A análise de dados é um processo essencial para para a gestão empresarial. As informações extraídas a partir dela são fundamentais para embasar estratégias e ações.
Além disso, com a crescente cultura data-driven, esse acompanhamento se torna ainda mais relevante, pois orienta decisões, apoia a gestão e contribui para o crescimento sustentável dos negócios.
Por isso, é essencial que sua empresa conte com a inteligência de dados e ferramentas completas e confiáveis para análises mais precisas e seguras.
Quer saber mais detalhes sobre a análise de dados, seus tipos e como ela pode beneficiar sua empresa? Então continue a leitura!
Índice – Neste artigo, você encontrará:
- O que é a análise de dados?
- Qual é o seu objetivo?
- Quais são os tipos de análise de dados?
- Como fazer?
- Ferramentas para análise de dados
O que é a análise de dados?
A análise de dados é uma extensão da inteligência de dados. Seu processo envolve a coleta, organização, análise e interpretação de informações.
A partir disso, os dados brutos se transformam em insights valiosos, dando suporte para a criação de estratégias e embasamento para decisões.
Qual é o seu objetivo?
Como vimos acima, a análise de dados converte números e informações brutas em conteúdos de fácil compreensão. Portanto, seu principal objetivo é extrair informações relevantes para decisões estratégicas.
Dessa forma, gestores tomam decisões mais assertivas, considerando a realidade financeira do negócio. Além disso, os processos comerciais ganham mais eficiência, e a colaboração entre departamentos se fortalece, resultando em uma melhor integração organizacional.
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Quais são os tipos de análise de dados?
Agora que entendemos o conceito e importância da análise para o meio corporativo, veja abaixo os principais tipos e suas características:
Análise de dados Descritiva
A análise descritiva organiza e interpreta os dados de forma direta e tem como objetivo apresentar fenômenos observados.
Comumente utilizada para interpretar dados atuais, essa abordagem é simplista e clara.
Análise de dados Diagnóstica
A análise diagnóstica se profunda em eventos e padrões observados e no seu entendimento sobre as suas causas.
Seu foco está nas relações de causa e efeito, o que ajuda a identificar os motivos por trás de determinados resultados empresariais.
Análise de dados Preditiva
A análise preditiva permite prever cenários futuros, tendências e antecipar riscos e oportunidades.
A abordagem utiliza técnicas avançadas, como machine learning e mineração de dados, fornecendo projeções estratégicas.
Análise de Dados Prescritiva
O tipo prescritivo combina modelos matemáticos, inteligência artificial e sistemas de simulação para indicar ações mais assertivas.
Dessa forma, as empresas podem tomar decisões baseadas em dados concretos, avaliando diferentes cenários antes de tomar decisões.
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Como fazer?
Antes de definir o tipo de análise, é importante estabelecer seu objetivo. Os processos de inteligência de dados utilizam as informações do Big Data para para interpretações mais estratégicas.
Embora a análise seja comumente feita manualmente ou por planilhas, ambas as abordagens estão mais suscetíveis a erros e demandam mais tempo, além de não serem intuitivas.
Atualmente, o uso de inteligência artificial e softwares específicos agiliza o processo, pois proporcionam análises seguras, intuitivas e eficazes.
Portanto, com uma ferramenta completa e segura, sua empresa centraliza informações, tem uma visão intuitiva dos números e ganha agilidade tanto na análise em si quanto na tomada de decisões.
Quais são as etapas?
Para garantir uma análise eficiente, algumas etapas precisam ser seguidas, independentemente do tipo. Abaixo, você confere quais são:
- Definir o objeto: Determine o que será analisado e os insights esperados.
- Coleta de dados: Utilize Big Data, realize pesquisas de campo e busque fontes confiáveis.
- Limpeza dos dados: Verifique a qualidade e veracidade das informações, corrigindo falhas e erros.
- Investigação: Identifique padrões, aplique técnicas estatísticas e extraia informações relevantes para suas estratégias.
- Armazenamento: Centralize os dados em um ambiente seguro e de fácil acesso.
- Acompanhamento: Acompanhe alterações e atualize as análises conforme o necessário.
Ferramentas para análise de dados
O uso de softwares especializados são fundamentais para uma análise eficiente e segura, especialmente quando o assunto é financeiro.
Além de consolidar os dados em um único ambiente, essas ferramentas agilizam os processos e geram informações confiáveis e seguras.
Com o AllStrategy Plano, software desenvolvido para atender as necessidades do setor de controladoria, sua empresa analisa informações estratégicas com mais segurança, reduzindo significativamente os erros comuns em processos manuais.
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A análise de dados é um processo importante na gestão empresarial, especialmente no setor financeiro. Isso porque ela orienta as próximas ações da empresa, garantindo decisões mais estratégicas e alinhadas com os objetivos do negócio.
Por isso, contar com uma ferramenta completa e segura é fundamental para tomadas de decisão mais assertivas.
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