Você sente que está sendo bombardeado com dados e informações por todos os lados?
Pois saiba que isso é uma realidade. Os dados estão sendo gerados o tempo todo, de diversas fontes, em quantidades gigantescas.
Segundo o estudo Digital Universe, da International Data Corporation, empresa especializada em inteligência de mercado, existem cerca de 5.200 GB de dados para cada pessoa no mundo.
Para se ter uma ideia, um dispositivo com essa quantidade de gigabytes é capaz de gravar mais de 1 milhão de músicas para cada. pessoa. no. mundo.
E a empresa estima ainda que, até 2025, essa quantidade de dados seja quadruplicada.
Mas agora que você já entende que existe uma quantidade significante de dados sendo gerados o tempo todo, você sabe como usá-los a seu favor?
O mercado costuma repetir a frase “Dados são o novo petróleo” com cada vez mais frequência. Essa comparação defende a ideia de que os dados são tão valiosos quanto o petróleo e que, assim como ele precisa ser refinado, os dados também precisam ser analisados.
No entanto, ao contrário do petróleo, os dados não se esgotam, se multiplicam. E a tendência é aumentar cada vez mais!
Por isso, os profissionais e empresas que souberem analisar e utilizar os dados para alavancar o crescimento do seu negócio vão sair na frente.
O que é análise de dados?
Por que a análise de dados é importante?
Tipos de análise de dados
1) Análise Diagnóstica
2) Análise Prescritiva
3) Análise Descritiva
4) Análise Preditiva
Como aprender a analisar dados?
O que é Business Intelligence?
Ferramentas de Business Intelligence
Power BI
Data Studio
Tableau Public
Quando você pensa em dados, provavelmente imagina várias planilhas, gráficos, números e mais números.
Bom, não está errado. Mas você sabe o que fazer com isso?
A análise de dados é justamente o que vai transformar tudo isso em informações realmente úteis e valiosas. De forma simples: pensando em uma receita, você só terá o bolo se souber usar os ingredientes da forma certa, senão serão apenas vários ingredientes separados.
Analisar bem os dados é utilizá-los em máximo potencial. As empresas e profissionais que souberem fazer isso terão uma enorme vantagem competitiva e serão capazes de alavancar seus resultados exponencialmente.
Mesmo com esse cenário sendo desenhado, a realidade é que os profissionais e as empresas têm acesso a milhares de dados, mas não estão preparados para refiná-los, analisá-los e utilizá-los para alavancar o crescimento do seu negócios.
Ser capaz de compreender o fluxo de dados da sua empresa garante que as decisões tomadas serão sempre ágeis, confiáveis e assertivas.
O mercado está se movimentando cada vez mais rápido e tornando-se cada vez mais competitivo. Neste contexto, todas as empresas possuem indicativos relevantes que podem ajudar a alavancar o negócio. A diferença está em quem, de fato, analisa essas informações.
Segundo a SiliconANGLE, em 2014, 75% das empresas desperdiçavam em média 14% da receita com dados incorretos. Além disso, 94% das empresas B2B suspeitam de imprecisão no banco de dados.
Analisar dados de forma correta pode ser o fator condicionante para decidir se sua empresa atinge resultados medianos ou significativos.
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Com objetivo de analisar o impacto de uma decisão, a Análise Diagnóstica responde as perguntas:
As respostas orientam a compreensão sobre as causas de um fato ou acontecimento.
Esse tipo de análise é responsável por encontrar as consequências de uma ação, com o objetivo de aumentar a eficiência operacional e otimizar os processos.
Utilizando de técnicas e estratégias de simulação, é possível traçar a solução necessária e os caminhos a serem percorridos até o objetivo final.
A Análise Descritiva busca compreender as tendências existentes nos dados em tempo real. Por não realizar previsões e não apresentar hipóteses, esse tipo de análise é muito deixada de lado pelos profissionais e empresas.
No entanto, se utilizada da forma certa, a Análise Descritiva pode ajudar na tomada de decisões imediatas ou oferecer uma base de informações úteis para, posteriormente, serem utilizadas na formulação de hipóteses.
Através do processamento de grandes bases de dados, a Análise Preditiva utiliza o passado para projetar o futuro.
Esse é o tipo de análise mais usado pelas empresas, pois possibilita a compreensão de padrões e o cálculo de possibilidades utilizando mineração de dados, inteligência artificial e machine learning.
Vale lembrar que a projeção do futuro oferece possibilidades, mas não necessariamente uma previsão exata.
Agora que você já entendeu a importância de ser um profissional que analisa os dados, é hora de colocar a mão na massa e aprender a aprimorar suas análises e gerar informações estratégicas e assertivas para as suas decisões.
Se você quer saber como identificar fontes de dados, preparar bases confiáveis e tomar decisões com base em análises embasadas, conheça a formação em Data Analysis da Conquer.
Em 16 módulos, você vai aprender tudo que envolve uma boa análise de dados, desde pensamento crítico e visão estratégica até dashboards interativos e apresentações de impacto.
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E, para entender qual o seu tipo de analista, dá uma olhada nesse teste que preparamos para você descobrir quão fluente em dados você é.
O que é Business Intelligence?
Inteligência de Negócios, em tradução literal, essa prática consiste em reunir e analisar dados obtidos na sua empresa para obter informações relevantes a partir deles. Dessa forma, é possível tomar decisões sobre o seu negócio de forma mais rápida e assertiva.
Business Intelligence trata da empresa como um todo, portanto, abrange os diversos setores dela em conjunto, como comercial, marketing, financeiro e operacional.
O objetivo principal do BI é integrar empresa, gestão e tecnologia da informação para identificar oportunidades e riscos para o seu negócio.
Para otimizar o gerenciamento da grande quantidade de dados internos e externos produzidos pelo seu negócio, existem ferramentas de Business Intelligence que ajudam profissionais e empresas a obterem insights importantes e desenvolverem planos de ação assertivo.
Ferramentas de Business Intelligence
Power BI
Desenvolvido pela Microsoft, uma das maiores empresas de informática do mundo, o Power BI possibilita a integração de diferentes fontes de dados do seu negócio: planilhas, redes sociais, aplicativos, entre outros.
Com acesso a esses dados, através da ferramenta, é possível criar dashboards interativos de maneira simples, permitindo que o analista tenha acesso a uma visão macro e atualizada das métricas em tempo real.
Data Studio
Disponível gratuitamente, a ferramenta desenvolvida pelo Google exige apenas que o analista tenha uma conta no Gmail para acessá-la.
Sendo uma das ferramentas de BI mais utilizadas, o Data Studio possibilita a integração a fontes de dados do próprio Google, como AdWords, Sheets e Trends. Além disso, permite criar dashboards dinâmicos e gerar relatórios compartilháveis e de fácil compreensão.
Tableau Public
Extraindo dados de diversas fontes, como planilhas do Google, Excel, arquivos CSV e JSON, o Tableau é uma ferramenta que permite a análise e visualização de dados de forma simples e intuitiva. Além disso, o usuário pode publicar dashboards interativos em redes sociais, sites e outros canais da web.
Disponível em versão gratuita e paga, a primeira oferece 1GB de armazenamento e disponibiliza 1 milhão de linhas de dados. A facilidade de trabalhar com a ferramenta fez com que ela se tornasse uma das mais populares quando se trata de análise de dados.
Um dos maiores desafios quando se trata de petróleo é localizar reservas subterrâneas de onde seja possível extraí-lo. No caso dos dados, existem inúmeras fontes à disposição dos profissionais e empresas, por isso, o desafio é outro: saber utilizar o potencial máximo dessas informações e explorar todas as possibilidades oferecidas.
Se você não quer desperdiçar dados valiosos para a sua empresa e, mais do que isso, quer descobrir como utilizá-los para otimizar os seus resultados, o curso online de Análise de Dados e Power BI da Conquer pode te ajudar. Você vai aprender tudo sobre uma das habilidades mais importantes e procuradas pelo mercado.
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