O que é Analytics Descritivo e como ele é útil?
O analytics descritivo funciona de forma eficaz para nos ajudar a entender eventos passados do negócio. Pense nisso como olhar para um álbum de fotos antigo. Cada ponto de dado, ou “foto”, mostra o que aconteceu em um momento específico.
Essa análise usa métodos simples e visuais fáceis de entender para mostrar as atividades passadas do negócio. Relatórios chamados “Indicadores-Chave de Performance” ou “KPIs” também ajudam a explicar essas atividades com mais detalhes.
As técnicas usadas no analytics descritivo, como medidas de tendência central (média, mediana, moda) e visualizações (gráficos e diagramas), têm raízes na história antiga. Por exemplo, os antigos egípcios usavam dados de censo e outros registros para avaliar e prever safras agrícolas.
Também temos outros 3 tipos de analytics, então vamos esclarecer a diferença entre eles agora.
Os Quatro Pilares do Analytics
Os “quatro pilares” geralmente se referem aos quatro principais tipos de análise de dados, que são:
- Analytics Descritivo: Responde à pergunta “O que aconteceu?”, analisando dados passados para fornecer insights sobre eventos históricos, padrões e tendências. É como revisar um álbum de fotos de eventos passados (como já discutimos).
- Analytics Diagnóstico: Aprofunda-se na pergunta “Por que aconteceu?”, examinando os dados para entender as causas e razões por trás de eventos passados.
- Analytics Preditivo: Responde à pergunta “O que pode acontecer no futuro?”. Ele usa padrões de dados históricos e modelos estatísticos para prever resultados futuros.
- Analytics Prescritivo: Aborda a pergunta “O que devemos fazer a respeito?”, fornecendo recomendações com base nos insights derivados dos tipos anteriores de análise.
Esses pilares, incluindo o analytics preditivo e o prescritivo, oferecem uma abordagem abrangente para a tomada de decisão orientada por dados.
Alguns benefícios-chave do uso do Analytics Descritivo
O analytics descritivo atua como a base para compreender eventos passados e estabelecer um alicerce sólido para análises mais avançadas.
Ele transforma grandes volumes de dados brutos em informações compreensíveis, permitindo que as organizações obtenham insights valiosos sobre sua performance histórica.
Vamos explorar alguns dos principais benefícios que o analytics descritivo oferece:
- Fornece uma visão abrangente de eventos passados, ajudando empresas e pesquisadores a entender sua performance histórica.
- Atua como ponto de partida e prepara o terreno para outros tipos de análise (preditiva e prescritiva).
- Ajuda na capacidade de identificar tendências, detectar padrões significativos e notar anomalias em conjuntos de dados ao longo de períodos específicos.
- Geralmente exige ferramentas e técnicas menos sofisticadas em comparação com outros tipos de análise, tornando-o acessível para iniciantes ou profissionais não especializados em dados.
- Simplifica conjuntos de dados complexos em métricas e visuais compreensíveis, facilitando a comunicação com os stakeholders.
- Ao entender as operações passadas, as empresas podem identificar áreas que precisam de melhoria e otimizá-las adequadamente.
Como usá-lo corretamente? Aqui estão algumas dicas:
Comece limpo
Comece com um conjunto de dados limpo, removendo anomalias, outliers e quaisquer dados irrelevantes. Isso garante que sua análise seja baseada em dados precisos e consistentes.
Conjunto de dados ruim:
| Nome do Cliente | Valor da Compra | Data da Compra |
|---|---|---|
| John D. | $200 | 13/25/2022 |
| Anne – duzentos | 32 de agosto de 2022 | |
| $150 | 08/15/2022 | |
| Mary Smith | $180 | 15 de ago de 2022 |
Problemas com o conjunto de dados ruim:
- Formato de nomeação inconsistente (“John D.” vs. “Anne -“).
- Datas inválidas (“13/25/2022” e “32 de agosto de 2022”).
- Formatos diferentes para o mesmo dado (por exemplo, Valor da Compra escrito como “duzentos” para Anne).
- Informação faltando (nenhum nome de cliente para a terceira entrada).
Bom conjunto de dados:
| Nome do Cliente | Valor da Compra | Data da Compra |
|---|---|---|
| John Doe | $200 | 08/13/2022 |
| Anne Marie | $200 | 08/15/2022 |
| Peter Quinn | $150 | 08/15/2022 |
| Mary Smith | $180 | 08/15/2022 |
No bom conjunto de dados:
- Todas as entradas seguem um formato consistente.
- As datas são válidas e padronizadas.
- Não há informação faltando.
Ao começar com um conjunto de dados limpo como o segundo, as análises se tornam mais precisas, e os insights obtidos são mais confiáveis.
Visuais ao resgate
- Ferramentas de Visualização: Gráficos, diagramas e mapas de calor transformam dados complexos em insights digeríveis.
- Tornando os Dados Acessíveis: Essas ferramentas permitem que até mesmo quem não é profundamente versado em análise de dados compreenda rapidamente a história que os dados estão contando.
- Destacando Padrões: Padrões e tendências se tornam óbvios quando visualizados, enquanto podem passar despercebidos em tabelas de números.
- Usando Códigos de Cores: Mapas de calor e outros visuais codificados por cor podem destacar áreas de interesse ou preocupação, chamando atenção para pontos de dados cruciais.
- Engajando um Público Mais Amplo: Recursos visuais traduzem dados complexos, tornando-os compreensíveis para um público mais amplo, promovendo maior engajamento e decisões mais informadas.
Entenda (e documente) o contexto
Sempre interprete os dados dentro do seu contexto. Conhecer o histórico ou as circunstâncias durante o período de coleta de dados pode fornecer insights mais profundos.
Super importante! Ao interpretar dados, você pode fazer certas suposições. Documente-as para dar clareza a outras pessoas que revisarem sua análise.
Mantenha-se atualizado com as ferramentas
Ter as ferramentas certas pode fazer uma grande diferença, especialmente ao analisar dados de negócio.
Ferramentas como Qlik Sense ou Looker são como lentes de aumento poderosas; elas ajudam as empresas a enxergar seus dados de forma mais clara e fácil. Essas ferramentas vêm com recursos especiais que simplificam a Análise Descritiva, que é toda sobre entender o que aconteceu no passado.
Quando as empresas usam essas ferramentas modernas, elas economizam tempo, reduzem erros e podem tomar melhores decisões para o futuro. É como ter um guia útil ao navegar por uma floresta complexa de informações.
Itere e refine, sempre
À medida que as empresas evoluem e novos dados chegam, nossas interpretações iniciais podem não fornecer mais os insights mais precisos ou completos. A Análise Descritiva não é um processo de “configurar e esquecer”; ela é dinâmica. Revisitar e refinar regularmente nossa análise garante que ela permaneça relevante, precisa e alinhada com os objetivos atuais do negócio, permitindo que as empresas tomem decisões informadas com base nas informações mais recentes.
