Mas afinal, o que é Data Analytics?
Data Analytics envolve a análise de conjuntos de dados para descobrir insights e padrões significativos. É um processo que combina métodos estatísticos, técnicas de modelagem e algoritmos para interpretar e extrair valor dos dados brutos.
Ao examinar informações quantitativas, como vendas ou comportamento do cliente, as organizações podem tomar decisões mais informadas, identificar oportunidades de negócios e otimizar suas operações.
Como empresas têm utilizado esse serviço?
No dinâmico setor empresarial no Brasil, a capacidade de tomar decisões inteligentes é um fator crítico para o sucesso das empresas.
Por conta da concorrência acirrada, a rápida evolução das preferências dos consumidores e as margens apertadas exigem uma abordagem estratégica baseada em insights confiáveis.
No setor de varejo, por exemplo, essas decisões podem ter um impacto significativo nos resultados das empresas. Em um caso, uma empresa europeia de materiais de construção definiu preços que aumentaram as margens em até 20% para produtos selecionados (Fonte: Mckinsey).
Mas como funciona um projeto de Data Analytics?
Um projeto de Data Analytics geralmente é dividido em 6 fases: estruturação do banco de dados, limpeza e extração, análise exploratória, modelagem e criação de relatórios automáticos e interativos.
Dessa forma, vamos entender melhor como funciona cada uma delas!
Imersão
Nesta etapa, a equipe de Data Analytics se imerge no contexto do projeto, compreendendo os objetivos, requisitos e restrições. É essencial entender a natureza dos dados disponíveis, bem como as metas específicas do projeto. Essa imersão permite que a equipe desenvolva uma visão clara do escopo e estabeleça expectativas realistas.
Estruturação do Banco de Dados
Essa etapa envolve a definição de esquemas, tabelas e relacionamentos adequados para armazenar os dados relevantes ao projeto. É importante garantir que o banco de dados seja otimizado para facilitar a consulta e a manipulação dos dados posteriormente.
Limpeza e Extração
Após a estruturação do banco de dados, é necessário realizar a limpeza e a extração dos dados. Isso envolve a identificação e correção de erros, remoção de valores ausentes ou inconsistentes, padronização de formatos e transformação dos dados brutos em um formato adequado para análise.
Análise Exploratória
Nesta etapa são aplicadas técnicas de análise exploratória para compreender melhor os dados. Isso pode incluir a visualização dos dados por meio de gráficos, a identificação de padrões e tendências e a busca por insights preliminares. A análise exploratória ajuda a direcionar a modelagem e a seleção de técnicas apropriadas para análise posterior.
Modelagem
Essa etapa envolve a escolha dos modelos adequados de machine learning, a definição de variáveis de entrada e de saída, o treinamento e a avaliação dos modelos usando os dados disponíveis, para realizar previsões.
Relatórios automáticos e interativos
Por fim, é criado um sistema de relatórios automáticos e interativos para fornecer resultados e insights de forma acessível aos usuários finais. Esses relatórios podem ser gerados através de um software de dashboards, como o Power BI.
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