Análise de negócios: Ferramentas, técnicas e habilidades essenciais para o sucesso data-driven

Introdução: o que a analítica de negócios faz

Para muitas organizações, a analítica de negócios é a ferramenta principal para ajudar a responder a perguntas como “O que está acontecendo?”, “Por que isso está acontecendo?”, “O que provavelmente vai acontecer em seguida?” e “O que devemos fazer a respeito?” O trabalho de analítica de negócios é a prática de usar dados, métodos estatísticos, análise e tecnología para obter percepções que informam as decisões de negócios e melhoram o desempenho da empresa.

Diferentemente dos métodos tradicionais, a análise de negócios permite que as organizações resolvam problemas de negócios por meio da análise descritiva, análise de diagnóstico, análise preditiva e análise prescritiva. Os principais componentes deste trabalho incluem análise de dados, métodos estatísticos, visualização de dados e algoritmos de machine learning — transformando dados em sua forma bruta em percepções acionáveis.

Os analistas de negócios geralmente trabalham com:

• Fontes de dados: dados de vendas, marketing, finanças, cadeia de suprimentos, operações e dados do cliente.
• Ferramentas de analítica: plataformas de Business Intelligence (BI), Excel, SQL, Tableau/Power BI, Python/R, sistemas de CRM e ERP que permitem que as organizações criem dashboards e obtenham entendimentos valiosos de big data.
• Técnicas: Visualização de dados, estatística, modelagem e experimentação.

A moderna analítica de negócios envolve a coleta e a análise de dados históricos para identificar tendências, prever resultados futuros e tomar decisões informadas. Ela ajuda a identificar oportunidades e riscos, aumenta a eficiência e a lucratividade, alinha a estratégia com dados do mundo real e melhora a qualidade das decisões.

Os Quatro Tipos Principais de Analítica de Negócios

Analítica descritiva: entendendo o desempenho passado

A análise descritiva transforma dados brutos em percepções de negócios compreensíveis, organizando, agregando, resumindo e visualizando informações históricas. É usada para explicar “O que aconteceu?” usando agregação de dados, visualizações, análise estatística e mineração de dados para analisar padrões de dados históricos.

Ferramentas como Microsoft Excel e Google Sheets permitem a analítica descritiva básica, enquanto analítica de negócios avançada e ferramentas de visualização de dados como Tableau e Power BI oferecem recursos mais aprofundados de processamento de dados para ajudar líderes de negócios a interpretar dados e criar dashboards. Bancos de dados, data warehouses e SQL são usados para agregar dados históricos e agrupar, filtrar e resumir grandes datasets. Ferramentas de programação e análise de dados como Python e R podem ser usadas para relatórios descritivos automatizados e limpeza de dados mais complexa antes da visualização.

A analítica descritiva é comumente usada para produzir relatórios de ventas, análise de sites, dashboards e tempo médio de resposta. Ela cria um entendimento compartilhado do desempenho e ajuda a identificar padrões e anomalias.

Analítica diagnóstica: Descobrindo por que os eventos ocorreram

A analítica de diagnóstico explora causas, relacionamentos e os fatores por trás dos resultados, analisando datasets e pontos de dados para entender os resultados de negócios. Ela transforma relatórios em percepções e ajuda as equipes a corrigirem problemas e a replicarem o sucesso.

A analítica de diagnóstico usa métodos estatísticos e técnicas de mineração de dados para ajudar os analistas de dados a identificar as causas raiz. Ela envolve análise de drill-down, comparações, correlações e segmentação. Ela está na interseção de boas práticas de gestão de dados com habilidades analíticas para interpretar dados de forma eficaz. Antes que o diagnóstico seja possível, práticas de gestão de dados como integração, limpeza, padronização e governança garantem que os dados sejam confiáveis e utilizáveis.

Analítica em tempo real permite percepções de diagnóstico imediatas para uma tomada de decisão mais rápida. As organizações geralmente querem entender por que os processos de negócios tiveram um desempenho abaixo do esperado ou foram bem-sucedidos, por que as vendas caíram ou o tráfego do site diminuiu.

Análise Preditiva: Previsão de Tendências Futuras

A análise preditiva usa machine learning, modelagem preditiva e análise estatística para prever resultados futuros tanto de dados não estruturados quanto de big data. Cientistas e analistas de dados empregam várias técnicas — incluindo análise de regressão, modelagem preditiva e outros métodos estatísticos — para gerar percepções que apoiam aplicações de negócios críticas como previsão de vendas, planejamento de demanda e de negócios, e gerenciamento de riscos. Soluções de análise preditiva aproveitam modelos do machine learning para oferecer recursos de previsão precisos nesses casos de uso.

Analítica prescritiva: Recomendando ações ideais

A analítica prescritiva combina data histórica, técnicas estatísticas, analítica de negócios, AI e machine learning para prever o que provavelmente acontecerá no futuro e recomendar ações específicas para melhorar os resultados e o desempenho dos negócios.

A analítica de dados históricos ajuda a identificar padrões e tendências históricas, e a modelagem estatística e os recursos de machine learning potencializam aplicações avançadas de analítica prescritiva para fazer previsões de probabilidade.

A análise preditiva ajuda a melhorar processos de negócios, quantificar riscos e oportunidades, otimizar operações da cadeia de suprimentos e embasar decisões de negócios proativas. É comumente usada para prever vendas, prever a rotatividade de clientes, estimar o tráfego futuro do site, identificar leads e antecipar a demanda de estoque.

Ferramentas e tecnologias de analítica de negócios

De planilhas a plataformas de analítica avançada

As organizações evoluíram da modelagem manual em planilhas do Excel para análise individual para ferramentas sofisticadas de analítica de negócios que permitem a tomada de decisões automatizada, escalável e colaborativa. A entrada manual de dados do Excel é limitada em volume de dados, controle de versão, automação e governança, e é difícil de escalar entre as equipes.

À medida que os volumes de dados aumentam, o Excel se torna insuficiente para as organizações. Os dados foram movidos para bancos de dados relacionais e data warehouses para lidar com datasets maiores, e o SQL se tornou a linguagem para agregação e segmentação mais rápidas. As ferramentas de dados modernas suportam dados estruturados e não estruturados de vários datasets, e os dados centralizados são mais confiáveis para análise. O Excel muitas vezes se tornou um front-end para os dados consultados.

Os stacks de analítica atuais são ecossistemas integrados, e não ferramentas únicas. As plataformas de Business Intelligence integram recursos de data warehousing, gestão de dados e visualização de dados, e os dashboards de BI com tecnologia de AI transformam a forma como as organizações visualizam e analisam dados. Elas substituíram os relatórios mensais do Excel, a criação manual de gráficos e as solicitações únicas de analistas por dashboards automatizados, drilldowns e filtros, KPIs padronizados, acesso baseado em função e relatórios quase em tempo real.

Recursos de Visualização e Relatórios

As ferramentas de visualização de dados transformam análises de dados complexas em percepções claras, interativas e acionáveis. Elas permitem que os usuários apresentem complexos datasets por meio de tabelas, gráficos, dashboards e relatórios, tornando padrões, tendências e anomalias mais fáceis de entender e comunicar para que os líderes de negócios possam identificar tendências e tomar decisões informadas.

As ferramentas de visualização conectam-se diretamente a bancos de dados, data warehouses, lakehouses, fontes de dados de transmissão, APIs e plataformas cloud para dar suporte à análise de dados em tempo real para Business Intelligence imediato. Uma arquitetura de data lakehouse fornece uma base unificada para analítica e IA. Um lakehouse armazena dados brutos, semiestruturados e estruturados em uma única plataforma centralizada enquanto aplica imposição de esquema, transações ACID, governança e segurança de dados e consultas de alto desempenho para permitir que múltiplas cargas de trabalho de análise operem nos mesmos dados confiáveis.

Ferramentas de web analítica e mineração de dados estendem e aprimoram as ferramentas tradicionais de analítica de negócios, adicionando detalhes comportamentais, escala, sinais em tempo real e descoberta de padrões mais profundos. Os detalhes comportamentais adicionam contexto às métricas de negócios e a mineração de dados revela padrões ocultos. Juntas, essas ferramentas dão suporte a todo o espectro de analítica descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva.

Fundamentos de coleta e gerenciamento de dados

Abordagens estratégicas de coleta de dados

A coleta estratégica de dados garante que as organizações coletem dados com um propósito, permitindo melhor analítica, percepções mais fortes e decisões mais inteligentes, evitando complexidade e riscos desnecessários. A coleta de dados exige planejamento e execução deliberados para garantir que seja relevante, de alta qualidade, ética e alinhada com os objetivos de negócios. Isso pode envolver a coleta de dados de ventas, comportamento do cliente, dados financeiros e fontes da cadeia de suprimentos.

As organizações bem-sucedidas coletam dados sistematicamente para melhorar os processos de negócios. Começa com os objetivos de negócios e define as decisões que os dados apoiarão. Integra dados de várias fontes, como demonstrativos financeiros, dados históricos e fontes de dados internas e externas tempo-real.

As estratégias de ingestão de dados estratégicas permitem a coleta de dados eficiente e automatizada em escala. Elas priorizam precisão, consistência, privacidade, ética e compliance. Isso envolve avaliação e otimização contínuas, com auditorias e ajustes regulares à medida que os objetivos mudam.

Melhores Práticas de gestão de dados

Uma boa gestão de dados garante a qualidade, a segurança e a acessibilidade dos dados para atividades de análise de dados. As práticas de gestão de dados devem validar os dados na ingestão, limpar e normalizar os dados regularmente e monitorar a qualidade dos dados com verificações automatizadas. Use convenções de nomenclatura consistentes e defina claramente KPIs e métricas para que todos interpretem os dados da mesma forma.

O big data cria oportunidades poderosas para a analítica, mas também introduz desafios significativos que afetam como os dados são coletados, gerenciados, analisados e interpretados. O big data envolve datasets massivos de dados estruturados e não estruturados, atualizados em alta velocidade a partir de múltiplas fontes de dados, tornando o armazenamento, o processamento e a consulta mais complexos.

As bases da arquitetura de dados fornecem estrutura para a gestão de dados eficaz na era do big data. Para suportar volumes crescentes de dados não estruturados e análise big data, sua arquitetura de dados deve centralizar os dados em um data warehouse, data lake ou lakehouse que use plataformas de armazenamento e processamento escaláveis e habilitar pipelines de dados automatizados que se atualizam para reduzir o manuseio manual de dados. Um sistema de dados unificado pode organizar e armazenar dados de múltiplas fontes para automação de processos eficiente e análise de dados em toda a organização.

Habilidades essenciais necessárias para analítica de negócios

Habilidades técnicas e analíticas

A análise de negócios exige um equilíbrio entre habilidades técnicas (manuseio de dados, ferramentas e sistemas) e habilidades analíticas (pensamento, interpretação e comunicação) para transformar dados em valor de negócio acionável.

As habilidades técnicas incluem gestão de dados e preparação de dados, habilidades em SQL/Python e banco de dados, domínio de visualização de dados e ferramentas de BI, e fórmulas do Excel e Power Query para análise ad hoc. O conhecimento em ciência da computação permite trabalhar com processamento de dados e algoritmos de machine learning.

As principais habilidades analíticas incluem análise estatística, mineração de dados, interpretação de dados, resolução de problemas e pensamento crítico, conhecimento de negócios e de domínio, comunicação e storytelling. Fundamentos de negócios combinados com recursos de ciência de dados criam analistas de dados completos.

O treinamento para analista de dados desenvolve competências analíticas e técnicas essenciais.

Habilidades de comunicação e estratégia

Os analistas de negócios devem fazer a ponte entre a análise técnica e a estratégia de negócios. As habilidades de comunicação são essenciais para traduzir análises de dados complexas em percepções acionáveis. Traduzir análises de dados complexas em ação exige storytelling claro, mensagens cientes do público, visuais fortes e recomendações acionáveis. Isso exige a compreensão do contexto de negócios e a estruturação da análise em torno dos objetivos de negócios. O storytelling focado em negócios conecta os resultados dos dados a resultados, riscos e oportunidades.

A comunicação estratégica de dados leva em consideração o público e enfatiza a clareza, a simplicidade e as visualizações certas para fornecer percepções e próximos passos aos líderes de negócios e embasar as decisões de negócios. As habilidades de tomada de decisão estratégica envolvem visão de negócios, enquadramento de problemas, formulação de perguntas, gerenciamento de stakeholders e confiança para ajudar a resolver problemas de negócios de forma eficaz.

Desenvolvendo Expertise em Analítica de Negócios

Para desenvolver expertise em analítica de negócios, concentre-se primeiro nos blocos de construção principais de analítica para entender a analítica descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva. Os elementos do programa devem incluir análise de dados, métodos estatísticos e de interpretação, visualização de dados e machine learning.

Desenvolva habilidades práticas com ferramentas de dados (SQL, Excel, ferramentas de BI, Python ou R). Trabalhe com problemas de negócios reais e fortaleça seu conhecimento de negócios e de domínio. Nada supera a experiência prática com conjuntos de dados e problemas de negócios para desenvolver habilidades analíticas e aprender com o feedback e a iteração.

Participe do aprendizado contínuo por meio de programas da Harvard Business School, cursos universitários, cursos on-line e certificações profissionais. Os programas de certificação da Databricks validam a experiência em análise de negócios e ciência de dados.

Aplicações no mundo real e valor para a carreira

Aplicações na Indústria em Diferentes Setores

Em todos os setores, a análise de dados permite que as organizações passem de decisões baseadas na intuição para estratégias baseadas em evidências, melhorando o desempenho, a eficiência e os resultados. Cada setor usa a analítica adaptada aos seus objetivos e dados. Por exemplo:

• A análise de gerenciamento da cadeia de suprimentos em empresas de manufatura usa análise preditiva e de dados para reduzir o tempo de inatividade, melhorar a eficiência e diminuir os custos.
• Serviços financeiros utilizam a analítica de negócios para gerenciamento de riscos, detecção de fraudes, negociação algorítmica e análise de lucratividade do cliente para melhorar a compliance e oferecer serviços financeiros personalizados.
• Organizações de varejo usam soluções de analítica de varejo que incorporam dados de ventas, análise de comportamento do cliente, segmentação e personalização de clientes, previsão de demanda, análise de preços e sistemas de recomendação para impulsionar os resultados de negócios.
• Instituições de saúde usam a analítica para prever doenças e riscos, otimizar recursos e analisar os resultados dos pacientes e alegações de fraude para melhorar o atendimento e reduzir custos.

Conclusão

A analítica de negócios está em alta demanda por transformar a forma como as organizações tomam decisões de negócios por meio de insights data-driven. As organizações que implementam com sucesso a analítica de negócios obtêm percepções valiosas para melhorar os resultados de negócios.

Os profissionais devem entender os quatro tipos de análise — descritiva, de diagnóstico, preditiva e prescritiva — que compõem uma estrutura analítica abrangente. As habilidades essenciais para a análise de negócios incluem habilidades técnicas, analíticas, de comunicação e fundamentos de negócios. O sucesso exige a combinação de recursos técnicos de análise de dados com a compreensão estratégica de negócios. Business Intelligence vs. analítica esclarece como essas disciplinas se complementam.

As ferramentas do setor variam desde o Microsoft Excel até plataformas avançadas de Business Intelligence que permitem a análise de dados em todas as escalas. E o campo continua a evoluir com machine learning, inteligência artificial e análise big data expandindo as possibilidades.

Perguntas Frequentes

• O que a analítica de negócios faz? A analítica de negócios analisa dados para fornecer percepções que informam as decisões de negócios, melhoram o desempenho dos negócios e resolvem problemas de negócios por meio de métodos descritivos, diagnósticos, preditivos e prescritivos.
• Quais são os 4 tipos de analítica de negócios? Os quatro tipos são análise descritiva (entender o desempenho passado), análise diagnóstica (descobrir por que os eventos ocorreram), análise preditiva (prever tendências) e análise prescritiva (recomendar ações).
• Quais habilidades são necessárias para a analítica de negócios? As habilidades analíticas essenciais incluem análise estatística, mineração de dados, visualização de dados, habilidades de comunicação, fundamentos de negócios e proficiência com ferramentas de análise de negócios como o Microsoft Excel e plataformas avançadas.

Vale a pena seguir carreira em analítica de negócios? Sim, as carreiras em analítica de negócios oferecem fortes oportunidades de crescimento, remuneração competitiva e alta demanda, à medida que as organizações dependem cada vez mais de decisões baseadas em dados para melhorar os resultados dos negócios.

(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original