Com o número crescente de dados sendo gerados por segundo no mundo digital, as empresas têm valorizado cada vez mais formas de organizá-los e analisá-los adequadamente. O Data Analytics surgiu para suprir essa necessidade, e setor de marketing, por exemplo, é um dos principais beneficiados do seu uso. 

A estratégia desempenha um papel essencial na gestão organizacional, conferindo uma série de vantagens a um negócio — como se diferenciar da concorrência e ajudar na tomada de decisões.

Mas como realmente funciona o Data Analytics? Quais são os impactos de aplicar a estratégia dentro de uma empresa? É sobre isso que falamos neste artigo! Continue a leitura e descubra agora por que você deve utilizá-lo.

Qual o conceito de Data Analytics?

Uma das melhores definições possíveis para Data Analytics é “análise de dados com um determinado propósito”. Mas como assim? Trata-se de uma estratégia de análise que visa dar conta de um grande número de dados (métricas, pesquisas de satisfação, feedbacks etc). Com ele, é possível estudar o comportamento do consumidor e suas expectativas, além de observar as tendências de mercado.

A partir do cruzamento de dados, é possível identificar o melhor rumo a tomar. Com isso, uma empresa ou negócio está melhor capacitada e informada para tomar decisões. Como consequência, temos a otimização de resultados, como faturamento e visibilidade no mercado.

Como funciona?

Data Analytics geralmente contempla três categorias de dados: 

• Social Data: dados que traçam o comportamento das pessoas, como curtidas em redes sociais;
• Enterprise Data: dados de operações financeiras;
• Personal Data: conjunto de dados gerados em dispositivos, como celulares.

Geralmente o processo de análise de dados segue uma sequência de etapas: coleta, organização, análise, desenvolvimento de algoritmos, visualização e, por fim, tomada de decisão. Questionar-se durante as etapas e levantar perguntas relevantes é importante durante o processo. Por exemplo: qual é a melhor época para investir na divulgação do meu produto/serviço? 

Por trás das combinações de todos esses dados, existem informações relevantes sobre um determinado público-alvo. Você pode explorar as principais necessidades do consumidor ou identificar quais pontos carecem de melhoria em sua empresa.

Mas será mesmo que você deve aplicar o Data Analytics? 

Quais as vantagens da estratégia?

Você já entendeu qual é a função da análise de dados e como ela pode ser posta em prática. Não sabe ainda como ela ajuda a expandir o seu negócio? Então, confira as principais vantagens:

• análise de concorrência;
• análise do que os seguidores sentem nas redes sociais;
• desenvolvimento de produtos/serviços com base na coleta de dados sólidos dos consumidores;
• previsão de faturamento;
• tomadas de decisão mais precisas.

Como os grandes mercados estão explorando a análise de dados?

É possível usar o Data Analytics em diversos segmentos de mercado. Os bancos utilizam essa estratégia para evitar possíveis fraudes. Na educação, é possível medir o progresso dos alunos e se os sistemas de avaliação estão sendo eficazes. Já no varejo, o principal uso é traçar o perfil social e comportamental dos clientes, de forma a prever tendências e hábitos. 

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

Existem várias nomenclaturas por aí quando se trata de dados, o que pode gerar uma certa confusão. Será que querem dizer a mesma coisa? A resposta é não, porém eles estão totalmente relacionados. Vejamos rapidamente como.

Para começar, Data Science significa “ciência dos dados”. É um termo mais abrangente e que se refere ao trabalho de profissionais que combinam matemática, programação e estatística para a obtenção de dados. Já Big Data quer dizer “grandes volumes de dados”, de maneira bruta e não organizada. Por fim, Data Analytics, cuja definição vimos antes, significa examinar dados com objetivo de encontrar padrões.  

Como você pôde perceber, o Data Analytics pode ser uma estratégia valiosa. As empresas recebem diariamente vários tipos de informações dos seus clientes como dados pessoais, tendências de busca, interesses e comentários, além de um monte de informações e números mal aproveitados. Com a análise de dados, tudo isso ganha um sentido prático. Então por que não adotar a ideia?

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