Estamos na era da inteligência analítica, onde apenas ter dados brutos não é suficiente. Saber como analisar e aplicar informações de maneira estratégica é o fator decisivo entre o sucesso e o fracasso de qualquer empresa. Mas como transformar um enorme volume de dados em informações relevantes e que impulsionem resultados práticos? Aqui entra o analytics.

Através da inteligência de dados, é possível coletar, organizar e interpretar informações para compreender melhor o mercado, otimizar processos e tomar decisões mais acuradas. Para pequenas e médias empresas, que, muitas vezes, têm recursos limitados, essa tecnologia pode ser o diferencial competitivo necessário para maximizar a eficiência e identificar novas oportunidades.

Curioso para entender como o analytics e a inteligência de dados podem transformar o seu negócio? Então, continue a leitura e descubra como essas ferramentas podem levar sua empresa ao próximo nível!

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O que é analytics e como ele funciona?

O analytics (ou inteligência de dados) é um processo de análise que revela padrões, tendências e informações para a melhoria do desempenho de qualquer empresa. Com base em técnicas matemáticas, estatísticas, modelagem preditiva e machine learning, ele permite que negócios dos mais diversos portes transformem grandes volumes de dados brutos em estratégias eficazes.

Com a ascensão impactante da tecnologia, computadores cada vez mais poderosos juntam-se ao big data e armazenam quantidades sempre maiores de dados aliadas à ciência dos números e à descoberta dos dados, que podem vir de diversas fontes como interações com clientes, desempenho de processos internos e tendências de mercado.

Ao mesmo tempo, as máquinas executam rapidamente algoritmos sofisticados e ajudam a sociedade a encontrar respostas que nunca foram respondidas. As empresas que utilizam o analytics, IA e big data não só conseguem entender melhor seu público-alvo como também antever comportamentos futuros e ajustar suas estratégias em tempo real, que são alguns dos fatores essenciais para tomadas de decisão mais informadas e direcionadas ao sucesso.

Qual a diferença entre analytics e inteligência de dados?

Analytics é a prática de analisar grandes volumes de dados, utilizando ferramentas e técnicas diversas para gerar insights valiosos. Esse processo envolve a exploração dos dados, destacando tendências e padrões que ajudam na tomada de decisões mais embasadas.

Por outro lado, a inteligência de dados abrange todo o ciclo de vida dos dados dentro da organização, e isso inclui a coleta, organização, armazenamento e, por fim, a análise desses dados. É o processo de gestão de dados que assegura que as informações estejam disponíveis e estruturadas corretamente para que possam ser analisadas de forma eficaz.

Em resumo: enquanto a inteligência de dados organiza e estrutura as informações, o analytics as transforma em insights estratégicos e modelos preditivos que direcionam a empresa para ações mais acuradas.

Leia também: o impacto da análise preditiva na rentabilidade dos negócios.

O que é inteligência analítica?

A inteligência analítica vai além da simples análise de dados. Trata-se da capacidade de uma empresa utilizar dados de maneira estratégica para identificar padrões e prever comportamentos futuros.

Ela usa métodos avançados, como machine learning, mineração de dados, modelagem estatística e até inteligência artificial, para transformar dados em insights preditivos e prescritivos.

Diferentemente da análise tradicional, que se foca em entender o que aconteceu no passado, a inteligência analítica antecipa o que pode acontecer no futuro e recomenda ações baseadas nessas previsões.

Essa abordagem permite que as empresas não só interpretem os dados, mas também ajustem suas estratégias de forma proativa, garantindo vantagem competitiva no mercado.

Como a inteligência analítica utiliza dados para gerar insights?

A inteligência analítica emprega algoritmos avançados e técnicas sofisticadas para processar grandes volumes de dados e detectar padrões que, muitas vezes, passariam despercebidos em análises mais simples. Esses insights são aplicáveis em diversas áreas, como:

  • Melhorar o atendimento ao cliente: analisando interações e feedbacks, é possível prever as necessidades dos consumidores e oferecer um atendimento mais personalizado e eficiente;
  • Otimizar processos operacionais: identificar gargalos nos processos e melhorar a eficiência operacional com base em dados históricos e preditivos;
  • Desenvolver produtos e serviços mais alinhados às demandas do mercado: compreender o comportamento dos consumidores permite ajustar produtos e serviços para atender melhor às expectativas do mercado.

Quais são os tipos de inteligência analítica?

A inteligência analítica é dividida em três tipos principais, focados em como as empresas analisam e utilizam os dados para melhorar seu desempenho. Entenda melhor cada um deles abaixo:

  • Inteligência descritiva: focada em entender o que já aconteceu, essa análise trabalha com métricas e relatórios que explicam o passado da empresa. Ela responde a perguntas como "Qual foi o desempenho da empresa no último mês?", ajudando a entender os fatores que influenciaram resultados anteriores;
  • Inteligência preditiva ou diagnóstica: usa dados históricos para antever o futuro, como a previsão de vendas com base em comportamentos passados dos clientes. Esse tipo de análise permite às marcas se prepararem melhor para as tendências do mercado e ajustar suas estratégias de marketing antecipadamente;
  • Inteligência prescritiva: vai além das previsões. Ela sugere as melhores ações a serem tomadas com base nos dados analisados. Esse tipo de inteligência oferece recomendações claras para otimizar processos e melhorar resultados.

Qual é a importância da inteligência analítica para as empresas?

O uso da inteligência de dados e da inteligência analítica proporciona uma vantagem competitiva significativa para empresas de todos os tamanhos.

Desde os primeiros registros históricos de análise de dados, como o censo sueco em 1749 e os estudos de Florence Nightingale no século XIX, a inteligência analítica adquiriu espaço insubstituível na tomada de decisões mais precisas e embasadas.

Esses exemplos históricos demonstram que o analytics correlaciona padrões e diminui a necessidade de confiar em suposições ou intuição. Então, foi possível começar a responder com muito mais propriedade perguntas como: "O que aconteceu?", "Por que aconteceu?" e "O que provavelmente acontecerá a seguir?", anteriormente definidas como os três tipos de inteligência analítica: descritiva, diagnóstica e prescritiva.

Nos dias de hoje, com o uso de big data e computadores bem mais rápidos que há 5 anos, o poder da análise de dados se expandiu ainda mais, permitindo decisões mais estratégicas em diversas áreas de negócios: análise e concessão de crédito, prevenção à fraude em camadas, cibersegurança, retenção de clientes, previsão de necessidades de consumidores e até estratégias de marketing mais assertivas e eficientes. Entenda melhor a seguir!

Reduz custos e otimiza processos

Com a análise correta de dados, empresas podem identificar gargalos e ineficiências em seus processos. A partir disso, é possível realizar ajustes que resultem em redução de custos e aumento da eficiência operacional. Além disso, o analytics oferece maior controle sobre os dados, permitindo o aprimoramento da coleta, inspeção e modelagem das informações.

Esse aprimoramento resulta em uma melhor compreensão dos processos e na identificação mais ágil das áreas que necessitam de melhorias. Permitindo que as empresas maximizem seus recursos e consigam competir com seus concorrentes, garantindo que consigam "fazer mais com menos".

Auxilia na tomada de decisões mais acuradas

Tomar decisões com base em dados sólidos e analytics é fundamental para o sucesso a longo prazo. A inteligência de dados permite que as empresas tomem decisões mais acuradas e informadas, reduzindo a dependência da intuição e aumentando as chances de sucesso.

Assim como um dos pioneiros na análise de dados, Richard Doll, que utilizou dados para estudar a relação entre tabaco e câncer de pulmão nos anos 1950, as marcas atuais podem usar a análise de dados para responder a perguntas críticas, como as tendências de mercado e o comportamento do cliente.

Através dessa abordagem, é possível minimizar riscos, adaptar-se rapidamente às mudanças e até prever futuras demandas, como aumentar a fabricação de um produto com base em tendências identificadas.

Ajuda a definir metas específicas e fazer previsões certeiras

O analytics também permite detectar padrões e antever as necessidades dos consumidores, trazendo ideias que podem ser usadas para ajustar operações com antecedência, ajudando as empresas a aprimorarem seu planejamento de vendas, conseguindo atender demandas futuras.

Organizações que utilizam essa abordagem conseguem definir metas assertivas, com base em métricas precisas, permitindo obter melhorias em várias áreas do negócio. Além disso, elas também conseguem compreender tanto as demandas internas quanto as necessidades dos clientes, permitindo o aprimoramento de suas operações, tornando-se mais ágeis e competitivos, garantindo o tão almejado crescimento sustentável.

Exemplos práticos de aplicação de analytics e inteligência de dados

A inteligência analítica e o analytics podem ser aplicados em diversos setores da economia, principalmente para auxiliar as empresas a otimizarem de forma exponencial seus processos, bem como reduzir custos e tomar decisões mais precisas com base em inteligência de dados.

Confira a seguir alguns exemplos práticos de como essas ferramentas são usadas em diferentes áreas:

Inteligência de dados e analytics no marketing

No marketing digital, o analytics é essencial para acompanhar o comportamento do consumidor, identificar quais campanhas geram mais engajamento e ajustar estratégias em tempo real.

Com o uso de inteligência de dados, as marcas conseguem personalizar campanhas publicitárias, aumentando a taxa de conversão e o retorno sobre investimento (ROI).

Inteligência de dados e analytics nas finanças

O setor financeiro utiliza inteligência de dados e analytics para prever tendências econômicas, identificar padrões de comportamento dos investidores e otimizar portfólios de investimentos, por exemplo.

Com o uso de modelos preditivos, as instituições financeiras conseguem antecipar flutuações de mercado e ajustar suas estratégias para maximizar ganhos e minimizar riscos. Além disso, o analytics é fundamental na prevenção de fraudes, ajudando a identificar transações suspeitas em tempo real.

Inteligência de dados e analytics na saúde

Hospitais e clínicas têm aplicado inteligência analítica para melhorar a qualidade do atendimento e prever surtos de doenças com base na análise de dados de pacientes. O uso do analytics ajuda a identificar padrões em diagnósticos, prever a demanda por serviços e até personalizar tratamentos, tornando o atendimento mais eficiente e assertivo. Além disso, algoritmos de machine learning são usados para prever epidemias e planejar o uso de recursos médicos.

A Serasa Experian é a primeira Datatech do Brasil!

Ao contrário do que se imagina, a Serasa Experian não é apenas um birô de crédito — ela se destaca como a primeira e maior Datatech do Brasil. Mas o que isso significa na prática?

Uma Datatech combina dados e tecnologia avançada para oferecer soluções analíticas que ajudam empresas de todos os tamanhos a melhorar suas operações, identificar riscos, prever tendências e tomar decisões mais inteligentes!

Como líder em inteligência de dados, vamos muito além da simples análise de crédito. Utilizamos o maior ecossistema de Big Data da América Latina, somando tecnologias de ponta com dados autenticados, ou seja, declarados e verificados, online e offline, cruzando sempre diferentes dimensões econômicas, financeiras, comportamentais, sociodemográficas e de identidade para transformar informações diversas em insights que impulsionam os negócios.

Seja para prever comportamentos de consumidores, prevenir fraudes ou melhorar o acesso ao crédito, fazemos a diferença no crescimento e competitividade de pequenas e médias empresas. Com analytics, seu negócio é pautado em decisões mais assertivas, baseadas em inteligência de dados abrangente, seja no mercado de crédito, autenticação de clientes ou otimização de processos.