Diante da grande imensidão de dados com os quais as empresas lidam atualmente, a capacidade analítica é uma habilidade fundamental, que deve ser otimizada. Isso começa, sobretudo, com a expertise dos funcionários responsáveis e passa pelo uso de boas ferramentas a fim de impulsionar os resultados.

Trabalhar essa habilidade é crucial para que os profissionais de TI sejam capazes de entregar informações relevantes e fornecer inteligência aos superiores. Assim, a tomada de decisão melhora, o que ajuda a manter a saúde dos negócios. Para saber mais sobre o assunto, acompanhe o conteúdo a seguir.

Importância da análise de dados para a tomada de decisão

A análise de dados permite que as pessoas compreendam os problemas de maneira mais visual e clara. Esse fator é crucial para que elas sejam capazes de propor soluções adequadas e efetivas.

Melhor compreensão dos problemas

Considere, por exemplo, que um problema X surge no setor de TI de uma empresa. 

Os gestores podem fazer uma análise superficial, apenas do problema, optar por tentar entender de qualquer maneira e chegar a uma solução apressada, a fim de evitar que ele se torne maior. 

Apesar de parecer uma solução rápida, isso não é muito eficaz e provavelmente se tornará apenas esforço desnecessário, com um alto consumo de recursos.

Em contrapartida, para  realizar a  análise de dados, a gestão precisará “quebrar” essa situação em pequenas partes e coletar uma série de informações relacionadas, que ajudem na decisão.

 Ao unir esses dados, os líderes aprenderão mais sobre aquele determinado cenário e entenderão o contexto por trás da situação. Ou seja, eles conseguirão enxergar as causas do problema. 

Perceba que neste momento não é apenas o problema que ficou em evidência. A causa passa a ser identificada! 

 Desta forma, é possível identificar também o histórico de ocorrências e o que teria sido importante fazer para que o problema fosse evitado. É feita também uma correlação de variáveis diferentes, a fim de alcançar uma determinada perspectiva.

Com todos esses insights, é possível chegar à conclusão esperada: qual ação deve ser tomada para reparar essa complicação.

Diante da análise, diversas possibilidades serão levantadas e a companhia é capaz de avaliar qual apresenta a melhor probabilidade de mitigar os riscos e contribuir para a retomada da saúde das operações.

Outros benefícios

A partir dessa consideração, chegamos aos benefícios desse conceito. 

Com esse processo de investigação, as escolhas apresentam um número menor de erros, custos menores e possibilidades mínimas de transtornos decorrentes de um problema já existente. Além de permitir ter maior foco e organização na empresa.

Por mais que pareça uma metodologia que demore mais a ser realizada, devido a quantidade de passos que são acrescentados entre Problema X Solução, essa investigação gera maior agilidade e produtividade na compreensão dos problemas, uma vez que direciona os esforços, elimina o que não é relevante e evita retrabalhos desnecessários.

Da mesma forma, os profissionais se tornam mais inteligentes dentro de sua área e desenvolvem um olhar mais aguçado para identificação de problemas e soluções.

Isso porque passam a conhecer melhor as perguntas que devem ser feitas aos dados, avaliam as situações e entendem os prós e contras com maior profundidade. Gerando uma tomada de decisões mais assertiva e certeira.

Conheça os principais tipos de análises de dados

Existem 4 tipos principais de análise de dados:

• Descritiva
• Diagnóstica
• Preditiva
• Prescritiva

Para conseguir utilizar todo o potencial da análise de dados, conseguindo extrair o melhor resultado possível, é importante que você conheça mais a fundo cada um dos 4 principais tipos de análises de dados.

Assim, você saberá qual tipo escolher de acordo com o seu objetivo final.

É importante observar que as análises, dentro da análise de dados, podem ser complementares e, em determinados casos, pode ser muito benéfico utilizar tipos de análise em conjunto — aliás, essa é uma prática incentivada, caso você deseje efetuar uma análise realmente completa.

Entenda um pouco melhor sobre cada uma delas.

Análise Descritiva

Um dos tipos de análise de dados mais usadas. 

A análise descritiva, como o seu nome sugere, é utilizada para descrever o que os dados apontam.

Um grande exemplo desse tipo de análise são os Dashboards, que apresentam em tempo real qual o desempenho e situação da empresa e auxiliam as pessoas que ocupam cargos gerenciais a acompanhar como a operação está se desenvolvendo e se as ações tomadas pela empresa estão de fato gerando os resultados esperados.

Esse é o tipo de análise ideal para apresentar uma visão geral e em tempo real da situação atual da empresa.

Análise Diagnóstica

Por sua vez, a análise diagnóstica busca entender qual a “causa” dos dados apresentados.

Acredite, muitas vezes identificar a causa de uma situação é a chave para o sucesso da operação!

Isso vale tanto para oportunidades, quanto para problemas. Veja os exemplos abaixo:

Encontrando a causa de oportunidade: se foi identificado um pico de vendas em uma determinada semana do ano, através da análise diagnóstica é possível verificar o que ocasionou esta movimentação e fazer um planejamento de ações focadas em otimização de resultados.

Se, neste caso, for identificado que o número de vendas para clientes na faixa entre 45 e 55 anos foi a causa do pico de vendas, as ações de marketing da empresa podem ser planejadas com foco nesse público e deixando a comunicação muito mais assertiva.

Encontrando a causa de um problema: se foi identificado um número maior de vendas, mas não houve aumento no faturamento efetuado pela empresa em um determinado período do ano, pode-se fazer uma análise diagnóstica para identificar o que ocasionou esse problema e traçar ações estratégicas focadas na resolução.

Se, neste caso, através do cruzamento de análise dos dados de custos com insumos e número de itens produzidos, foi verificado que um dos insumos apresentou alguns defeitos que ocasionaram o gasto exagerado do item no momento de confecção do produto, é possível fazer uma busca por novos fornecedores — do insumo específico — para verificar a possibilidade de adquirir um insumo de maior qualidade.

Análise Preditiva

Este tipo de análise é amplamente utilizado no planejamento de ações futuras da empresa.

Utilizando as bases de dados da empresa e do mercado podem ser identificados padrões, que permitem a criação de potenciais cenários de futuro.

É possível, por exemplo, que a empresa possa antecipar prováveis mudanças de comportamento de consumo do público e mapear a flutuabilidade do mercado, de acordo com as datas comemorativas do ano. 

Claro que essas previsões são baseadas em probabilidades, por isso não se tratam de informações exatas. Mas são uma ajuda de ouro no momento do planejamento de ações futuras da empresa, que pode estar pronta a responder a diferentes cenários que possam vir a se desenrolar.

Análise Prescritiva

Enquanto na análise preditiva são traçados possíveis cenários, na análise Prescritiva são traçadas prováveis consequências de ações futuras.

Por exemplo, digamos que a empresa faça uma análise preditiva sobre o volume de vendas da Black Friday. Espera-se que haja um pico de vendas nesse período.

Porém, nesse cenário, se trata de um ano eleitoral e dependendo de qual candidato seja eleito, pode influenciar enormemente no desempenho das vendas no período e não corresponder às melhores projeções.

Feita esta análise preditiva, passamos então para a análise Prescritiva, onde serão definidas quais as melhores estratégias a serem seguidas, de acordo com o cenário que se concretize no futuro da empresa.

Desta forma, é possível definir qual a melhor resposta para qualquer um dos cenários, garantindo o maior desempenho possível nas vendas anuais, ainda que o maior evento de vendas do ano não saia como o previsto.

Agora que você já conhece melhor cada um dos 4 principais tipos de análises, dentro da análise de dados. Chegou a hora de entender como melhorar a sua capacidade analítica, para otimizar cada vez mais os resultados.

Dicas para melhorar a capacidade analítica

Como, então, se tornar um analista com boas habilidades para essa função?

Nesta seção, vamos conhecer algumas dicas de como um profissional pode reforçar a sua capacidade analítica.

Seja observador

Ser observador é crucial para aprender a analisar dados de uma forma melhor. Afinal, como já mencionamos, uma boa análise de dados consiste em uma boa observação, com atenção total aos detalhes. 

Por isso, treine bastante essa habilidade e tente sempre absorver tudo que está ocorrendo ao seu redor, buscando extrair conclusões interessantes. 

Um observador é alguém que encara todos os fatores e avalia o que é relevante e o que não é.

Aprenda algo novo sempre

É fundamental que o profissional esteja disposto a aprender coisas novas a cada dia. 

Essa é uma área com novas ideias florescendo sempre, por essa razão, as pessoas envolvidas não devem ter medo de experimentar novas ferramentas, tecnologias e soluções. 

A capacidade analítica depende fortemente dessa disposição e adaptabilidade.

Leia mais livros

Livros são combustíveis de novas ideias e abordagens. É importante consumir materiais sobre o assunto de referência em que você trabalha, seja sobre o nicho de negócio, seja sobre a área de tecnologia em específico. Assim, você conseguirá uma base para experimentar novas ferramentas e tentar abordagens inovadoras.

No entanto, é interessante cultivar o ato de ler outros conteúdos também. O ato e a prática de pegar um livro é imprescindível, a fim de otimizar a capacidade analítica, uma vez que requer que você analise as ideias do autor e as questione antes de assimilar os argumentos.

Estude temas variados

A análise de dados consiste em integrar diversas informações, de diferentes áreas, frentes e perspectivas, para gerar insights consistentes. Por isso, um bom analista deve ser capaz de entender variados temas e conseguir uni-los para chegar a conclusões maiores, mais amplas e efetivas.

Quando nos colocamos dentro de uma “bolha” de conhecimentos ou estilos, ficamos com olhos treinados para enxergar apenas a mesma coisa sempre. Isso acontece porque o nosso cérebro tende a economizar energia localizando padrões, em busca daquilo que ele já conhece.

Em contrapartida, o conhecimento de vários assuntos fornece a habilidade de olhar e perceber mais variáveis relevantes na hora de considerar um problema.

Aprenda a questionar

A investigação de um problema necessita de questionamentos frequentes. 

Os analistas encaram o cenário, pensam na complicação e tentam criar soluções, mas isso só é possível quando levantam determinadas perguntas a serem feitas aos dados.

Para reforçar essa habilidade e desenvolver esse hábito, é importante questionar tudo sempre e começar a entender a necessidade de perguntar, a fim de chegar aos resultados esperados. 

Mesmo o que parece certo também deve ser questionado. A capacidade analítica busca o melhor resultado possível, ou seja, o que maximiza os benefícios.

Utilize jogos de lógica

Jogos de lógica também são interessantes para desenvolver a habilidade analítica. Afinal, eles são estruturados como problemas que são resolvidos com uma possível solução ou várias.

O jogador deve buscar a melhor abordagem para chegar ao resultado e precisa fazer isso rapidamente. Assim, esses jogos ensinam de uma maneira divertida como é possível obter uma saída por um conjunto lógico de etapas encadeadas.

Como a CSP Tecnologia ajuda

Com a solução de Business Intelligence, o profissional consegue unir a sua capacidade de análise de dados com uma ferramenta extremamente poderosa, o Power BI. 

Assim, os gestores reúnem informações de diversas fontes e estabelecem uma interação entre elas para gerar insights relevantes para o negócio. Desse modo, é gerado um painel com importantes indicadores, o que ajuda a compreender visualmente as informações da companhia.

Isso permite que os profissionais compartilhem os dados e cooperem com outros membros na tarefa de investigação. Por conta desse fator, a tomada de decisão ganha mais robustez, clareza e se adapta perfeitamente ao problema, atingindo um maior nível de acertos.

A capacidade de entender um problema, dividi-lo e adicionar contexto a ele é crucial para atingir bons resultados e obter insights relevantes para ótimas decisões. 

Assim, os profissionais conseguem visualizar melhor o negócio, unir o que é relevante e exportar de forma compreensível para a gestão superior.

Para otimizar ainda mais esse cenário, é preciso mudar os hábitos pessoais para desenvolver um perfil analítico e combinar a inteligência humana com uma ferramenta útil como o Power BI, uma das soluções oferecidas pela CSP Tecnologia.
Gostou de aprender essas informações sobre capacidade analítica? Leia nossos posts sobre Business Intelligence.