A análise avançada de dados, também conhecida como Advanced Analytics, é uma abordagem que transcende os métodos convencionais da análise estatística. Assim, 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?
Índice
- 1. Qual é a definição de advanced analytics?
- 2. Qual a relação entre advanced analytics e big data?
- 3. Como o advanced analytics é aplicado na prática?
- 4. Quais os benefícios proporcionados pelo advanced analytics para o seu negócio?
- 5. 10 áreas em que o advanced analytics pode ser aplicado
- 6. Como a UniSoma pode levar advanced analytics para o seu negócio?
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.
Portanto, 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. Por consequência, 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.
Dessa forma, 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. Além disso, 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?
1. Tomada de decisão com menos riscos
Inicialmente, 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.
2. Mais agilidade e eficiência operacional
Ao analisar dados internos, as empresas podem identificar oportunidades para melhorar a eficiência operacional. Por exemplo, isso inclui otimização de processos, identificação de gargalos e redução de custos desnecessários.
3. 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.
4. 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.
5. Qualificação da gestão de riscos
Por fim, 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
Qualquer segmento de negócios pode colocar o advanced analytics em prática. 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, bem como 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. Além disso, 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. Por outro lado, 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. Ademais, na segurança, ferramentas podem apoiar estratégias de prevenção de crimes por meio da análise de dados.
10. Marketing e publicidade
Por fim, 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?
Nesse sentido, a UniSoma possui a expertise e a tecnologia necessárias para ajudar empresas desses e outros setores com soluções de advanced analytics. Com mais de quatro décadas de experiência, combina conjuntos de dados complexos em soluções que aprimoram a tomada de decisões.
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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Perguntas Frequentes sobre Advanced Analytics (FAQ)
Advanced analytics é um conjunto de técnicas e tecnologias que vai além da análise tradicional de dados, utilizando métodos como machine learning, modelagem preditiva, mineração de dados e modelagem prescritiva para extrair insights que métodos convencionais de Business Intelligence não conseguem oferecer. O objetivo é não apenas descrever o que aconteceu, mas prever o que vai acontecer e indicar a melhor ação a ser tomada.
O BI tradicional é descritivo: responde “o que aconteceu?” com base em dados históricos consolidados. O advanced analytics vai além, respondendo “por que aconteceu?”, “o que vai acontecer?” e “o que devo fazer?”. Enquanto o BI gera relatórios e dashboards, o advanced analytics gera previsões, simulações e recomendações de ação — transformando dados em vantagem competitiva real.
As técnicas mais utilizadas incluem: análise preditiva (previsão de cenários futuros com base em padrões históricos), análise prescritiva (recomendação da melhor decisão diante de um cenário), machine learning (modelos que aprendem e se aprimoram com novos dados), mineração de dados (descoberta de padrões e correlações ocultas em grandes volumes de dados) e Processamento de Linguagem Natural — PLN (análise de sentimento em textos, feedbacks e mídias sociais).
São conceitos complementares, mas distintos. O big data se concentra na infraestrutura e na gestão de grandes volumes de dados. O advanced analytics foca nas técnicas e métodos para extrair insights significativos a partir desses dados. Na prática, o big data fornece a matéria-prima; o advanced analytics é o processo que transforma essa matéria-prima em inteligência de negócio.
O advanced analytics tem aplicação em praticamente qualquer segmento. Os casos de uso mais comuns incluem: previsão de demanda e planejamento de supply chain, detecção de fraudes no setor financeiro, personalização de recomendações no varejo, manutenção preditiva na indústria, análise de risco em seguros, otimização de preços e promoções, e gestão de recursos humanos. O denominador comum é a presença de dados e a necessidade de decisões mais precisas e ágeis.
O advanced analytics é o que transforma um S&OP tradicional em um S&OP inteligente. Modelos preditivos com machine learning aumentam a acuracidade da previsão de demanda — um dos pilares do ciclo de S&OP — e a modelagem prescritiva permite simular cenários de produção, estoque e suprimentos antes das reuniões de consenso. O resultado é um planejamento mais preciso, com menos erro de forecast e menos capital de giro imobilizado em estoque.
Os principais benefícios incluem: decisões mais embasadas e ágeis com base em dados, previsões mais acuradas que reduzem o erro de planejamento, identificação de tendências e oportunidades de mercado antes dos concorrentes, redução de custos operacionais por meio da otimização de processos, e maior compreensão do comportamento dos clientes. Empresas que adotam advanced analytics de forma madura costumam alcançar reduções significativas nos erros de forecast e nos níveis de estoque.
O ponto de partida é a governança dos dados: garantir que a empresa tenha dados confiáveis, acessíveis e bem estruturados. Sem uma base de dados sólida, qualquer modelo analítico avançado produz resultados imprecisos. A partir daí, o caminho envolve definir as perguntas de negócio que se quer responder, escolher as técnicas adequadas para cada problema e contar com o suporte de especialistas com experiência em modelagem estatística e ciência de dados aplicada ao contexto do negócio.
