Na nossa era rica em dados, compreender como analisar e extrair o verdadeiro significado dos conhecimentos digitais disponíveis para o nosso negócio é um dos principais motores do sucesso.
Apesar do colossal volume de dados que criamos todos os dias, apenas 0,5% é efectivamente analisado e utilizado para a descoberta, melhoria e inteligência dos dados. Embora isso possa não parecer muito, considerando a quantidade de informação digital que temos ao nosso alcance, meio por cento ainda representa uma enorme quantidade de dados.
Com tantos dados e tão pouco tempo, saber como recolher, curar, organizar, e fazer sentido de toda esta informação potencialmente impulsionadora de negócios pode ser um campo minado – mas a análise de dados online é a solução.
Para o ajudar a compreender o potencial da análise, o significado, e como pode utilizá-la para melhorar as suas práticas empresariais, responderemos a uma série de questões analíticas importantes. Não só exploraremos métodos e técnicas de análise de dados, mas também analisaremos diferentes tipos de análise de dados enquanto demonstramos como realizar análises no mundo real com um plano de 15 passos para o sucesso.
What Is Data Analysis?
A análise de dados é um processo que se baseia em métodos e técnicas para obter dados brutos, mineração para obter conhecimentos que são relevantes para os objectivos primários do negócio, e perfuração desta informação para transformar métricas, factos, e números em iniciativas de melhoria.
Existem vários métodos de análise de dados, largamente baseados em duas áreas nucleares: métodos de análise quantitativa de dados e métodos de análise de dados em investigação qualitativa.
Para explicar as principais diferenças entre dados qualitativos e quantitativos, eis um vídeo para o seu prazer de visualização:
A obtenção de uma melhor compreensão das diferentes técnicas de análise de dados, e métodos na investigação quantitativa, bem como de insights qualitativos, dará aos seus esforços de análise de informação uma direcção mais claramente definida, pelo que vale a pena dedicar algum tempo a permitir que este conhecimento em particular se afunde. Além disso, será capaz de criar um relatório analítico exaustivo que irá disparar os seus processos de análise.
Como analisar os dados: Tire Vantagem dos 15 Métodos de Análise de Dados Top 15 & Técnicas
Agora que já respondemos à pergunta, “o que é análise de dados?”, considerados os diferentes tipos de métodos de análise, é tempo de aprofundar a forma de fazer análise de dados, trabalhando através destes 15 elementos essenciais.
Colaborar as suas necessidades
Antes de começar a analisar os seus dados ou aprofundar quaisquer técnicas de análise, é crucial sentar-se em colaboração com todos os principais interessados dentro da sua organização, decidir sobre a sua campanha primária ou objectivos estratégicos, e obter uma compreensão fundamental dos tipos de conhecimentos que melhor beneficiarão o seu progresso ou lhe proporcionarão o nível de visão de que necessita para evoluir a sua organização.
Estabeleça as suas perguntas
Após ter delineado os seus objectivos principais, deve considerar quais as perguntas que precisará de responder para o ajudar a alcançar a sua missão. Esta é uma das técnicas de análise de dados mais importantes, pois irá moldar as próprias bases do seu sucesso.
Para o ajudar a perguntar as coisas certas e assegurar que os seus dados funcionam para si, tem de fazer as perguntas certas de análise de dados.
Colha os seus dados
Depois de dar uma orientação real à sua metodologia de análise de dados e de saber quais as perguntas que precisam de ser respondidas para extrair o melhor valor da informação disponível para a sua organização, deve decidir sobre as suas fontes de dados mais valiosas e começar a recolher os seus conhecimentos – a mais fundamental de todas as técnicas de análise de dados.
Definir os seus KPIs
Após ter definido as suas fontes de dados, começado a recolher os dados em bruto que considera oferecerem valor potencial, e estabelecido perguntas claras às quais quer que os seus conhecimentos respondam, precisa de definir uma série de indicadores-chave de desempenho (KPIs) que o ajudarão a acompanhar, medir e moldar o seu progresso em várias áreas-chave.
KPIs são críticos tanto para os métodos de análise na investigação qualitativa como quantitativa. Este é um dos principais métodos de análise de dados que certamente não deve ignorar.
Para o ajudar a definir os melhores KPIs possíveis para as suas iniciativas e actividades, explore a nossa colecção de exemplos de indicadores-chave de desempenho.
Omitir dados inúteis
Dando as suas técnicas e métodos de análise de dados com verdadeiro objectivo e definindo a sua missão, deve explorar os dados brutos que recolheu de todas as fontes e utilizar os seus KPIs como referência para cortar qualquer informação que considere inútil.
Abrir a gordura informativa é um dos métodos mais cruciais de análise de dados, uma vez que lhe permitirá concentrar os seus esforços analíticos e espremer cada gota de valor da restante informação ‘magra’.
As estatísticas, factos, números, ou métricas que não se alinham com os seus objectivos empresariais ou não se enquadram nas suas estratégias de gestão de KPI devem ser eliminadas da equação.
Análise estatística de produto
Um dos tipos mais cruciais de análise é a estatística.
Este tipo de método de análise centra-se em aspectos incluindo cluster, coorte, regressão, factor, e redes neurais e acabará por dar à sua metodologia de análise de dados uma direcção mais lógica.
Aqui está um glossário rápido destes termos vitais de análise estatística para a sua referência:
- Cluster: A acção de agrupar um conjunto de elementos de uma forma que esses elementos são mais semelhantes (num sentido particular) uns aos outros do que os de outros grupos – daí o termo “agrupamento”. Esta abordagem é utilizada para fornecer contexto adicional a uma tendência ou conjunto de dados.
- Cohort: Um subconjunto de análise comportamental que retira insights de um dado conjunto de dados (por exemplo, uma aplicação web ou CMS) e em vez de olhar para tudo como uma unidade mais ampla, cada elemento é decomposto em grupos relacionados. Ao utilizar esta metodologia de análise, é possível obter uma riqueza de conhecimentos sobre as necessidades dos consumidores ou uma compreensão firme de um grupo alvo mais amplo.
- Factor: Uma prática estatística utilizada para descrever a variabilidade entre variáveis observadas, correlacionadas em termos de um número potencialmente inferior de variáveis não observadas, chamadas ‘factores’. O objectivo aqui é descobrir as variáveis latentes independentes. Um método de análise ideal para racionalizar segmentos específicos de dados.
- Redes neurais: Uma rede neural é uma forma de aprendizagem mecânica (ML) centrada na previsão do resultado de uma variável específica. Este conceito é demasiado abrangente para ser resumido – mas esta explicação irá ajudá-lo a pintar um quadro bastante abrangente. Mais adiante no artigo, também nos centraremos mais neste termo.
- Modelação de dados: Um método de análise que é o termo geral para métricas de engenharia e insights para valor, direcção, e contexto adicionais, utilizando uma mistura de estratégias e técnicas. Ao considerar como analisar dados, adoptar uma mentalidade de modelação de dados é essencial para o sucesso – como tal, é uma área que vale a pena explorar em maior detalhe.
- Predictive analytics: Mais uma vez, embora este seja um termo amplo (e algo que iremos revisitar a seu tempo), quando estiver a considerar como fazer a análise da forma correcta, deverá assegurar-se de que este termo está firmemente enraizado na sua mente. As técnicas analíticas preditivas são essenciais, uma vez que lhe permitirão detectar tendências inestimáveis à medida que se desdobram e desenvolver iniciativas que não só melhorarão os seus vários processos operacionais, mas também o ajudarão a ganhar uma vantagem importante na competição.
li> Regressão: Um conjunto definitivo de processos estatísticos centrados na estimativa das relações entre variáveis particulares para obter uma compreensão mais profunda de tendências ou padrões particulares. Esta é uma metodologia de análise que é incrivelmente poderosa quando focada na análise preditiva.
Build a data management roadmap
Embora, neste momento, este passo particular seja opcional (já terá ganho uma riqueza de conhecimentos e já terá formado uma estratégia bastante sólida), a criação de um roteiro de gestão de dados ajudará os seus métodos e técnicas de análise de dados a tornarem-se bem sucedidos numa base mais sustentável. Estes roteiros, se desenvolvidos correctamente, são também construídos para que possam ser ajustados e escalonados ao longo do tempo.
Investir muito tempo no desenvolvimento de um roteiro que o ajudará a armazenar, gerir, e tratar os seus dados internamente, e tornará as suas técnicas de análise ainda mais fluidas e funcionais – um dos mais poderosos tipos de métodos de análise de dados disponíveis actualmente.
Integrate technology
Há muitas formas de analisar dados, mas um dos aspectos mais vitais do sucesso analítico num contexto empresarial é a integração do software e da tecnologia de apoio à decisão certos.
As plataformas de análise de robustez não só lhe permitirão extrair dados críticos das suas fontes mais valiosas, enquanto trabalha com KPIs dinâmicos que lhe oferecerão perspectivas accionáveis; também apresentará a informação num formato digerível, visual e interactivo a partir de um painel de instrumentos central e ao vivo. Uma metodologia de análise de dados com que pode contar.
Ao integrar a tecnologia certa para o seu método estatístico de análise de dados e metodologia de análise de dados essenciais, evitará fragmentar as suas percepções, poupando-lhe tempo e esforço, ao mesmo tempo que lhe permitirá desfrutar do valor máximo das percepções mais valiosas do seu negócio.
Para um olhar sobre o poder do software para fins de análise e para melhorar os seus métodos de análise de dados, dê uma vista de olhos sobre a nossa selecção de exemplos de painel de instrumentos.
Responda às suas perguntas
Ao considerar cada um dos esforços acima referidos, trabalhando com a tecnologia certa, e promovendo uma cultura interna coesa onde todos compram as diferentes formas de analisar dados, bem como o poder da inteligência digital, começará rapidamente a responder às suas perguntas de negócios mais candentes. É discutível que a melhor forma de tornar os seus conceitos de dados acessíveis em toda a organização é através da visualização de dados.
Visualize os seus dados
A visualização de dados em linha é uma ferramenta poderosa, pois permite-lhe contar uma história com as suas métricas, permitindo aos utilizadores em toda a empresa extrair percepções significativas que ajudam à evolução do negócio – e abrange todas as diferentes formas de analisar dados.
O objectivo da análise de dados é tornar toda a sua organização mais informada e inteligente, e com a plataforma ou painel de controlo correcto, isto é mais simples do que pensa, como demonstrado pelo nosso painel de controlo de marketing.
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KPIs primários:
- Taxa de Salto
- Duração das Sessões de Média
- Taxas de Conversão de Páginas
- Taxas de Conversão de Páginas de Deslocamento
Deliv>Delivar mais fundo do que os dados do utilizador servidos apenas pelo Google Analytics (GA), este visual, dinâmico, e painel interactivo online exibe o comportamento dos seus utilizadores e visitantes do site, apresentando uma riqueza de métricas baseadas em KPIs que exploram a duração da sessão, taxas de salto de página, taxas de conversão de página de destino, e taxas de conversão de objectivos, fazendo um relatório de marketing abrangente com o qual um utilizador pode interagir e ajustar adicionalmente.
Esta mistura centralizada de informação fornece uma visão real de como as pessoas interagem com o seu website, conteúdo, e ofertas, ajudando-o a identificar fraquezas, capitalizar pontos fortes, e tomar decisões orientadas por dados que podem beneficiar o negócio exponencialmente.
Análise de texto de implementação
Uma vasta quantidade de dados que as empresas recolhem não está estruturada. Embora ter acesso a uma grande quantidade de dados é essencial para melhorar as suas capacidades de business intelligence (BI), sem implementar técnicas de análise de dados para dar a sua estrutura métrica, só estará a raspar a superfície.
Análise de texto, também conhecida na indústria como mineração de texto, é o processo de tomar grandes conjuntos de dados textuais e organizá-los de uma forma que facilita a sua gestão. Trabalhando através deste processo de limpeza em pormenor, será capaz de extrair os dados verdadeiramente relevantes para o seu negócio e utilizá-los para desenvolver percepções accionáveis que o impulsionarão para a frente.
Ferramentas e técnicas de análise modernas aceleram o processo de análise de texto, ajudando a recolher e curar insights de uma forma eficiente e orientada para resultados.
Collectivamente, criamos um colossal 2,5 quintilhões de bytes de dados digitais todos os dias, e um grande segmento é baseado em texto. Ao investir em ferramentas e técnicas de analistas de dados que o ajudarão a extrair insight de várias fontes de dados baseados em palavras, incluindo revisões de produtos, artigos, comunicações nos meios de comunicação social, e respostas a inquéritos, ganhará conhecimentos inestimáveis sobre o seu público, bem como as suas necessidades, preferências, e pontos de dor.
Ao ganhar este nível de conhecimento, poderá criar campanhas, serviços, e comunicações que satisfaçam as necessidades dos seus potenciais clientes a nível pessoal, fazendo crescer o seu público enquanto aumenta a retenção de clientes. Uma das ferramentas e técnicas de análise de dados mais eficazes em que alguma vez investirá.
Drill into diagnostic analysis
Quando se trata de lições sobre como fazer análises, é essencial fazer drill down into diagnostic analysis. Concebido para fornecer respostas directas e accionáveis a perguntas específicas, este é um dos métodos mais importantes do mundo na investigação, entre as suas outras funções organizacionais chave como a análise de retalho, por exemplo.
Uma forma poderosa de descoberta de dados, a análise de dados de diagnóstico capacita os analistas e os executivos de negócios ajudando-os a obter uma compreensão contextual firme do porquê de algo ter acontecido. Se souber por que algo aconteceu, bem como como aconteceu, será capaz de identificar as formas exactas de abordar a questão ou desafio. Para obter uma compreensão prática, é vital que adquira um conhecimento fundamental das duas áreas seguintes:
a) Predictive analytics
Se compreender por que razão uma tendência, padrão, ou evento aconteceu através de dados, será capaz de desenvolver uma projecção informada de como as coisas se podem desenrolar em áreas particulares do negócio. Ao fazê-lo, será capaz de formular iniciativas ou lançar campanhas antes da curva, vencendo os seus concorrentes ao murro. Além disso, se puder utilizar o aspecto preditivo da análise de diagnóstico a seu favor, será capaz de evitar que potenciais problemas ou ineficiências saiam de controlo, cortando potenciais problemas no início. Existem ferramentas de relatório BI que têm opções de análise preditiva já implementadas dentro delas, mas que também são de fácil utilização, para que não precise de calcular nada manualmente ou realizar você mesmo a análise robusta e avançada.
b) Análise prescritiva
Outro dos métodos de análise de dados mais eficazes na investigação, as técnicas de dados prescritivos cruzam-se da análise preditiva na forma como gira em torno da utilização de padrões ou tendências para desenvolver estratégias de negócio reactivas e práticas.
Ao pesquisar a análise prescritiva, desempenhará um papel activo no processo de consumo de dados, tomando conjuntos bem definidos de dados visuais e utilizando-os como um poderoso reparo para questões emergentes em várias áreas-chave de negócios, incluindo marketing, vendas, experiência do cliente, RH, cumprimento, finanças, análise logística, e outras.
Considerar tecnologia autónoma
Tecnologias autónomas, tais como inteligência artificial (IA) e aprendizagem de máquinas (ML), desempenham um papel significativo no avanço da compreensão de como analisar dados com maior eficácia.
O Gartner prevê que até 2021, 80% das tecnologias emergentes serão desenvolvidas com fundações de IA. Isto é uma prova do poder cada vez maior e do valor das tecnologias autónomas. Actualmente, as redes neurais e os alarmes de inteligência estão a impulsionar a revolução autónoma no mundo da análise de dados.
Uma das técnicas de análise de dados da era moderna, os alarmes inteligentes fornecem sinais automatizados baseados em comandos ou ocorrências particulares dentro de um conjunto de dados. Por exemplo, se estiver a monitorizar os KPIs da cadeia de fornecimento, pode definir um alarme inteligente para accionar quando aparecem dados inválidos ou de baixa qualidade. Ao fazê-lo, poderá aprofundar a questão e corrigi-la rápida e eficazmente.
Uma rede neural é um ramo da aprendizagem da máquina – uma forma de análise orientada por dados que tenta, com uma intervenção mínima, compreender como o cérebro humano processaria as percepções e preveria valores. As redes neuronais aprendem com cada transacção de dados, o que significa que evoluem e avançam ao longo do tempo.
Build a narrative
Agora que discutimos e explorámos as aplicações técnicas da análise orientada por dados, vamos ver como é que pode reunir todos estes elementos de uma forma que beneficie o seu negócio – começando com uma pequena coisa chamada narração de dados.
O cérebro humano responde incrivelmente bem a histórias ou narrativas fortes. Depois de ter limpo, moldado e visualizado os seus dados mais inestimáveis usando várias ferramentas de painel de bordo BI, deve esforçar-se por contar uma história – uma com um início, meio e fim bem definidos.
Ao fazê-lo, tornará os seus esforços analíticos mais acessíveis, digeríveis, e universais, habilitando mais pessoas dentro da sua organização a usar as suas descobertas para as suas vantagens accionáveis.
Partilhar a carga
Passado mas certamente não menos importante nos nossos conselhos sobre como fazer a análise de dados funcionar para o seu negócio, discutimos a partilha da carga.
Expandindo o nosso ponto anterior, utilizando métodos técnicos para dar mais forma e significado aos seus dados, poderá fornecer uma plataforma para um acesso mais alargado a conhecimentos orientados para os dados.
Se trabalhar com as ferramentas e dashboards certos, poderá apresentar as suas métricas num formato digerível e orientado por valores, permitindo que quase todos na organização se liguem e utilizem dados relevantes em seu proveito.
Dashboards de dados modernos consolidam dados de várias fontes, fornecendo acesso a uma riqueza de conhecimentos num local centralizado, não importa se precisa de monitorizar métricas de recrutamento ou gerar relatórios que precisam de ser enviados através de numerosos departamentos. Além disso, estas ferramentas de ponta oferecem acesso a painéis de controlo a partir de uma multiplicidade de dispositivos, o que significa que todos dentro da empresa podem ligar-se a conhecimentos práticos à distância – e partilhar a carga.
Após todos serem capazes de trabalhar com uma mentalidade orientada para os dados, irá catalisar o sucesso do seu negócio de formas que nunca pensou ser possível. E quando se trata de saber como fazer análise de dados, este tipo de abordagem colaborativa é essencial.
Análise de dados no Grande Ambiente de Dados
Os grandes dados são inestimáveis para as empresas de hoje em dia, e ao utilizar diferentes métodos de análise de dados, é possível ver os seus dados de uma forma que o pode ajudar a transformar a percepção em acção positiva.
Para inspirar os seus esforços e contextualizar a importância dos grandes dados, aqui estão alguns conhecimentos que deve conhecer – factos que o ajudarão a moldar as suas grandes técnicas de análise de dados.
- Um aumento de 10% na acessibilidade dos dados resultará em mais de $65 milhões de rendimento líquido extra para a sua empresa média da Fortune 1000.
- 90% dos grandes dados do mundo foram criados nos últimos cinco anos.
- De acordo com a Accenture, 79% dos notáveis executivos de negócios concordam que as empresas que não abraçarem os grandes dados perderão a sua posição competitiva e poderão enfrentar a extinção. Além disso, 83% dos executivos de empresas implementaram grandes projectos de dados para ganhar uma vantagem competitiva.
Conceitos de análise de dados podem vir de muitas formas, mas fundamentalmente, qualquer metodologia sólida ajudará a tornar o seu negócio mais racionalizado, coeso, perspicaz e bem sucedido do que nunca.
Para resumir, aqui estão os 15 principais passos para técnicas e métodos de análise de dados:
- Colaborar as suas necessidades
- Estabeleça as suas perguntas
- Colha os seus dados
- Omitir dados inúteis
- Análise estatística de produtos
- Abrir um roteiro de gestão de dados
- Integrar tecnologia
- Responder ao seu questões
- Análise de texto de implementação
li>Confina os seus KPIs
li>Visualize os seus dados
li>Drill into diagnostic analysisli>Considerar tecnologia autónomali>Build a narrativeli>Partilhar a carga/ol>
“Uma métrica sozinha não lhe diz o que se passa com o seu site; como sempre a Analytics tem a ver com tirar os seus dados e influências externas e construir percepções a partir de todos eles.” – Fiona Roddis
Ponderámos o significado da análise de dados e sondámos as aplicações práticas da análise centrada em dados, e uma coisa é clara: tomando medidas para organizar os seus dados e fazer com que a sua métrica funcione para si, é possível transformar informação em bruto em acção – o tipo de informação que empurrará o seu negócio para o nível seguinte.
Yes, boas técnicas de análise de dados resultam em inteligência empresarial (BI) melhorada. Para o ajudar a compreender esta noção com mais detalhe, leia a nossa exploração de relatórios de business intelligence.
E, se estiver pronto para efectuar a sua própria análise, aprofundar os seus factos e números enquanto interage com os seus dados em visuais espantosos, pode experimentar o nosso software para um teste gratuito de 14 dias!