Usando dados para prever resultados de negócios
A análise de negócios é a aplicação prática de análise estatística e tecnologias em dados de negócios para identificar e antecipar tendências e prever resultados de negócios. A empresa de pesquisa Gartner define análise de negócios como “soluções usadas para construir modelos de análise e simulações para criar cenários, entender realidades e prever estados futuros”.
Business analytics vs. Business intelligence
Business analytics e Business intelligence (BI) servem a propósitos semelhantes e são frequentemente usados como termos intercambiáveis, mas BI pode ser considerado um subconjunto de business analytics.
O BI se concentra em análises descritivas, coleta de dados, armazenamento de dados, gerenciamento de conhecimento e análise de dados para avaliar dados de negócios anteriores e entender melhor as informações atualmente conhecidas.
O BI estuda dados históricos para orientar a tomada de decisões de negócios, a análise de negócios é sobre olhar para o futuro. Ele usa mineração de dados, modelagem e aprendizado de máquina para responder “por que” algo aconteceu e prever o que pode acontecer no futuro.
Técnicas de Business analytics
De acordo com a Harvard Business School Online, existem três tipos principais de análise de negócios:
- Descriptive analytics: (Análise descritiva) O que está acontecendo no seu negócio agora?
A análise descritiva usa dados históricos e atuais para descrever o estado atual da organização, identificando tendências e padrões. Esta é a competência do BI.
- Predictive analytics: (Análise preditiva) o que provavelmente acontecerá no futuro?
A análise preditiva é o uso de técnicas como modelagem estatística, previsão e aprendizado de máquina para fazer previsões sobre resultados futuros.
- Prescriptive analytics: (Análise prescritiva) o que precisamos fazer?
A análise prescritiva é a aplicação de testes e outras técnicas para recomendar soluções específicas que fornecerão os resultados de negócios desejados.
A empresa de treinamento de habilidades digitais Simplilearn adiciona uma quarta técnica:
- Diagnostic analytics: (Análise de diagnóstico) por que está acontecendo?
A análise de diagnóstico usa técnicas de análise para descobrir os fatores ou razões para o desempenho passado ou atual.
Benefícios da análise de negócios
A Simplilearn diz que a análise de negócios pode ajudar sua empresa de seis maneiras:
- Melhorar a eficiência operacional através das atividades diárias
- Ajudando você a entender seus clientes com mais precisão
- Fornecendo visualizações de dados que oferecem projeções para resultados futuros
- Fornecer insights para ajudar na tomada de decisões e no planejamento para o futuro
- Medindo o desempenho e impulsionando o crescimento
- Descobrindo tendências ocultas, gerando leads e ajudando você a escalar seus negócios na direção certa
Exemplos de análise de negócios
Microsoft: aumenta a colaboração
A partir de 2016, o grupo de análise do local de trabalho da Microsoft trabalhou com a empresa imobiliária comercial CBRE para estudar como o espaço de trabalho físico promove a colaboração. Ele baseou seu novo layout de local de trabalho nos insights do projeto de análise. A Microsoft estima que as alterações feitas como resultado economizaram um total de 100 horas de trabalho por semana em 1.200 funcionários, o que, por sua vez, levou a uma economia de custos estimada de US$ 520.000 por ano em tempo de funcionário e maior colaboração entre as equipes.
Uber: melhora o suporte ao cliente
Em 2018, a Uber criou o Customer Obsession Ticket Assistant (COTA), uma ferramenta que utiliza técnicas de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para ajudar seus agentes a oferecer um melhor suporte ao cliente. Versões posteriores usariam aprendizado profundo e testes A/B para melhorar ainda mais o COTA. Por meio dos testes A/B, a empresa determinou que a implementação da versão 2 do COTA melhoraria o atendimento ao cliente e economizaria milhões de dólares ao simplificar o processo de resolução de tickets.
Blue Apron: prevê pedidos
A Blue Apron usa análises preditivas para prever a demanda por seus kits de refeição para otimizar o estoque e reduzir o desperdício, bem como otimizar a equipe determinando quantos funcionários serão necessários para enviar mercadorias.
Ferramentas de análise de negócios (Business analytics)
Os profissionais de análise de negócios precisam ser fluentes em uma variedade de ferramentas e linguagens de programação. De acordo com o programa Harvard Business Analytics, as principais ferramentas para profissionais de análise de negócios são:
- SQL é a língua franca da análise de dados. Os profissionais de análise de negócios usam consultas SQL para extrair e analisar dados de bancos de dados de transações e desenvolver visualizações.
- Statistical languages: (Linguagens estatísticas) Os profissionais de análise de negócios costumam usar R para análise estatística e Python para programação geral.
- Statistical software: (Software estatístico) Os profissionais de análise de negócios frequentemente usam softwares como SPSS, SAS, Sage, Mathematica e Excel para gerenciar e analisar dados.
Componentes do painel de Business Analytics
De acordo com a empresa de plataforma de análise OmniSci, os principais componentes de um painel de análise de negócios típico incluem:
- Data aggregation: (Agregação de dados) Antes que possam ser analisados, os dados devem ser coletados, organizados e filtrados.
- Data mining: (Mineração de dados). A mineração de dados classifica grandes conjuntos de dados usando bancos de dados, estatísticas e aprendizado de máquina para identificar tendências e estabelecer relacionamentos.
- Association and sequence identification: (Identificação de associação e sequência) As ações previsíveis que são executadas em associação com outras ações ou sequencialmente devem ser identificadas.
- Text mining: (Mineração de texto) A mineração de texto é usada para explorar e organizar grandes conjuntos de dados não estruturados para análises qualitativas e quantitativas.
- Historical data analysis : A previsão analisa dados históricos de um período específico para fazer estimativas informadas de eventos ou comportamentos futuros.
- Predictive analytics: (Análise preditiva) A análise preditiva de negócios usa uma variedade de técnicas estatísticas para criar modelos preditivos que extraem informações de conjuntos de dados, identificam padrões e fornecem uma pontuação preditiva para uma série de resultados organizacionais.
- Test best-case scenarios: Uma vez que as tendências tenham sido identificadas e as previsões feitas, as técnicas de simulação podem ser usadas para testar os melhores cenários.
- Data visualization: (Visualização de dados) A visualização de dados fornece representações visuais de tabelas e gráficos para uma análise de dados fácil e rápida.
Tradução do Artigo originalmente publicado em CIO.com