A análise avançada de dados, também conhecida como advanced analytics, é uma abordagem que transcende os métodos convencionais da análise estatística. Com a aplicação de técnicas mais sofisticadas, é como se abrissem as portas para um novo mundo repleto de oportunidades inexploradas.
Obviamente, as organizações têm muito a ganhar com o advanced analytics, e todas as abordagens convergem para soluções que possibilitam melhores decisões em seus negócios.
Neste artigo, vamos explorar o universo da análise avançada de dados e seus benefícios. Quer saber em quais áreas o advanced analytics já vem trazendo contribuições significativas — e como aplicar na sua empresa?
Qual é a definição de advanced analytics?
O Gartner define advanced analytics como “o exame autônomo ou semiautônomo de dados ou conteúdo, a partir do uso de técnicas e ferramentas sofisticadas, normalmente além das práticas tradicionais de business intelligence (BI)”.
Explicando em miúdos, o objetivo do advanced analytics é extrair informações valiosas a partir de conjuntos de dados complexos e volumosos.
Ele é muito utilizado em situações nas quais as técnicas usuais de análise de dados podem não ser suficientes para lidar com a complexidade e a dimensionalidade dos dados. No contexto empresarial, costuma ser aplicado para criar modelos preditivos que identificam padrões e tendências; ou em modelos prescritivos, que fornecem recomendações sobre a melhor ação a ser tomada. Isso traz uma significativa vantagem competitiva para as empresas que investem na tecnologia.
Qual a relação entre advanced analytics e big data?
Dado o volume e a complexidade dos dados que as ferramentas de advanced analytics são capazes de tratar, é natural que haja uma estreita relação da prática com o conceito de big data. No entanto, NÃO se tratam da mesma coisa.
O big data se concentra essencialmente na infraestrutura e na gestão de grandes volumes de dados, enquanto o advanced analytics direciona sua atenção para as técnicas e métodos necessários para extrair insights significativos dessa enorme base de dados.
A sinergia entre ambos é o que traz uma abordagem bastante abrangente para lidar com a crescente complexidade e o enorme volume de dados característicos da era da informação.
Como o advanced analytics é aplicado na prática?
No âmbito da aplicação prática do advanced analytics, encontramos diversas técnicas de vanguarda. O cotidiano dessa prática pode abranger desde o emprego de técnicas de machine learning, análise preditiva, mineração de dados, até a utilização de modelagem estatística avançada e outras abordagens computacionais mais sofisticadas.
A seguir, delineamos algumas das principais formas de colocar essas análises em prática.
- Machine Learning (Aprendizado de Máquina): usa técnicas de regressão, classificação, agrupamento e deep learning para modelar a relação entre variáveis dependentes e independentes, categorizar dados, agrupá-los com base em características comuns e aprender padrões complexos.
- Análise preditiva: desenvolve modelos estatísticos para prever resultados futuros com base em dados históricos.
- Mineração de dados: permite a descoberta de padrões e suas correlações e relações ocultas nos dados. Também identifica associações frequentes entre variáveis em grandes conjuntos de dados.
- Processamento de Linguagem Natural (PLN): consegue determinar o “sentimento” expresso em textos. Pode ser usado em mídias sociais e análises de feedback de clientes. Também permite identificar e extrair informações específicas de texto.
- Modelagem prescritiva: usa algoritmos matemáticos que são capazes de analisar cenários complexos e indicar a melhor ação a ser tomada em busca de um objetivo pré-definido.
Quais os benefícios proporcionados pelo advanced analytics para o seu negócio?
> Tomada de decisão com menos riscos
A prática do advanced analytics proporciona insights mais profundos e precisos, capacitando as empresas a adotarem decisões mais embasadas e estratégicas. Esse escopo engloba previsões mais acuradas, a identificação de tendências de mercado e uma compreensão aprofundada do comportamento do cliente.
> Mais agilidade e eficiência operacional
Ao analisar dados internos, as empresas podem identificar oportunidades para melhorar a eficiência operacional. Isso inclui otimização de processos, identificação de gargalos e redução de custos desnecessários.
> Personalização da experiência do cliente
Por permitir uma compreensão mais profunda do comportamento do cliente, as empresas conseguem personalizar produtos, serviços e experiências. Assim, encurtam o caminho rumo à satisfação e à fidelidade dos consumidores.
> Previsão de demanda e estoque
Empresas podem utilizar técnicas de previsão avançada para antecipar a demanda do mercado e otimizar os níveis de estoque. Isso evita excessos ou falta de produtos, melhorando a eficiência na cadeia de suprimentos.
> Qualificação da gestão de riscos
A análise avançada de dados também ajuda na identificação e avaliação de riscos, o que permite às empresas implementar estratégias proativas para mitigar ameaças potenciais.
10 áreas em que o advanced analytics pode ser aplicado
O advanced analytics pode ser colocado em prática em qualquer segmento de negócios. Selecionamos 10 áreas de aplicação para exemplificar.
1. Saúde
O advanced analytics traz insights que vão desde a análise de pacientes, o que inclui a previsão de readmissões, a identificação de riscos de saúde e a otimização de tratamentos, até a gestão de recursos das organizações do setor.
2. Finanças
Com o advanced analytics, é possível fazer uma previsão financeira com análise de riscos, avaliação de tendências de mercado e gestão de portfólio. Ferramentas de análise avançada também ajudam a detectar fraudes.
3. Varejo e comércio eletrônico
Ao analisar dados dos clientes, é possível promover uma personalização de recomendações de produtos. A gestão de estoques também se beneficia com previsão de demanda, otimização de mercadorias e prevenção de excessos ou faltas.
4. Manufatura
O advanced analytics contribui com a manutenção preditiva, por meio da previsão de falhas em equipamentos e otimização de manutenção. Também facilita o controle de qualidade ao identificar padrões para garantir as boas condições do produto.
5. Logística e cadeia de suprimentos
Ferramentas de análise avançada de dados auxiliam na otimização de rotas e planejamento logístico, o que impacta, obviamente, na gestão de estoque.
6. Telecomunicações
Ferramentas de advanced analytics podem dar suporte a iniciativas de otimização de rede e a análises de churn (perda de clientes), que incluem previsões a respeito da saída de consumidores da base de assinantes e ações voltadas à redução dessa taxa.
7. Educação
Na educação, a análise avançada de dados apoia a avaliação do desempenho de alunos e a identificação de áreas de melhoria. A tecnologia ainda pode ser usada para o planejamento acadêmico ou até recomendar disciplinas de forma personalizada, com base no histórico acadêmico do estudante, e fidelizar o corpo docente.
8. Recursos Humanos
Nos processos de recrutamento e seleção, o advanced analytics ajuda a identificar candidatos ideais, com base em padrões de desempenho. Já na gestão de talentos, ferramentas analíticas dão suporte à identificação e retenção de colaboradores.
9. Governo e setor público
O setor público também se beneficia da análise avançada ao identificar padrões, o que ajuda a otimizar diversos serviços — educação, assistência social, saúde, obras, etc. Na segurança, ferramentas podem apoiar estratégias de prevenção de crimes por meio da análise de dados.
10. Marketing e publicidade
A segmentação de mercado, com o correto posicionamento de segmentos de público-alvo, e a análise de Retorno sobre Investimento (ROI), com avaliação do desempenho de campanhas de marketing, são dois exemplos de aplicação do advanced analytics no marketing.
Como a UniSoma pode levar advanced analytics para o seu negócio?
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Isso tudo é feito de maneira prática. Afinal, o mais importante é permitir que as equipes internas das organizações se dediquem a atividades mais estratégicas, que agregam valor ao negócio.
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