A Essência da Análise Avançada: Uma Visão Profunda
A análise avançada representa a vanguarda das técnicas analíticas, empregando abordagens complexas e inovadoras para capacitar as organizações na tomada de decisões estratégicas e previsões mais precisas.
Em um contexto de rápidas transformações tecnológicas, as metodologias tradicionais de análise de dados e inteligência de negócios frequentemente se mostram insuficientes para atender às demandas variadas do cenário atual.
Consequentemente, um número crescente de organizações está abandonando métodos convencionais em favor de técnicas modernas, buscando as vantagens substanciais proporcionadas pela análise avançada.
As técnicas empregadas na análise avançada abrangem inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML) e outras ferramentas poderosas, que auxiliam as organizações de diversas formas.
Desde o desenvolvimento de campanhas de marketing mais eficazes até a identificação de falhas em novas políticas institucionais e o aprimoramento da segurança em sistemas bancários, a aplicação da análise avançada está em constante expansão.
Este artigo tem como objetivo explorar o conceito de análise avançada, destacando sua importância crucial para o sucesso de qualquer negócio.
Vamos começar nossa jornada!
Desvendando a Análise Avançada: Definição e Aplicações
A análise avançada é uma abordagem de análise de dados que emprega uma variedade de ferramentas e técnicas para prever eventos, antecipar resultados, aprimorar a tomada de decisões e obter insights valiosos para impulsionar o crescimento dos negócios.
As técnicas de análise utilizadas englobam IA, algoritmos de ML, modelagem preditiva, automação de processos de negócios, aprendizado profundo e outras ferramentas avançadas, que permitem aprender e analisar dados de negócios de diversas fontes. As ferramentas e soluções de análise avançada expandem e combinam análises prescritivas e preditivas para visualizar dados, detectar padrões e melhorar a tomada de decisões.
A análise avançada encontra aplicações em uma variedade de setores e negócios, como mineração de dados, marketing, publicidade e segurança cibernética. Muitas empresas a utilizam para obter insights sobre suas operações, identificar lacunas nas políticas, antecipar a dinâmica do mercado, descobrir novas tendências e muitos outros propósitos.
Metodologias complexas, como cultura digital, análise de cluster, processamento de eventos complexos, estatísticas multivariadas e inteligência de decisão também são componentes importantes da análise avançada.
A lista de metodologias sob a égide da análise avançada está em constante expansão, com novas técnicas sendo adotadas ao longo do tempo. No entanto, as tarefas essenciais que essa abordagem analítica auxilia na realização são segmentação, classificação, correlação, previsão e associação.
- A segmentação auxilia na combinação de dados similares.
- A classificação facilita a organização de itens não classificados.
- A correlação identifica a conexão entre as propriedades dos itens.
- A previsão oferece uma visão do futuro do negócio.
- A associação ajuda a avaliar a frequência com que dois dados podem ocorrer juntos, auxiliando na derivação de regras.
Os Benefícios Tangíveis da Análise Avançada
A análise avançada é uma metodologia poderosa adotada por inúmeras empresas em escala global. Ela oferece às empresas um vasto arsenal de técnicas de análise de dados que as auxiliam na superação de desafios e na expansão de suas operações.
Os principais benefícios da análise avançada incluem:
- Previsões Precisas: A precisão nas previsões é um dos principais atrativos da análise avançada. Diferentemente das antigas ferramentas de BI, que ainda envolvem elementos de incerteza, a análise avançada pode prever resultados com maior eficácia, auxiliando na tomada de decisões estratégicas.
- Gerenciamento de Riscos Aprimorado: O risco é inerente a qualquer negócio, e a análise avançada se apresenta como a melhor ferramenta para minimizá-lo. A alta precisão das previsões melhora o gerenciamento de riscos, reduzindo a possibilidade de erros dispendiosos. Seja ao iniciar um novo empreendimento ou lançar um produto, a análise avançada auxilia na prevenção de perdas potenciais.
- Aprofundamento nos Detalhes: Com as ferramentas de análise avançada, é possível obter uma visão mais profunda e acionável dos dados de mercado. Ao analisar a dinâmica do mercado e usar modelagem preditiva, você pode identificar o potencial para o seu próximo passo nos negócios.
- Decisões Mais Rápidas: Com previsões futuras altamente precisas, você pode tomar decisões mais rapidamente sobre qualquer estratégia de negócios, baseando-se em resultados favoráveis previamente previstos.
- Redução de Vieses: Outro benefício importante da implementação de análise avançada é sua capacidade de minimizar vieses cognitivos que podem influenciar negativamente decisões de negócios. A análise avançada usa aprendizado de máquina e IA, fornecendo resultados mais baseados em dados e soluções lógicas para decisões.
- Antecipação de Oportunidades e Desafios: Ao utilizar ferramentas confiáveis de análise avançada, as empresas podem identificar novas oportunidades de mercado e agir de acordo com as demandas. Além disso, a análise avançada pode auxiliar na detecção de possíveis problemas nas abordagens de negócios, possibilitando ajustes necessários.
Técnicas Essenciais em Análise Avançada
A análise avançada emprega uma variedade de técnicas que atuam de forma integrada para auxiliar as organizações na formulação de previsões e decisões de negócios. Abaixo estão algumas das técnicas mais populares:
- Mineração de Dados: A mineração de dados é uma técnica amplamente utilizada para identificar padrões, lacunas e tendências em conjuntos de dados. Ela também facilita a criação de relações entre variáveis em um conjunto de dados, visando solucionar possíveis problemas. A mineração de dados combina IA, estatísticas e aprendizado de máquina para executar tarefas de forma eficiente.
- Análise de Sentimento: A análise de sentimento é uma técnica moderna que utiliza processamento de linguagem natural (PNL), biometria e análise de texto para determinar se o texto é negativo, neutro ou positivo. Ela ajuda as empresas a analisar as emoções de seus clientes em potencial e a forma como eles percebem uma marca ou um novo produto.
- Análise de Big Data: Outra técnica reconhecida é a análise de big data, que é aplicada na análise avançada para avaliar grandes volumes de dados não estruturados, semiestruturados e estruturados. Essa técnica é valiosa para identificar tendências de mercado, correlações entre entidades, padrões ocultos, preferências do cliente e outras informações importantes em conjuntos de dados extensos.
- Visualização de Dados: A visualização de dados apresenta informações em formato gráfico. É uma prática comum para as entidades de negócios mostrar análises e outros dados por meio de representações gráficas. A visualização de dados vai além de gráficos e fluxogramas; ela também apresenta informações importantes, como o desempenho da empresa e sua trajetória futura.
- Análise de Cluster: A análise avançada utiliza a análise de cluster para examinar conjuntos de dados não estruturados e identificar agrupamentos de dados semelhantes. É um método de análise comum que auxilia as empresas a organizar dados não estruturados e usá-los para encontrar informações relevantes. Além de semelhanças, essa técnica também auxilia na identificação de diferenças entre os pontos de dados e na apresentação visual dessas informações.
- Aprendizado de Máquina: O aprendizado de máquina é uma técnica de análise avançada amplamente utilizada para obter informações de fontes de dados coletadas e gerar modelos detalhados. Isso ajuda na identificação de padrões complexos e na criação de previsões precisas que orientam as decisões estratégicas da organização.
- Processamento de Eventos Complexos: O processamento de eventos complexos é um método que auxilia no monitoramento e análise de fluxos de dados estruturados em tempo real, permitindo gerar conclusões acionáveis e de alta precisão. Ele utiliza uma técnica de correspondência de padrões especializada para reconhecer eventos e ações e fornece informações essenciais sobre como responder a eles.
- Análise de Coorte: Essa técnica auxilia na divisão de grandes conjuntos de dados em grupos relacionados e na utilização dos insights para o próximo passo no mercado-alvo.
As empresas utilizam essa técnica para organizar grandes volumes de informações de clientes com base em diferentes análises, segregando-os em grupos relacionados. Ela é frequentemente usada para testar a precisão de hipóteses com base em dados de amostra.
- Modelagem Preditiva: A modelagem preditiva é amplamente utilizada pelas empresas por sua capacidade de prever resultados futuros de estratégias de negócios. A previsão é baseada em dados históricos, e essa técnica usa aprendizado de máquina e modelagem estatística para prever resultados, auxiliando na tomada de decisões estratégicas para minimizar riscos.
- Análise de Simulação: A análise de simulação é benéfica para as empresas, pois essa técnica auxilia na previsão de resultados alternativos que podem ocorrer durante, antes ou depois da implementação de uma decisão.
- Estatística Multivariada: É uma técnica avançada que usa diferentes métodos para examinar a conexão entre variáveis em um conjunto de dados. Ela identifica as conexões simultaneamente para fornecer resultados precisos.
- Análise de Streaming: A análise de streaming é uma técnica moderna que avalia dados de streaming de alta largura de banda continuamente e em tempo real. Empresas que operam lojas online costumam usar essa técnica para entender diversas informações relacionadas a vendas e comportamento do cliente.
- Análise Prescritiva: A análise prescritiva é frequentemente usada por organizações por combinar atributos da análise preditiva e inteligência de negócios. Essa técnica auxilia as organizações a decidir o próximo passo e estabelecer uma direção com base em registros anteriores. É utilizada quando a organização está indecisa sobre sua abordagem e busca o melhor resultado comercial.
Inteligência de Negócios vs. Análise Avançada: Uma Comparação Detalhada
Tanto a inteligência de negócios (BI) quanto a análise avançada são opções populares para auxiliar organizações na tomada de decisões precisas baseadas em dados. No entanto, apesar de compartilharem objetivos semelhantes, existem diferenças significativas entre elas.
| Análise Avançada | Inteligência de Negócios | |
| Definição | A análise avançada emprega diversas técnicas e estratégias de modelagem modernas para prever o futuro e tomar decisões. É orientada a eventos futuros. | O BI utiliza dados históricos e de desempenho para ajudar uma organização a aprimorar seus negócios. É orientada a eventos passados e presentes. |
| Objetivo Principal | Seu principal objetivo é descobrir questões complexas em um negócio e definir o curso de ação apropriado. | Auxilia na obtenção de insights sobre dados históricos e na abordagem de questões de menor complexidade. |
| Principais Técnicas | As técnicas envolvem mineração de dados, aprendizado de máquina, análise semântica, análise de coorte, correspondência de padrões e mais. | As técnicas envolvem mineração de dados, geração de relatórios e consultas. |
| Uso de Big Data | Frequentemente utiliza Big Data. | Utiliza Big Data de forma regular. |
| Tipo de Análise | Realiza análise preditiva com alta precisão. | Descobre a causa raiz de padrões de dados. |
| Tipo de Dados Utilizados | Usa dados não estruturados e estruturados. | Principalmente envolve dados estruturados. |
| Abordagem | Necessita de uma abordagem de gerenciamento proativa. | Adota uma abordagem reativa para processar informações. |
| Geração de Conhecimento | O conhecimento é gerado automaticamente. | O conhecimento é gerado manualmente. |
| Usuários | Analistas de negócios e cientistas de dados são os principais usuários da análise avançada. | Principalmente utilizado por analistas de negócios e usuários. |
Aplicações Práticas da Análise Avançada
A análise avançada pode ser utilizada de várias formas dentro do seu ecossistema de negócios:
- Otimização da Cadeia de Suprimentos: A análise avançada ajuda sua organização a avaliar a demanda, analisar as preferências do cliente, ajustar-se às flutuações de custos e criar uma cadeia de suprimentos dinâmica. Isso permite que a cadeia de suprimentos se adapte às rápidas mudanças do mercado, reduza atrasos, diminua custos de distribuição e simplifique processos.
- Realização de Análise de Marketing: A análise avançada facilita a criação de campanhas de marketing personalizadas e direcionadas, auxiliando na venda de produtos. Dessa forma, você evita estratégias ineficazes e reduz o desperdício de recursos financeiros. Ao analisar os resultados futuros, você pode identificar oportunidades de up-sell e cross-sell e aprimorar a experiência do cliente.
- Simplificação das Operações de Negócios: Com a análise avançada, você pode otimizar suas operações e adaptá-las às mudanças nas tendências de mercado. Ao contrário das ferramentas de BI, que podem não se adaptar corretamente às mudanças nas condições de mercado, a análise avançada pode auxiliar na melhoria do desempenho, da receita e da produtividade da sua organização.
- Análise de Vetores de Risco: Ao implementar a análise avançada, as empresas podem analisar grandes conjuntos de dados e fluxos de dados em tempo real. Isso permite a detecção de padrões nos dados que podem representar maiores riscos para a organização. A análise avançada auxilia na mitigação de riscos, desde fraudes de pagamento e falhas nas políticas até responsabilidades de seguros e monitoramento da reputação do cliente, resultando em economia de recursos.
Ferramentas Essenciais para a Análise Avançada
#1. Countly
Countly é uma ferramenta de análise avançada que auxilia na obtenção de insights mais profundos sobre seus negócios a partir de seus aplicativos. Disponível em uma nuvem privada ou com opção de auto-hospedagem, o Countly permite acompanhar o desempenho de produtos e o comportamento do cliente em aplicativos para desktop, web e dispositivos móveis.
Recursos e benefícios:
- Propriedade e controle completos dos dados.
- Extensibilidade por meio de plugins.
- Acesso simplificado aos dados com painéis personalizáveis.
- Análise de produtos.
- Suporte para estratégias de rastreamento.
- Notificações push interativas.
- Relatórios de e-mail e falhas.
- Segurança aprimorada com permissões de usuário.
- Privacidade de dados com adesão a regulamentos como HIPAA, GDPR e COPPA.
No GitHub, o Countly conquistou mais de 5,1 mil estrelas e 949 forks no total.
#2. Apache Superset
Superset é uma plataforma de visualização e exploração de dados da Apache. Este aplicativo de business intelligence moderno e pronto para empresas pode complementar ou substituir ferramentas de BI proprietárias para muitas empresas.
Recursos e benefícios:
- Criação rápida de gráficos com a interface sem código do Superset.
- Execução de consultas avançadas com o poderoso editor SQL baseado na web.
- Definição de métricas e dimensões personalizadas com uma camada semântica leve.
- Suporte para diversos bancos de dados SQL prontos para uso.
- Visualização de dados com diversos gráficos, como gráficos de barras e visualizações geoespaciais.
- Opções de autenticação e funções de segurança.
- Camada de cache leve e configurável para simplificar o carregamento do banco de dados.
- Personalização por meio de uma API.
O Superset se integra a diversas fontes de dados e possui uma arquitetura nativa da nuvem, projetada para facilitar o dimensionamento.
#3. Great Expectations
Great Expectations (GX) permite que equipes de dados criem um entendimento comum sobre os dados coletados por meio de perfis aprimorados, documentação e testes de qualidade. Auxilia no gerenciamento de pipelines de dados de forma eficaz e na implementação rápida de testes de qualidade flexíveis e extensíveis.
Recursos e benefícios:
- Integração com a pilha de tecnologia atual e com pipelines de CI/CD.
- Descoberta de dados acelerada, mesmo para grandes volumes de dados.
- Documentação de dados gerada automaticamente.
- Controle e manutenção de dados com procedimentos de governança e segurança.
- Alertas e notificações.
- Integração com diversos sistemas e ferramentas, como AWS S3 e GCP.
Sua documentação é de fácil compreensão tanto para usuários técnicos quanto não técnicos.
Recursos Essenciais para Aprender Análise Avançada
#1. Análise Avançada de Dados Usando Python
Este curso auxiliará você a dominar a análise avançada usando Python e a solucionar problemas em tempo real.
#2. Análise Avançada com Excel: Pacote de Ferramentas/Solver de Análise de Dados
Este curso ensina a análise avançada de dados no Excel usando ferramentas de análise de dados, como o Toolpak para estatísticas e o Solver para otimização linear.
#3. Análise Avançada com Spark: Patterns for Learning
Este guia prático, criado por quatro cientistas de dados da Cloudera, capacita você a realizar análises de dados em grande escala usando o Spark. Nele, você encontrará exemplos de como abordar e solucionar diferentes problemas analíticos.
#4. Análise Avançada no Power BI com R e Python
O autor Ryan Wade oferece modelos de Python e R para auxiliar na aplicação de diferentes linguagens no campo da análise de dados no MS Power BI.
#5. Análise Avançada com Excel 2019
A autora Manisha Nigam permite explorar métodos e formas de análise complexa, consolidando dados e previsões com base em tendências recentes.
Conclusão
A análise avançada demonstra ser uma estratégia de negócios altamente eficaz e eficiente para auxiliar no crescimento e na definição de objetivos, reduzindo riscos. Ela está em constante evolução, acompanhando os avanços tecnológicos, expandindo seu alcance e se tornando cada vez mais útil. Grandes marcas já adotam a análise avançada, e sua disseminação para outras empresas é iminente.
Não deixe de explorar também a análise aumentada.