Em um mundo em que ouvimos com tanta frequência que “dados são o novo petróleo”, é natural que tenhamos tantos termos diferentes para esse universo. Big data, data analytics, business intelligence, mineração de dados, embedded analytics entre tantos outros. Neste post vamos entender o que é data analytics e suas diferenças para Business Intelligence.
O que é Data Analytics?
Atualmente, existem muitas fontes de dados em uma empresa, como as ferramentas de Gestão de Relacionamento com o Cliente (CRM) e o Sistema Integrado de Gestão Empresarial (ERP). Na nuvem, podemos citar o Google Analytics, Google Ads, ferramentas de gestão de e-commerce e de mensuração de redes sociais. As soluções de BI se propõe a unificar esses dados dispersos em apenas um lugar, possibilitando a análise de forma integrada.
Como já falamos no post O que é BI e como transformar dados em resultados reais, concretos e mensuráveis, Business Intelligence é “um conjunto de técnicas e ferramentas para transformar dados brutos em informações significativas e úteis para a gestão de um negócio”. Ele é extremamente útil para gestores tomarem decisões baseados em dados. Tá, mas o que é Data Analytics? Vamos explicar!
O Data Analytics é responsável pela descodificação e análise de informações. Isso geralmente é feito com o uso de algoritmos de alta complexidade, como o da Sisense. Resumindo, é um conjunto de práticas para a obtenção, processamento e análise de dados estratégicos e de qualidade.
Diferenças entre Data Analytics e Business Intelligence:
Enquanto o BI é responsável pela tomada de decisões, o Data Analytics também permite fazer as perguntas certas. Estes dois tipos de ferramentas se encontram no mesmo processo, mas em pontas diferentes. Afinal, do que adianta um relatório bem elaborado se os gestores utilizarem apenas a sua intuição para tomar as decisões?
Agora que já sabemos um pouco mais sobre Data Analytics, podemos ver um pouco sobre seu funcionamento.
Quais são os tipos de Data Analytics?
Como falamos acima, Data Analytics é sobre fazer as perguntas certas. Confira abaixo algumas diferentes formas de extrair e analisar os dados:
Análise descritiva
Bastante utilizada pela TI, também é conhecida como mineração de dados. Aqui, o cientista consegue extrair dados qualificados em tempo real.
Análise diagnóstica
O objetivo da análise diagnóstica é medir os resultados das ações, respondendo às perguntas “o que?”, “quando?”, “onde?” e “como?”.
Análise preditiva
Consiste em coletar e filtrar para identificar padrões para fazer previsões. Fizemos um post em nosso LinkedIn recentemente sobre isso, em que explicamos a análise preditiva em quatro imagens.
Análise prescritiva
É uma metodologia que une a análise descritiva e preditiva. Enquanto o objetivo da análise preditiva se propõe a dizer como será o futuro, com base nos padrões analisados, a análise prescritiva busca oferecer insights para a tomada de decisões que irão alterar o futuro. Ou seja: o que deve ser feito hoje para que a gente alcance os nossos objetivos no futuro?
Um fator de grande importância para qualquer analista de dados, é a escolha da ferramenta de BI. A BlueMetrics é parceira da Sisense, uma das maiores empresas de Data Analytics e Business Intelligence do mercado mundial, e oferece uma poderosa ferramenta para análise de dados. Caso tenha interesse, mande uma mensagem pelo formulário que em breve entraremos em contato.
Se quiser entender um pouco mais sobre o assunto e como escolher a sua ferramenta, recomendamos a leitura do post Tudo o que você precisa saber para escolher bem a sua solução de BI.
