Como fazer uma boa análise de dados?

É uma unanimidade: em todas as áreas, o mercado está se tornando cada vez mais competitivo. Em um cenário tão acirrado, não há espaço para erros e atrasos. Na área da saúde, por exemplo, utilizar boas técnicas de análise de dados pode evitar a morte de pacientes.

Para se enquadrar na complexa dinâmica do mercado atual, é preciso estar sempre interpretando sinais, acompanhando as constantes mudanças e se adaptando a elas.

Uma boa análise de dados proporciona um grande apoio nessa questão, pois melhor a tomada de decisões, tornando-as mais precisas e assertivas. Além disso, é possível explorar as oportunidades da melhor forma possível.

Se deseja saber como fazer uma boa análise de dados e aplicá-la em seu ambiente de trabalho, confira nosso artigo!

eBook: Como fazer análise de dados

A análise de dados tem sido uma habilidade cada vez mais requisitada no mercado de trabalho. A quantidade de dados disponíveis é enorme, mas poucas pessoas conseguem transformá-los em insights para decisões de negócios.





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O que é a análise de dados?

Análise é o processo de distinção das partes de um todo, com o objetivo de compreendê-lo melhor. Ou seja, a análise pode ser definida como o exame ou estudo detalhado de determinado assunto.

Partindo desse ponto, é possível afirmar que a análise de dados é uma técnica analítica que consiste na obtenção de uma grande quantidade de dados e informações sobre determinado tópico para posterior estudo deles, a fim de identificar respostas ou soluções.

A análise de dados não é uma meta em si. O objetivo é permitir que a empresa tome melhores decisões. Esse método é muito utilizado, sendo importante nas mais diversas áreas como ciências sociais, saúde e negócios. Ela incorpora várias técnicas e tem diferentes abordagens.

A análise é executada de forma automática e contínua à medida que novos dados chegam e os cientistas de dados podem trabalhar com os negócios para refinar os modelos e melhorar a precisão da previsão.

Nos tempos atuais, a tecnologia tem oferecido um grande suporte a essa análise. Isso porque existem softwares capazes de interpretar um grande volume de dados, incluindo operações como a identificação de divergências ou de padrões (processo conhecido como mineração de dados).

Além disso, a tecnologia também facilita no armazenamento organizado de arquivos, formando grandes bancos de dados. Eles são responsáveis por agilizar e possibilitar mais eficiência em pesquisas ou estudos.

No mundo profissional, a análise de dados é cada vez mais essencial. As atividades podem incluir a identificação e verificação de estratégias e em potencial e o teste da viabilidade das soluções propostas. A análise é baseada, tanto quanto possível, em informações relevantes, precisas e confiáveis, geralmente envolvendo análises estatísticas interativas e automatizadas.

Em resumo, ela é o uso das tecnologias da informação para identificar regras, padrões e tendências que têm o poder de auxiliar na tomada de decisões mais acertadas.

Como realizar uma boa análise de dados?

Na maioria dos casos, a falta de dados não é um problema. Na verdade, ocorre o oposto: muitas vezes há muita informação disponível, mas em sua forma bruta. Com tantos dados, o grande dilema é como analisá-los e torná-los úteis. Com o processo e as ferramentas certas, o que antes era um grande volume de informações diferentes torna-se um ponto de decisão simples e claro.

Para aprimorar suas habilidades de análise de dados e simplificar suas decisões, veja algumas dicas de como fazer isso.

Defina um objetivo

Inicialmente, é importante lembrar que nenhuma análise de dados deve ser feita em vão. Seu objetivo deve estar definido. Ou seja, toda análise conta com uma pergunta a ser respondida. Essa questão precisa ser mensurável, clara e relevante. Elabore-a para que ela possa realmente auxiliar na tomada de decisões, exploração de oportunidades ou solução de problemas.

Uma das muitas perguntas para resolver problemas como custos operacionais altos pode incluir: A empresa pode reduzir sua equipe sem comprometer a qualidade? Isso pode economizar uma quantidade enorme de tempo no processo de análise.

Escolha as métricas

Como mencionado anteriormente, a análise de dados pode assumir as mais diferentes abordagens, variando de acordo com o assunto e o objetivo. Como você está analisando dados para orientar a tomada de decisões, é preciso de uma maneira mensurável de saber se o negócio está avançando em direção a seus objetivos. Métricas ou indicadores de desempenho devem ser identificados no início do processo.

Os dados podem ser quantitativos ou qualitativos. No primeiro caso, o resultado é numérico. Já no caso dos dados qualitativos, são enfatizadas características mais particulares. Esse tipo de dado é considerado o mais complexo de interpretar por contar com infinitas variáveis. Um exemplo são as listas livres, que são listas feitas sem critério definido.

A tabulação de resultados é uma etapa muito importante, com a função de organizar e ler as informações. Os dados quantitativos geralmente são tabulados por meio de tabelas dinâmicas, que devem conter os campos de frequência (número de respostas de uma mesma alternativa) e porcentagem (relação entre as frequências).

Já para dados qualitativos é preciso padronizar as respostas em categorias e depois realizar o mesmo processo, incluindo frequência e porcentagem.

Decida as fontes de dados

Outra dica é economizar seu tempo. Alguns dados podem ser coletados por meio de fontes já disponíveis, o que confere mais agilidade ao processo. Mais dados — especialmente dados de fontes diversas — permitem encontrar correlações, construir modelos melhores e ter mais insights úteis.

Além disso, determine um sistema de armazenamento e nomeação de arquivos com antecedência para ajudar todos os membros da equipe a colaborar. Assim, é possível economizar tempo e impede que os membros da equipe colecionem as mesmas informações duas vezes.

Se você precisar coletar dados por meio de observação ou entrevistas, desenvolva um modelo de entrevista com antecedência para garantir a consistência e economizar tempo.

Mantenha seus dados coletados organizados com as datas de coleta e adicione quaisquer notas de origem. Esta prática ajuda a validar suas conclusões.

Limpe os dados

O primeiro passo na análise de dados é melhorar a qualidade dos dados. Assim, é possível corrigir falhar humanas, lidar com dados ausentes e eliminar informações sem sentido. Portanto, essa é uma etapa crítica. Até mesmo com a melhor análise, os dados indesejados geram resultados errados e enganam os gestores de negócios.

Não adianta colher dados, se não é possível tirar coisas úteis deles. Todos os dados apresentados devem ser relevantes e adequados aos seus objetivos. Dados irrelevantes indicarão falta de foco e incoerência de pensamento.

Por isso, é fundamental manter uma equipe dedicada para se concentrar não apenas na limpeza, como na modelagem e nas previsões de dados. Geralmente, isso também significa automatizar o processo, mas não necessariamente que os seres humanos não possam estar envolvidos na tarefa.

Quanto mais rápido a empresa puder fazer esse trabalho, mais cedo terá as correções de curso e criar valor com os recursos existentes.

Faça a análise dos dados

Depois de coletar as informações certas para responder aos seus objetivos, é hora de uma análise de dados mais profunda. Comece manipulando seus dados de várias maneiras diferentes, como plotagem e localização de correlações ou criando tabelas.

Durante esta etapa, ferramentas e software de análise de dados são extremamente úteis. Uma das mais famosas é o Microsoft Excel, no qual é possível criar tabelas e gráficos e utilizar recursos como a filtragem de dados ou o cálculo de desvio padrão.

Alguns outros softwares existentes no mercado, como o Minitab ou o JMP, são ótimas opções para uma análise mais avançada e apresentam a vantagem de operacionalizados por meio de menus, facilitando a curva de aprendizagem.

Já o SAS e o R são softwares de programação utilizadas em análises complexas. O SAS é pago e utilizado por muitos bancos em suas modelagens de risco. Já o R é livre e tem sido uma ótima opção.

Quais as principais técnicas de análise de dados?

Quando se trata de análise de dados, existem quatro categorias principais: preditiva, prescritiva, diagnóstica e descritiva. Cada categoria é distinta no valor que oferece e em como ela pode ser usada nos negócios para aumentar a produtividade e a receita. É crucial entender cada categoria e saber o momento certo para usar uma dessas categorias.

Análise preditiva

Nessa análise é preciso entender porque certas coisas aconteceram e depois construir um modelo para projetar o que poderia acontecer no futuro. Daí o nome preditivo. A análise preditiva pode ser benéfica para as empresas, pois serve como um guia para tornar suas operações mais eficientes reduzindo os custos.

O processo também pode garantir que as empresas possam preservar os recursos necessários para aproveitar as oportunidades futuras. O negócio pode trabalhar com cada cliente para criar modelos, que podem prever qual cliente tem a maior intenção de criar o negócio novamente. Equipado com esses dados, a empresa poderia atribuir melhor os seus recursos aos clientes mais importantes e àqueles com maior potencial de retenção.

Análise prescritiva

Sem um caminho claro para entregar resultados valiosos, as análises atuais fornecem valor insuficiente. Por isso, a análise prescritiva é dedicada a encontrar o melhor curso de ação para uma determinada situação.

Ela ajuda a chegar mais perto de vincular os resultados a situações específicas. A análise prescritiva procura elencar opções de decisão sobre como identificar uma oportunidade, minimizar riscos futuros ou ilustrar as implicações de cada plano de ação. Na prática, essa analise pode processar de forma contínua e automática novos dados para melhorar a precisão das previsões e fornecer melhores opções de decisão.

Análise descritiva

As análises descritivas têm o objetivo de resumir e relatar dados. Ela é voltada para o que está acontecendo atualmente ou o que já aconteceu em uma organização. Por exemplo, uma empresa descobriu que gastou uma determinada quantia em diferentes programas de treinamento em vendas.

A partir dos dados colhidos dos custos em treinamento é possível determinar qual programa fornece o maior ROI, além de implementar um plano para analisar quais programas precisam ser descartados e quais devem ser duplicados e expandidos para maximizar a receita.

Análise diagnóstica

Como o próprio nome diz, a análise de diagnóstico é uma forma de estudo avançado que examina dados ou conteúdo para responder à pergunta “por que isso aconteceu?”. Esse processo envolve, o detalhamento, a descoberta de dados, mineração de dados e correlações.

Ela oferece a maneira mais rápida e simples para as organizações obterem insights mais significativos sobre funcionários e resolverem problemas complexos da força de trabalho. As ferramentas interativas de visualização de dados permitem que os gerentes pesquisem, filtrem e comparem facilmente as informações. Os filtros também permitem um instantâneo dos funcionários em várias categorias, como localização, divisão, desempenho e estabilidade.

Como apresentá-la no trabalho?

A tabulação dos dados coletados, etapa necessária para a análise, ajuda também no momento de apresentação dos dados por permitir uma melhor visualização dos mesmos. Para apresentá-los, é possível utilizar tabelas, relatórios ou quadros.

Uma das técnicas mais comuns usadas para resumir é usar gráficos, particularmente gráficos de barras, que mostram cada ponto de dados em ordem, ou histogramas – que são barras agrupadas em categorias mais amplas.

Além disso, a apresentação é muito mais do que apenas descrever os resultados obtidos. O principal objetivo é acrescentar uma nova conclusão sobre o assunto, algo desconhecido até então. Portanto, é necessário discutir esses resultados. Entre outros questionamentos pertinentes ao assunto, alguns se destacam, confira abaixo.

  • Por que os resultados foram esses?
  • O que eles significam?
  • Isso pode ser considerado um problema?
  • Como solucioná-lo?
  • Isso representa uma oportunidade?
  • Como explorá-la?

Para que os resultados dessa análise de dados sejam argumentos fortes e plausíveis, a recomendação é discuti-los com embasamento na literatura da área, confrontando pensamentos de outros profissionais e pesquisadores.

Um exemplo de análise de dados é uma pesquisa realizada pela CDW Healthcare com 150 instituições de saúde. Os responsáveis pela tomada de decisões das instituições responderam perguntas a respeito do processo de implementação de uma operação de análise de dados nos hospitais.

Um dos resultados divulgados no estudo foi a respeito dos principais motivos para essa implementação. Ao organizar os resultados por ordem decrescente, temos como principal motivador os crescentes custos no setor da saúde, com 59% das instituições tendo apontado esse fator; em seguida, o incentivo à adoção, com 44%; em terceiro, o cuidado responsável, com 41%; a lei de proteção ao paciente, com 36%; e, por fim, com 31%, o sistema de pagamento “pago por desempenho”.

Essas informações podem ser apresentadas em um gráfico de barras. Em relação à discussão, esses dados ofereceram um importante panorama da situação da área da saúde no país, apontando em que devem ser concentrados investimentos.

A análise de dados permite maior eficácia na tomada de decisões. Reagir rápida e corretamente às mudanças do mercado é fundamental para se destacar perante a concorrência. É preciso escolher o melhor método para obter as respostas mais relevantes para o seu empreendimento, e assim transformar dados brutos em boas estratégias de negócios.

Assim, aposte na tecnologia e boas técnicas de análise de dados como aliada para apresentar resultados mais claros e objetivos em sua área!

Gostou das técnicas de análise de dados? Então, confira nosso outro artigo sobre como aumentar os seus resultados!


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