O que é data analytics e como ele orienta decisões de negócio

Data Analytics é o processo de coletar, organizar e interpretar grandes volumes de dados, transformando-os em informações valiosas para empresas. Com ele, é possível identificar padrões, prever tendências e tomar decisões mais estratégicas e assertivas.

Em um cenário em que os dados estão cada vez mais acessíveis, saber utilizá-los corretamente pode significar a diferença entre o sucesso e o fracasso de uma organização. Quer entender como sua empresa pode se beneficiar com o uso de Data Analytics? Continue lendo e descubra como essa ferramenta pode transformar seu negócio!

Data Analytics: o que é e como funciona?

Data Analytics é a ciência que estuda grandes conjuntos de dados gerados por diversos sistemas e algoritmos, ajudando a extrair conclusões estratégicas. Esse processo envolve várias etapas, como a coleta, organização, transformação e análise de dados, utilizando técnicas estatísticas, matemáticas e tecnológicas.

Juntos, dados e analytics compõem uma ferramenta poderosa usada em setores como finanças, marketing, recursos humanos, logística e muitos outros, possibilitando que empresas e organizações melhorem suas operações, identifiquem novas oportunidades e tomem decisões baseadas em evidências sólidas.

O processo é geralmente realizado com o auxílio de softwares especializados, que são capazes de analisar grandes volumes de dados e gerar automaticamente relatórios e gráficos. Esses sistemas facilitam a interpretação das informações, tornando-as acessíveis para os tomadores de decisão.

Imagine que os dados da sua empresa são passageiros do Titanic. Nesse contexto, a inteligência analítica seria o primeiro a gritar "Cuidado com o iceberg!" Transformar informações em decisões estratégicas pode salvar o seu negócio ou deixá-lo tão incrível quanto um cruzeiro de luxo.

Neste vídeo, exploramos o mundo da inteligência de dados e Analytics. Descubra como analisar grandes volumes de dados utilizando ferramentas avançadas para gerar insights valiosos. Usando matemática, estatística e machine learning, revelamos padrões e prevemos tendências que ajudam empresas a entender melhor seus clientes e ajustar estratégias em tempo real.

Vamos além do óbvio e mostramos como a inteligência analítica antecipa cenários futuros e sugere ações para alcançar melhores resultados. Desde personalizar campanhas de marketing até prever surtos de doenças na saúde, a análise de dados é fundamental para otimizar processos e garantir vantagem competitiva. Confira:

Quais são os tipos de Data Analytics?

O Data Analytics desempenha um papel crucial nas decisões estratégicas das empresas, permitindo uma análise detalhada dos dados para obter insights.

Existem quatro principais tipos de Data Analytics, cada um com um enfoque diferente que responde a perguntas específicas e oferece uma abordagem única para entender os dados. Ao compreender essas perguntas e aplicar a análise correta, as empresas podem tomar decisões mais informadas e direcionadas para alcançar seus objetivos.

1. Análise preditiva

A análise preditiva é usada para antecipar tendências e tomar decisões mais assertivas, baseando-se em dados históricos e algoritmos avançados. Utiliza técnicas de machine learning e estatísticas para realizar previsões, identificando padrões e comportamentos que ajudam a prever eventos futuros.

Por exemplo, a análise preditiva pode ser aplicada para estimar a demanda de um produto nos próximos meses, avaliar o risco de cancelamento de clientes (churn) ou prever o valor de uma ação no mercado. Essas previsões permitem que as empresas se antecipem a desafios e oportunidades, otimizando suas estratégias com base em dados concretos e tendências futuras. Dessa forma, responde ao questionamento: “O que provavelmente vai acontecer?”.

2. Análise descritiva

A análise descritiva tem como objetivo entender e explicar o que aconteceu no passado, com base no histórico de dados. Ela apresenta um resumo detalhado das informações, utilizando métricas e ferramentas visuais, como gráficos e tabelas, para facilitar a interpretação dos dados.

Um exemplo comum de análise descritiva são os relatórios mensais de vendas e faturamento, que fornecem uma visão clara do desempenho da empresa ao longo de um período. Essa abordagem ajuda as organizações a identificar padrões e comportamentos passados, servindo de base para decisões mais informadas e estratégicas no presente. Ela responde à pergunta “o que está acontecendo?”.

3. Análise prescritiva

A análise prescritiva oferece recomendações práticas para a empresa alcançar seus objetivos, orientando a tomada de decisões com base em dados e modelos avançados. Ela vai além da análise descritiva e preditiva, descreve ou prevê cenários futuros e sugere o melhor curso de ação a ser seguido.

Além disso, a análise prescritiva pode simular o impacto de diferentes decisões antes de serem implementadas, ajudando as empresas a escolherem estratégias que maximizem os resultados. Por exemplo, em uma empresa de logística, essa análise pode sugerir rotas de entrega otimizadas, reduzindo custos e melhorando a eficiência.

Essa análise prescritiva responde à pergunta: “O que devemos fazer?” e fornece orientações claras para que a empresa tome decisões mais acertadas e diretas para alcançar seus objetivos.

4. Análise diagnóstica

A análise diagnóstica foca em identificar e explicar as causas de eventos ou problemas que ocorreram na empresa. Quando a organização enfrenta contratempos, essa análise investiga os dados para diagnosticar os erros ou falhas que contribuíram para o problema, permitindo uma compreensão mais profunda do que deu errado.

O objetivo é entender o que aconteceu e evitar que os mesmos erros se repitam no futuro, proporcionando uma base para a melhoria contínua. Essa análise responde à pergunta “Por que isso aconteceu?”, ajudando a empresa a ajustar suas estratégias e operações com base nas visões obtidas.

Qual a importância do Data Analytics para as empresas?

Para reforçar a importância do Data Analytics, separamos os seus principais benefícios:

Tomada de decisões baseada em dados

O Data Analytics permite que as empresas tomem decisões mais informadas e estratégicas, baseadas em dados concretos em vez de suposições. Isso ajuda a reduzir o risco de erro e aumenta a eficácia das estratégias de negócios.

Na concessão de crédito, por exemplo, o uso de modelos analíticos avançados substitui a avaliação puramente cadastral. Ao analisar o comportamento de pagamento de empresas e consumidores, o sistema define limites e taxas adequados a cada perfil, automatizando a aprovação com critérios técnicos e consistentes.

Aumento da eficiência operacional

A análise de dados ajuda a identificar ineficiências e áreas de melhoria em processos internos. Com isso, as empresas podem otimizar suas operações, reduzir desperdícios, melhorar a produtividade e economizar recursos.

Um exemplo prático ocorre na gestão de fornecedores, em que a análise de dados avalia continuamente a saúde financeira, a regularidade jurídica e os riscos operacionais dos parceiros da cadeia de suprimentos. Isso reduz o tempo gasto em auditorias manuais e previne paralisações na linha de produção ou na prestação de serviços.

Personalização de produtos e serviços

Com o Data Analytics, as empresas podem compreender melhor as necessidades e preferências de seus clientes, permitindo que ofereçam produtos e serviços mais personalizados. Isso aumenta a satisfação do cliente e contribui para a fidelização.

No setor financeiro, as empresas aplicam modelos de segmentação que combinam dados demográficos e econômicos com perfis de comportamento para classificar a base de clientes. Com isso, as instituições conseguem sugerir de forma direcionada um tipo específico de financiamento ou investimento para o público com maior aderência.

Identificação de tendências de mercado

Empresas que utilizam Data Analytics conseguem prever tendências e mudanças no mercado, o que lhes permite adaptar-se mais rapidamente às demandas dos consumidores e se antecipar à concorrência.

Grandes redes utilizam o enriquecimento de bases cadastrais com dados demográficos e macroeconômicos externos para identificar novas regiões consumidoras antes de abrir filiais físicas. Essa inteligência espacial revela o real potencial de consumo local e mapeia a saturação da concorrência nas áreas estudadas.

Aprimoramento da experiência do cliente

Ao analisar o comportamento do cliente, as empresas podem identificar pontos de dor, melhorar os processos de atendimento e desenvolver estratégias que proporcionem uma experiência de usuário mais satisfatória e eficiente.

No ecossistema de vendas consultivas, a análise de dados permite mapear a jornada de compra e prever quando um cliente tem maior probabilidade de atualizar ou cancelar um serviço. Ao acionar os times de atendimento de forma preventiva, o negócio resolve atritos operacionais e mantém a satisfação com a marca elevada.

Redução de riscos e prevenção de fraudes

A análise de dados ajuda a detectar padrões anômalos e comportamentos de risco, permitindo que as empresas ajam proativamente para mitigar riscos, prevenir fraudes e garantir a segurança das operações.

No comércio eletrônico, o cruzamento de dados em tempo real verifica se o preenchimento de propostas, os dados de localização e o comportamento de navegação condizem com o histórico do cliente legítimo. O sistema emite alertas preventivos imediatos que interrompem tentativas de fraudes de identidade antes da finalização da compra.

Otimização de campanhas de marketing

Com Data Analytics, as empresas podem medir a eficácia de suas campanhas de marketing em tempo real e ajustá-las com base nos dados de desempenho, aumentando o retorno sobre o investimento (ROI).

As equipes de marketing e vendas aplicam análises de dados para segmentar e qualificar leads B2B com base no porte econômico e na saúde financeira das empresas prospectadas. Isso direciona o investimento publicitário e os esforços comerciais apenas para os contatos que possuem alta aderência e capacidade de fechamento.

Inovação e desenvolvimento de novos produtos

Os insights gerados por meio da análise de dados podem revelar lacunas no mercado ou novas oportunidades de inovação, ajudando as empresas a desenvolverem produtos e serviços que atendam melhor às necessidades dos consumidores.

A análise contínua de carteiras de clientes existentes revela, por exemplo, grupos de consumidores que possuem demandas específicas não atendidas, como perfis com baixa pontuação tradicional, mas que demonstram excelente comportamento de pagamento em outras frentes, gerando a oportunidade de desenhar novos modelos de microcrédito customizados.

Qual a diferença entre Big Data, Data Science e Data Analytics?

As três áreas trabalham com o mesmo insumo: dados. No entanto, seus objetivos são distintos e complementares. Entenda a diferença:

Data Science

É a ciência que transforma esses dados brutos em insights. O cientista de dados utiliza métodos estatísticos, algoritmos de machine learning e técnicas avançadas para analisar os dados e prever padrões futuros com base em comportamentos passados.

Além disso, o cientista de dados desenvolve novos métodos para processar, modelar e interpretar dados, identificando quais fontes são mais importantes e como extraí-las de forma eficaz para gerar valor para a organização.

Big Data

Refere-se ao grande volume de dados gerados por uma organização, que podem vir de diversas fontes, como redes sociais, transações financeiras, entre outros. Esses dados são produzidos em alta velocidade, em grandes quantidades e grande variedade de formatos, o que os torna difíceis de serem processados por sistemas de gerenciamento de banco de dados tradicionais.

O papel do analista de Big Data é identificar quais desses dados são relevantes para a organização e garantir que eles sejam capturados e organizados de maneira eficaz para uso futuro.

Data Analytics

Já o Data Analytics foca em analisar e interpretar os dados já processados, fornecendo insights acionáveis por meio de visualizações como gráficos, tabelas e relatórios. O analista de dados utiliza as informações já "garimpadas" pelo Big Data e processadas pela Data Science para apresentar resultados que possam guiar decisões estratégicas.

Ou seja, enquanto Big Data organiza os dados, Data Science estuda e desenvolve métodos para extrair valor desses dados, e Data Analytics apresenta esses resultados de forma clara e acionável.

Confira a diferenciação prática de cada conceito na tabela abaixo:

Como uma datatech usa analytics em crédito e fraude?

A transformação de dados em inteligência comercial ganha contornos práticos quando observamos a atuação da Serasa Experian, a maior datatech da América Latina, na tomada de decisões regulamentadas e de alta precisão, como a concessão de crédito e a prevenção de riscos.

Modelagem inteligente para concessão de crédito

A análise de crédito tradicional costumava se basear apenas em históricos estáticos de pagamento e restrições cadastrais. A Serasa Experian eleva esse patamar ao aplicar o Data Analytics para cruzar múltiplas camadas de informação em tempo real.

O processo analisa padrões de comportamento financeiro, consistência de renda e variáveis de mercado de forma integrada. Isso permite estimar a capacidade de pagamento com maior exatidão, possibilitando que as instituições financeiras expandam suas carteiras de clientes de forma segura e reduzam os índices de inadimplência.

Aproveite para conferir o case do Consórcio Magalu: com as soluções da Serasa Experian, a empresa estruturou uma esteira de crédito automatizada de ponta a ponta, aplicando políticas de risco customizadas e reduzindo o tempo de análise para poucos segundos, mantendo total segurança e governança em cada operação.

Detecção preventiva de fraudes digitais

No ambiente digital, a velocidade é um fator crítico para a segurança. O Data Analytics é utilizado para monitorar o comportamento de transações comerciais no momento exato em que elas acontecem.

Em vez de apenas bloquear operações suspeitas após o prejuízo, o sistema analisa o histórico de navegação, a geolocalização do dispositivo e o preenchimento de dados para identificar desvios do padrão habitual do consumidor.

A identificação imediata desses comportamentos gera alertas em tempo real que barram tentativas de fraude antes da conclusão da compra, protegendo o faturamento das empresas e a experiência do cliente legítimo.

Números alarmantes: Mapa da Fraude da Serasa Experian aponta um aumento de mais de 30% nas tentativas de fraudes digitais. Confira aqui o panorama completo.

Compreender o papel do Data Analytics é o passo fundamental para estabelecer uma cultura orientada por dados dentro das organizações. Ao mapear o passado, diagnosticar falhas e prever cenários futuros, a análise de dados afasta o empirismo e traz segurança para o planejamento corporativo.

Dessa forma, as empresas conseguem antecipar as demandas de mercado e otimizar seus recursos financeiros, transformando registros brutos em um real diferencial competitivo para o negócio.

Conte com as soluções integradas de inteligência analítica e dados da Serasa Experian. Fale com um de nossos especialistas e descubra como impulsionar os resultados da sua empresa com o suporte da maior Datatech do Brasil.