em que se encontra, buscando a escolha mais efetiva para o momento segundo padrões que já ocorreram. Como você pode imaginar, essa análise tem um grande valor, uma vez que permite melhorar o desempenho das decisões que serão tomadas.

De acordo com a Gartner, consultoria americana de tecnologia, apenas 3% das empresas utilizam a análise prescritiva em seus dados, o que significa que ela pode se tornar um grande diferencial para quem a realiza com eficiência.

Análise descritiva

Podemos entender a análise descritiva como uma verificação em tempo real dos dados coletados por meio de uma mineração. Como exemplo, pense em uma análise de crédito, na qual o cliente realiza o pedido e a empresa faz uma pesquisa nas informações disponíveis para decidir se é viável liberar ou não o valor solicitado.

Esse tipo de técnica é utilizado para dar pronta resposta a pedidos que necessitam de uma melhor compreensão no momento em que são realizados. É uma maneira de visualizar as informações não para aplicações no futuro, mas no presente.

Análise diagnóstica

Enquanto a descritiva busca detalhar ao máximo o resultado, em busca de uma informação específica, a análise diagnóstica tem o objetivo de obter um conhecimento mais geral.

Esse tipo de análise pode ser utilizado para entender melhor seus clientes, traçando um perfil geral para seu público-alvo e melhorando suas ações de marketing e política de vendas.

Otimização na análise de dados

Todas as técnicas aqui descritas podem ser implementadas de várias maneiras. Porém, a forma mais eficiente de colocá-las para trabalhar a seu favor é adotando ferramentas de gestão que ajudem na gestão e execução.

Automatizar os processos de análise pode trazer uma variedade de vantagens para o gestor. Entre elas, podemos destacar a diminuição dos custos, o aumento de produtividade e a melhora da confiabilidade.

Ao implantar uma ferramenta de gestão para analisar dados, todos os setores da empresa poderão melhorar seu desempenho, visualizando e contribuindo com informações para serem verificadas. Essa opção também evita o retrabalho dos colaboradores, que podem averiguar se algum dado necessário já foi inserido por outro funcionário.

Realizar as análises por meio de uma solução específica é muito mais prático. É algo que pode ser feito em poucos minutos com apenas alguns cliques. O resultado é uma simplicidade maior na execução e mais facilidade nas tomadas de decisão estratégicas.

Sistema de gestão integrada

Um sistema de gestão integrada é um software que, como o próprio nome diz, integra os processos de gestão de uma empresa em uma plataforma digital. Seu objetivo é garantir a eficiência na comunicação entre os setores e, principalmente, nos processos operacionais.

Para isso, ele centraliza o uso das informações em um único lugar. Consequentemente, gera um impacto bastante positivo na execução das análises de dados da empresa.

Benefícios

A primeira grande vantagem é a integração das informações utilizadas pelos departamentos da empresa. Com o software, todos passam a consultar e trabalhar com base nos mesmos dados. Isso evita que haja falta de alinhamento entre o desempenho de diferentes setores.

Além disso, o monitoramento pode se tornar mais rápido e eficiente. Afinal, se uma pessoa atualiza os dados de um determinado processo, todos os usuários serão beneficiados por isso.

Isso significa padronização e qualidade da informação. De forma mais ampla, ele ajuda, ainda, a identificar as necessidades do negócio, permitindo que os gestores tomem decisões mais precisas em cada situação.

Assim, enquanto os gestores têm ao seu alcance os dados necessários para embasar suas tomadas de decisão, os demais colaboradores acompanham na plataforma as atividades que devem ser executadas.

Para ter uma ideia mais clara de como isso funciona, basta olhar como é, na prática, o uso de um software que é referência no mercado.

MXM-WebManager

MXM-WebManager é a solução criada pela MXM Sistemas para proporcionar alta performance e qualidade aos processos empresariais. Dois dos seus grandes diferenciais são o funcionamento 100% pela web e seus módulos, que são totalmente integrados.

Isso faz do MXM-WebManager uma solução mais completa. Basta ter acesso à internet para logar na plataforma e utilizar suas funcionalidades. Os módulos são:

  • Gestão Financeira;
  • SPED;
  • Contabilidade;
  • Orçamento;
  • Estoque;
  • Vendas;
  • Compras;
  • Faturamento;
  • Patrimônio;
  • Contratos;
  • Gestão de Processos.

Com uma interface moderna, interativa e intuitiva, ele permite que os dados sejam acessados com agilidade, potencializando as análises. Graças à integração dos módulos, é possível gerar gráficos e relatórios que facilitam as tomadas de decisão.

Estamos falando de uma solução que une sistema de gestão, Business Intelligence (BI) e automação de processos. Isso significa ir um passo além na realização das análises, já que o software atua como um parceiro do gestor nessa tarefa.

Assim, não se trata simplesmente de um ambiente que armazena os dados, mas de uma interface inteligente — ou seja, o próprio MXM-WebManager fornece algumas análises relevantes para a empresa.

Um bom exemplo disso é o monitoramento das operações. Caso algum evento comprometa o cronograma de trabalho estabelecido no software, o gestor é imediatamente notificado para intervir e corrigir o problema.

São diferenciais com grande impacto nos negócios. Por isso, esperamos que você tenha compreendido a importância de um planejamento para a coleta e análise de dados com o intuito de aplicar e ampliar a gestão integrada em sua empresa. Os benefícios, como você viu aqui, são significativos.

Se quer mais detalhes sobre como isso pode ser colocado em prática na sua organização, entre em contato com a MXM Sistemas e veja o que podemos fazer pelo seu negócio!

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