Como o data analytics revoluciona o ciclo de crédito

O uso de dados nunca foi tão necessário para a tomada de decisões no ambiente corporativo. Por conta disso, o conceito de data analytics tem se tornado uma ferramenta indispensável para empresas que desejam otimizar processos e reduzir riscos.

Se antes as organizações confiavam apenas na intuição e na experiência para tomar decisões, hoje, é possível alicerçar cada movimento estratégico em informações sólidas e validadas.

Vamos explorar o que é data analytics, seus tipos, como ele pode ser aplicado de maneira prática nas empresas e a relação com o ciclo de crédito.

O que é data analytics?

É o processo de examinar grandes volumes de dados para descobrir padrões, correlações e tendências que possam fornecer insights valiosos. Ao contrário de apenas coletar dados brutos, o trabalho com data analytics envolve transformar essa informação em algo útil, que apoie decisões estratégicas.

Esse processo começa com a coleta de dados e passa por uma organização e análise, muitas vezes utilizando ferramentas avançadas como algoritmos de aprendizado de máquina e inteligência artificial. O diferencial está não apenas no que se faz com os dados, mas na quantidade e na velocidade com que as informações são processadas. À medida que as empresas se tornam mais data-driven, ou seja, orientadas por dados, elas podem atuar com maior precisão para antecipar cenários e melhorar sua competitividade.

Quais são os tipos de data analytics?

O campo do data analytics não é homogêneo. Existem várias abordagens e metodologias que podem ser usadas dependendo do objetivo da análise e do tipo de dado disponível. Vamos explorar os 4 principais a seguir:

1. Análise preditiva

A análise preditiva usa dados históricos para prever tendências futuras. E muitas empresas já contam com soluções avançadas, como modelos analíticos baseados em Machine Learning e inteligência artificial, para prever com precisão riscos de inadimplência ou potenciais oportunidades comerciais.

Essa abordagem é comum em setores como financeiro e marketing, onde entender as necessidades do cliente e os padrões de consumo otimizam campanhas e reduzem riscos.

2. Análise prescritiva

A análise prescritiva vai além da previsão: ela recomenda ações. Com base nos dados analisados, ela sugere o melhor caminho a seguir para atingir um determinado objetivo. No ciclo de crédito, por exemplo, pode ser usada para definir estratégias de concessão de crédito ou identificar quando é mais vantajoso para a empresa conceder ou recusar um crédito com base no perfil financeiro do cliente.

3. Análise descritiva

Esse tipo de análise é mais focado em entender o que está acontecendo no presente. A análise descritiva se concentra em descrever eventos passados, identificar padrões ou tendências recorrentes.

Por exemplo, em uma empresa de varejo, pode ser utilizada para entender quais produtos estão tendo maior demanda, ajudando a otimizar os estoques e a melhorar a experiência do cliente. Além disso, a análise de dados pode ser fundamental para entender como o setor varejista pode definir e ajustar limites de crédito com dados alternativos, permitindo decisões mais precisas e personalizadas para cada cliente.

4. Análise diagnóstica

A análise diagnóstica responde à pergunta "por que isso aconteceu?". Diferentemente da análise descritiva, que tem como foco os dados, a diagnóstica tenta encontrar a causa raiz de um problema.

Esse tipo de análise é especialmente útil em cenários onde é necessário entender por que uma estratégia falhou ou por que um determinado comportamento do consumidor ocorreu. Ela permite que as empresas aprendam com seus erros e ajustem as suas abordagens no futuro.

Como o data analytics pode ajudar as empresas?

As vantagens do data analytics para as empresas são vastas e podem ser aplicadas em diversos departamentos. Confira os principais benefícios:

1. Compreensão mais profunda dos clientes: ao contar com o suporte de soluções como a Gestão de Clientes da Serasa Experian, é possível consolidar as análises comportamentais e financeiras da base e trabalhar um a um os perfis de clientes. Isso facilita as decisões estratégicas de crédito, reduzindo riscos e permitindo oferta mais personalizadas, aumentando a fidelização e a satisfação de quem compra com você;

2. Melhora na eficiência operacional: ao identificar ineficiências, gargalos ou processos desnecessários, o data analytics ajuda as empresas a otimizarem seus fluxos de trabalho e a reduzirem custos. Em setores como a logística, essa análise pode ser crucial para melhorar os prazos de entrega e a gestão de estoque;

3. Identificação de novas oportunidades de mercado: as tendências de consumo podem ser antecipadas por meio da análise de dados, isso ajuda as empresas a identificar nichos de mercado ainda não explorados ou demandas que estão crescendo. Isso pode ser um diferencial competitivo importante em mercados saturados;

4. Previsão do comportamento do mercado: com modelos preditivos, é possível antecipar mudanças no mercado e adaptar estratégias de marketing, precificação ou expansão. Esse tipo de análise é valioso tanto para a gestão de estoque quanto para a precificação dinâmica de produtos e serviços;

5. Identificação de riscos e oportunidades financeiras: no setor financeiro, a análise de dados é importante para prevenir fraudes, inadimplência e outros riscos. Ao mesmo tempo, ela possibilita a identificação de áreas para otimização de custos e aumento de receitas, impactando diretamente o desempenho financeiro da empresa.

Como começar a usar o data analytics?

A implementação de data analytics em uma empresa pode ser uma tarefa desafiadora, mas com um planejamento estratégico, os resultados podem ser extremamente positivos. Aqui estão os passos indispensáveis para começar a adotar essa abordagem na sua organização:

Defina objetivos

Antes de começar, é fundamental que a empresa saiba o que espera alcançar com a análise de dados. Quer entender melhor os comportamentos dos clientes? Reduzir custos operacionais? Melhorar a previsão de demanda? Definir esses objetivos vai ajudar a guiar todo o processo de coleta e análise.

Identifique as fontes de dados

Para realizar uma análise precisa, é necessário identificar quais fontes de dados serão utilizadas. Isso pode incluir dados internos, como registros de vendas ou informações de CRM, e dados externos, como tendências de mercado ou feedback de clientes nas redes sociais.

Colete e armazene as informações

A coleta de dados deve ser feita de forma sistemática e estruturada para garantir informações consistentes. Grandes empresas podem contar com plataformas integradas para centralizar e organizar diferentes fontes de dados, aumentando a agilidade e a segurança sem abrir mão da alta qualidade das informações usadas em análises estratégicas.

Faça uma limpeza e prepare os dados

Os dados brutos geralmente contêm erros ou informações irrelevantes. A limpeza e a preparação desses dados são etapas primordiais para garantir a qualidade das análises, removendo inconsistências e duplicidades que possam distorcer os resultados.

Analise as informações obtidas

Com os dados limpos e organizados, a análise pode começar. Ao utilizar ferramentas de visualização e técnicas de análise estatística, será possível identificar padrões e insights que ajudem na tomada de decisões.

Baseie suas decisões no que foi coletado

Finalmente, é hora de tomar decisões baseadas nas informações extraídas. Essas decisões podem influenciar desde ajustes operacionais até grandes mudanças estratégicas.

Qual a diferença entre data analytics, big data e data science?

Muitas vezes, os termos data analytics, big data e data science são usados de forma intercambiável, mas na realidade, eles se referem a conceitos diferentes. Big data diz respeito ao volume massivo de dados coletados, enquanto data science envolve o uso de modelos e algoritmos para extrair valor desses dados. Já o data analytics é o processo de interpretar esses dados, tornando-os úteis para as decisões empresariais.

Qual é a relação entre data analytics e data ops?

Data ops é uma abordagem que visa otimizar e agilizar o ciclo de vida dos dados dentro de uma organização. Embora o data analytics envolva a análise dos dados, o data ops tem como foco o gerenciamento eficiente desses dados para garantir que eles sejam coletados, armazenados, processados e disponibilizados de forma confiável. Ambos trabalham em conjunto para garantir que as análises sejam feitas de maneira eficaz e com dados de alta qualidade.

A Serasa Experian é a primeira Datatech do Brasil!

A Serasa Experian se destaca como a maior Datatech da América Latina, liderando o mercado com soluções de inteligência analítica. Nossa missão é ajudar empresas a transformar grandes volumes de dados em insights valiosos e acionáveis e, dessa maneira, melhorar a adoção de decisões e a redução de riscos, especialmente no ciclo de crédito.

Com uma equipe de especialistas em machine learning e inteligência artificial, a Serasa Experian oferece soluções que não apenas coletam dados, mas também identificam padrões e antecipam comportamentos. Essa tecnologia otimiza o ciclo de crédito, ajudando empresas a minimizar riscos e a aumentar a precisão na concessão de crédito com base em dados atualizados e completos.

Com o avanço da tecnologia, as empresas têm à disposição poderosas ferramentas de data analytics que podem transformar seu modo de operar. Ao integrá-las aos processos empresariais, sua organização ganha agilidade, precisão e capacidade de antecipar tendências, além de melhorar sua competitividade no mercado.