Todo processo organizacional é proveniente de um conjunto de decisões. Logo, as empresas e as startups que fazem as melhores escolhas apresentam resultados superiores, obtêm vantagem competitiva e geram mais valor mercadológico. A maneira correta de conseguir isso é por meio de um recurso analítico que contribui para a tomada de decisões. Ele é chamado de Advanced Analytics — ou análise avançada (AA). Essa é uma das ferramentas mais poderosas para a gestão de um negócio, pois a transformação digital aumenta exponencialmente a demanda de obrigações nos ambientes online. Afinal, um volume grande de dados é gerado a todo instante (em tempo real). No entanto, a ausência de orientações e de soluções robustas para analisar esses conteúdos, com inteligência operacional, limita as oportunidades de negócio. Pensando nisso, este material aborda o que é análise avançada de dados. Você vai entender como ela pode ajudar a sua empresa a ser mais competitiva no mercado. Continue a leitura e descubra todo o potencial do Advanced Analytics!

O que é análise avançada de dados?

O Advanced Analytics é um recurso que abrange diversos fatores relevantes. Entre eles, o machine learning, a modelagem preditiva, os métodos estatísticos e as técnicas de automação de processos, além de ferramentas de Nusiness Intelligence (BI) para analisar informações. Em suma, essa análise avançada de dados tem o poder de impulsionar a ciência de dados para idealizar tendências e prever eventos potenciais. A propósito, a análise avançada inclui e integra as análises preditiva (previsão de possíveis cenários) e prescritiva (avaliação de cisões em situações futuras). Por sua vez, os sistemas analíticos contêm funcionalidades estatísticas integradas à experiência dos usuários, como colunas de cálculo e capacidade de inserir expressões numéricas em gráficos, além de outras funções avançadas. Dessa forma, é possível criar medidas preditivas e aplicá-las na empresa de maneira integrada e intuitiva.

Como a análise avançada de dados funciona?

Na prática, a análise de dados passa a ser realmente "avançada" a partir do momento em que o gestor reúne as competências de liderança convencionais e a tomada de decisão — a exemplo da intuição, da técnica e da experiência. Assim, ocorre a integração da tecnologia com soluções em gerenciamento de dados. Ou seja, trata-se de uma maneira de aperfeiçoar o serviço, trazendo mais precisão, inteligência e, é claro, rapidez. Para entender melhor o seu funcionamento, é necessário levar em conta que o objetivo principal da análise de dados é a exploração avançada de todas as informações que foram coletadas pela organização. O intuito é transformar esses dados em insumos extremamente importantes para que a companhia possa alavancar. Isso quer dizer que a adoção do Advanced Analytics implica assegurar a eficiência, tanto em âmbito estratégico quanto em âmbito operacional, solucionando os entraves de maneira célere e "driblando" os desafios mercadológicos que surgem no caminho.

Quais são os seus métodos de aplicação?

Após entender o que é análise avançada de dados e o funcionamento dela, é hora de compreender como acontece a aplicação da estratégia e os seus métodos. Confira, a seguir!

Análise descritiva

A análise descritiva viabiliza o entendimento — em tempo real — de eventos e processos, representando a etapa menos complexa da análise. Na prática, a partir do uso de estatísticas e de métricas, ocorrem o resumo e a definição dos dados em conjuntos para a avaliação. Nesse método, são utilizados gráficos, tabelas e outros recursos similares, com o intuito de analisar as médias, os números, os percentuais, os índices etc. Portanto, é por meio da análise descritiva que o gestor pode dar início ao seu processo de tomada de decisão com fundamentação nos dados.

Mineração de dados

Esse método de aplicação, diferentemente do anterior, já torna a análise mais avançada ao estabelecer extensos conjuntos de padrões e de informações. A partir disso, então, o gestor passa a ter uma "base" para as previsões, o que é bastante válido, principalmente, para planejamentos estratégicos. Em suma, trata-se de um modo de prever as nuances mercadológicas e de procurar medidas de antecipação. Assim, torna-se possível a aplicação de iniciativas de providência ou de prevenção para que os planos de negócios sejam efetivamente executados.

Simulação

Com a finalidade de "imitar" os processos e checar os resultados obtidos, a simulação permite que as possíveis operações sejam avaliadas. No entanto, é fundamental destacar que o responsável deve evitar ao máximo tomar decisões equivocadas ou de baixo efeito.

Análise preditiva

A análise preditiva é um dos métodos mais interessantes do Advanced Analytics, já que viabiliza que sejam feitas correlações entre os resultados e os fatores. Assim, torna-se possível gerar uma informação que é baseada em cenários futuros. Na prática, a partir dessa previsibilidade, pode-se alcançar mais precisão nas tomadas de decisões, já que esse tipo de análise leva em conta:

• mineração de dados;
• histórico das informações;
• Inteligência Artificial;
• estatísticas importantes para a tomada de decisão.

Como o Advanced Analytics ajuda na valorização por meio de dados?

A análise avançada de dados operacionaliza e obtém vantagem dos ativos de dados. Representa uma forma potencial para extrair valor de registros e de informações — sejam arquivos armazenados em um Big Data, sejam dados gerados por atividades e por operações de rotina. As instituições que utilizam recursos analíticos avançados têm a capacidade de construir conhecimentos para prever eventos futuros, garantindo confiabilidade, de modo que os resultados sejam facilmente reproduzíveis. A análise avançada, nesse caso, pode solucionar gargalos operacionais complexos com precisão. Algumas técnicas aplicadas no Advanced Analytics são:

• clusterização, que é a compilação de informações com base nas semelhanças entre elas;
• cálculos, que envolvem funcionalidades de contagens e estimativas, como agregações, expressões e fórmulas;
• recursos estatísticos, a exemplo de gráficos, de relatórios operacionais, de círculos de comparação e de relações entre resultados;
• machine learning, já que os dados gerados pelas máquinas produzem padrões detalhados que identificam procedimentos complexos, garantindo previsões mais precisas. Esses registros são aplicados em análises de causa raiz de processos e na identificação de falhas.

Essas técnicas podem ser aplicadas para averiguar e para moldar os dados da empresa, de modo a otimizar processos a partir de uma visão bastante prática.

Qual é a importância da análise avançada de dados?

No passado, as aplicações convencionais de BI eram suficientes para a maioria dos gestores. Agora, eles estão investindo no Advanced Analytics para potencializar o retorno sobre o investimento (ROI). O AA permite que a organização otimize as suas atividades internas e externas para obter vantagens competitivas, de modo a posicionar o negócio em direção a um sucesso futuro.

Benefícios do Advanced Analytics

A seguir, confira as vantagens que a sua empresa pode obter com a aplicação desse recurso analítico.

Integração entre departamentos e setores

O AA favorece a integração entre as diversas áreas do negócio: administrativo, financeiro, contábil, comercial, marketing, RH etc. Com a compilação e a análise de dados, fica mais fácil monitorar os processos internos e acompanhar cada procedimento, assim como verificar se os resultados estão dentro ou fora do programado. Além disso, a comunicação mútua entre departamentos e colaboradores é aprimorada. Como todos buscam informações em uma mesma fonte (no software de gestão), as barreiras entre os setores são eliminadas, deixando o fluxo operacional mais simplificado.

Redução de riscos

Com as previsões da análise avançada de dados, você toma decisões menos arriscadas, graças à compilação abrangente do histórico laboral. Dessa forma, é possível detectar e gerenciar riscos com eficiência. Com base em estatísticas de probabilidade, torna-se possível, inclusive, investir em atividades que trazem resultados mais competitivos.

Precisão e velocidade

Para superar a concorrência, é preciso estabelecer ambientes ágeis e dinâmicos. A agilidade e a precisão dos cenários preditivos garantem formas de se destacar no mercado, o que permite fazer previsões e estimativas extremamente realistas. O AA traz recursos avançados que antecipam tendências e impulsionam a criação de soluções de ponta, estabelecendo uma realidade operacional ágil e de melhoria contínua. Saber como atender às transformações do mercado com ideias provenientes de análises avançadas é um diferencial e tanto para a empresa.

Quais são os casos em que se pode utilizar o Advanced Analytics?

A seguir, conheça os contextos e as operações que podem fazer uso da análise avançada de dados.

Gestão da cadeia de suprimentos

É bom ter uma cadeia de suprimentos que reage às oscilações do mercado, incluindo demandas sazonais, variação de custos e preferências do cliente. Nesse sentido, o AA pode ajudar a evitar falhas, eliminar a frequência de atrasos e otimizar processos.

Análise de marketing

Compreender os consumidores é uma tarefa desafiadora, pois é preciso criar uma estratégia comercial e de marketing eficiente para convertê-los no momento certo. Com o apoio do Advanced Analytics, é possível fazer campanhas e vendas personalizadas para aprimorar a jornada do cliente e gerar fidelizações.

Análise de risco

Todo negócio busca estratégias para diminuir riscos, mas somente os que aplicam análises avançadas de dados conseguem gerenciar grandes volumes de informações em tempo real para detectar situações de risco. Técnicas analíticas de ponta conseguem identificar falhas em pedidos ou, até mesmo, acompanhar a reputação comercial de fornecedores e de clientes.

Análise de Recursos Humanos

A satisfação do colaborador é indispensável para atender ao fluxo operacional diário. Nesse sentido, o Advanced Analytics pode ser aplicado para diminuir a rotatividade de talentos e os custos com contratação e com treinamento. Além disso, é possível montar um programa de benefícios capaz de gerar a retenção de profissionais a longo prazo.

Operações de negócios

Essa técnica avançada é altamente reativa às mudanças mercadológicas, pois aprimora as decisões com base em previsões e em tendências futuras. Ela também garante a otimização de desempenho operacional e a produtividade, aumentando a receita e solucionando gargalos com agilidade. Agora que você sabe o que é análise avançada de dados, percebeu como pode ajudar a sua empresa a obter resultados competitivos? O uso dos recursos que integram essa técnica garante inúmeras possibilidades de melhoria, além de trazer novas formas de gerenciar demandas internas e lapidar a experiência dos clientes. A leitura do post foi produtiva? Você já conhecia todo o potencial do Advanced Analytics? Deixe o seu comentário!