O que é análise de negócios? Definição, benefícios e desafios

O que é Análise de Negócios?

A análise de negócios é a análise de dados para encontrar insights que informam as decisões de negócios. Fundamentalmente, envolve a aplicação ferramentas de análise de dados e técnicas para um ambiente de negócios para simplificar a tomada de decisões e melhorar os resultados de negócios. Frequentemente abreviado para BA, business analytics inclui:

• Coletando dados
• Aplicando métodos estatísticos
• Analisando dados
• Compartilhando os resultados com as partes interessadas

Com as ferramentas e técnicas certas, as empresas podem transformar dados brutos em insights acionáveis, impulsionando a tomada de decisões estratégicas e o crescimento sustentável. Por exemplo, os líderes empresariais podem aproveitar os dados de comportamento do cliente para compreender melhor o seu público-alvo. Eles também podem usar dados para otimizar processos e prever resultados futuros. Estas capacidades são cruciais para se manter competitivo e ágil na atual economia orientada por dados.

Como a análise de negócios afeta as decisões de negócios

Tradicionalmente, as organizações faziam escolhas baseadas na experiência ou na intuição. A análise de negócios substitui essas suposições por uma abordagem baseada em dados. A coleta e análise de grandes quantidades de informações permite que as empresas descubram informações potencialmente importantes, como padrões ocultos, preferências dos clientes e tendências de mercado.

Além disso, a análise de dados empresariais permite que as empresas personalizem estratégias de marketing e refinem as ofertas de produtos com base nas preferências dos clientes, promovendo relações mais fortes e fidelização dos clientes.

Existem muitos tipos de análise de negócios. A análise preditiva, por exemplo, permite que as empresas antecipem tendências e riscos, permitindo a tomada de decisões proativas e o planejamento estratégico. O uso de dados históricos e técnicas de modelagem estatística permite que as empresas prevejam a demanda, identifiquem oportunidades emergentes e mitiguem ameaças potenciais com antecedência. Esta abordagem proativa minimiza os riscos e posiciona as empresas para capitalizarem as tendências emergentes.

Implementando Business Analytics: um guia passo a passo

A análise de negócios envolve uma série de etapas para transformar dados brutos e não estruturados em insights coesos que orientam as decisões de negócios. Veja como funciona:

Recolha de Dados

A coleta de dados é o primeiro passo em que as empresas reúnem informações de várias fontes, como registros de vendas, clientes bases de dados, mídia social, pesquisa de mercado e conjuntos de dados públicos. O objetivo é coletar dados abrangentes e relevantes que fornecerão uma base sólida para análise.

Limpeza de Dados

Depois que os dados forem coletados, a próxima etapa é limpá-los. Limpeza de dados garante que os dados sejam precisos e utilizáveis. Esta etapa envolve o uso de ferramentas de análise de negócios para:

• Removendo Duplicados: Identificar e eliminar entradas repetidas para evitar resultados distorcidos.
• Corrigindo Erros: correção de imprecisões nos dados, como erros tipográficos, entradas incorretas e inconsistências.
• Preenchendo valores ausentes: Abordar lacunas nos dados preenchendo as informações ausentes por meio de métodos como substituição de média, imputação de regressão ou uso de dados de entradas semelhantes.
• Padronizando Dados: garantir que os dados sejam consistentes, como usar o mesmo formato de data ou unidade de medida em todo o conjunto de dados.

Dados limpos são cruciais porque garantem que a análise seja confiável e precisa, levando a insights válidos.

Análise de Dados

Com dados limpos e organizados, o próximo passo é analisá-los para extrair insights e padrões. A análise dos dados pode ser dividido em dois tipos principais:

• Análise descritiva: A análise descritiva resume as principais características dos dados. Ele utiliza técnicas estatísticas para descrever as características básicas dos dados, como média, mediana, moda, desvio padrão e distribuições de frequência. O objetivo é fornecer uma compreensão clara do que aconteceu no passado, transformando dados brutos em resumos e visualizações significativos.
• Análise Preditiva: A análise preditiva vai além ao usar dados históricos para prever eventos futuros. Ele emprega análise de regressão, análise de série temporal e modelos de aprendizado de máquina para prever resultados futuros. A análise preditiva ajuda as empresas a prever vendas, antecipar o comportamento do cliente e identificar riscos potenciais, permitindo-lhes tomar decisões proativas.

Visualização de dados

Assim que a análise for concluída, os resultados são interpretados para gerar descobertas relevantes para o negócio. A visualização de dados apresenta essas descobertas em um formato claro e compreensível:

• Criando recursos visuais: Representando resultados de análises com tabelas, gráficos e painéis. As visualizações comuns incluem gráficos de barras, gráficos de linhas, gráficos de pizza, mapas de calor e gráficos de dispersão.
• Contação de histórias com dados: Transformando resultados de análises complexas em recursos visuais claros e acionáveis ​​que contam uma história convincente. Visualizações eficazes ajudam as partes interessadas a compreender rapidamente as principais tendências e a tomar decisões informadas.

Através destas etapas, a análise de negócios ajuda as organizações a aproveitar os dados de forma eficaz, capacitando as partes interessadas a tomar decisões informadas e a alcançar um crescimento sustentável.

Business Intelligence (BI) vs. Business Analytics

A inteligência de negócios (BI) e a análise de negócios são disciplinas relacionadas, mas distintas, muitas vezes confundindo as pessoas devido às suas funções sobrepostas:

Business Intelligence abrange todos os processos e ferramentas usados ​​para coletar, armazenar, analisar e apresentar dados. Ele examina dados históricos e atuais para compreender o desempenho passado e as tendências operacionais. BI responde a perguntas como "O que aconteceu?" e "Como isso aconteceu?" Ajuda as organizações a monitorar as principais métricas, criar relatórios e visualizar dados por meio de painéis para apoiar a tomada de decisões do dia a dia.

Analista de negócios é uma parte especializada do BI que vai além da análise histórica. Ele usa métodos avançados, como mineração de dados, modelagem estatística e aprendizado de máquina para aprofundar os dados. A análise de negócios visa responder à pergunta, "Por que isso está acontecendo?" para compreender as tendências atuais e prever resultados futuros. Ajuda as empresas a tomar decisões estratégicas, antecipar mudanças de mercado e otimizar processos para se manterem competitivas.

BI se concentra na compreensão dados passados ​​e atuais para obter insights operacionais, enquanto a análise de negócios aproveita técnicas avançadas para prever cenários futuros e orientar a tomada de decisões baseada em dados.

Principais benefícios da análise de negócios

A análise de negócios oferece vantagens significativas para organizações de vários setores, incluindo varejo, tecnologia, saúde e logística. Alguns benefícios principais incluem:

• Tomada de decisão informada: A análise de negócios permite que as organizações baseiem decisões em insights baseados em dados, em vez de apenas na intuição.

Por exemplo, nos Walmart utiliza análises de negócios para otimizar seu gerenciamento de estoque e estratégias de preços. A análise dos dados de vendas, dados demográficos dos clientes e tendências regionais permite que o Walmart ajuste os níveis de estoque e as estratégias de preços para vários produtos em suas lojas. Essa abordagem baseada em dados garante que o Walmart atenda à demanda dos clientes com eficiência e maximize a lucratividade.

• Estatísticas preditivas: A análise de negócios emprega técnicas avançadas como modelagem preditiva e aprendizado de máquina para prever tendências e resultados.

Por exemplo, a Netflix aproveita a análise de negócios para aprimorar seu sistema de recomendação de conteúdo. Ele emprega técnicas para analisar o histórico de visualizações, as preferências do usuário e as métricas de engajamento para prever quais programas ou filmes um usuário provavelmente irá gostar. Este sistema de recomendação personalizado aumenta a satisfação do utilizador, aumenta o envolvimento do espectador e reduz as taxas de rotatividade, contribuindo para a liderança de mercado da Netflix na indústria de streaming.

• Eficiência operacional: A análise de negócios melhora a eficiência, permitindo que os líderes empresariais simplifiquem os fluxos de trabalho, reduzam custos e melhorem a produtividade.

Por exemplo, nos UPS (serviço de encomendas unidas) integrou análises para transformar seus processos logísticos tradicionais em uma abordagem mais flexível e ágil. A empresa avalia o volume dos pacotes, os locais de entrega e os padrões de tráfego para otimizar rotas, reduzir o consumo de combustível e aumentar a eficiência do serviço. Esta estratégia baseada em dados permite à UPS satisfazer as necessidades dos clientes, adaptar-se às mudanças do mercado e tomar decisões informadas em toda a cadeia de abastecimento.

Superando desafios em análise de negócios

A implementação de análises de negócios pode melhorar muito a tomada de decisões e a eficiência, mas traz desafios. Abordá-los é crucial para maximizar os benefícios da análise de negócios. Abaixo estão alguns desafios comuns e estratégias para superá-los.

• Qualidade e Integração de Dados
  Garantir a precisão, consistência e integração de dados de diversas fontes é um desafio primário ao analisar dados empresariais. Aproveitando uma robusta API de dados da empresa pode facilitar a agregação perfeita de dados de várias plataformas internas, aumentando a confiabilidade e a abrangência do conjunto de dados. As organizações também lutam para harmonizar conjuntos de dados díspares e estabelecer uma única fonte de verdade. Implementar estruturas robustas de governança de dados e processos de garantia de qualidade é essencial para lidar com isso. As organizações podem aumentar a confiabilidade e a consistência dos dados em todas as operações usando ferramentas de integração de dados e impor formatos de dados padronizados.
• Habilidades e conhecimentos
  A escassez de profissionais qualificados e proficientes em análise de dados, estatísticas e conhecimentos no domínio empresarial apresenta outro desafio significativo. É crucial construir competências internas através do investimento em programas de formação e parcerias com instituições de ensino. Além disso, as organizações podem recorrer a consultores externos ou colaborar com empresas especializadas para preencher lacunas de competências e garantir que tenham o talento necessário para analisar e interpretar dados de forma eficaz.
• Custo e ROI
  As organizações devem considerar os custos e compreender o retorno do investimento (ROI) dos esforços de análise de negócios. Implementar e manter ferramentas e infraestrutura de análise de negócios pode ser caro. Para resolver esta questão, as organizações devem realizar análises minuciosas de custo-benefício antes de investir. Definir métricas claras e indicadores-chave de desempenho alinhados com os objetivos de negócios ajuda a medir o impacto dessas iniciativas nas receitas, na redução de custos e na eficiência operacional.

Casos de uso de análise de negócios

Alguns casos de uso notáveis ​​que demonstram o impacto da análise de negócios em diferentes setores incluem:

Otimização da cadeia de suprimentos

As empresas aproveitam a análise para otimizar o gerenciamento de estoque, a logística e a previsão de demanda, garantindo que os produtos estejam disponíveis no lugar e na hora certos, ao mesmo tempo que minimizam os custos. Ao identificar gargalos na cadeia de abastecimento, as empresas podem negociar melhor com os fornecedores, melhorar a alocação de recursos e aumentar a eficiência operacional geral.

Detecção e Prevenção de Fraude

As instituições financeiras utilizam análises de negócios para detectar e prevenir atividades fraudulentas. A análise dos padrões de transação e do comportamento do cliente permite que as organizações identifiquem anomalias que possam indicar fraude, permitindo detecção e resposta oportunas. Técnicas avançadas, como detecção de anomalias e modelagem preditiva, podem ajudar a reduzir perdas financeiras e manter a confiança do cliente.

Otimização de Campanhas de Marketing

A análise de negócios ajuda as organizações a refinar suas estratégias de marketing, analisando os dados dos clientes. Compreender a demografia, as preferências e os padrões de comportamento dos clientes significa que as empresas podem otimizar as campanhas de marketing para atingir públicos específicos de forma eficaz. A análise em tempo real permite que os profissionais de marketing ajustem estratégias prontamente com base nas métricas de desempenho da campanha, garantindo a alocação eficiente de recursos e maximizando o retorno do investimento em marketing.

Recursos Humanos e Gestão de Talentos

A análise de negócios melhora o gerenciamento de talentos e a satisfação dos funcionários nas organizações. As organizações podem implementar iniciativas que melhorem a cultura, a produtividade e a retenção no local de trabalho, analisando o feedback dos funcionários e os dados de desempenho. Os insights baseados em dados facilitam o planejamento estratégico da força de trabalho, permitindo que os departamentos de RH prevejam as necessidades de pessoal e otimizem os processos de recrutamento.

Ferramentas de análise de negócios e principais considerações

As empresas coletam dados de diversas fontes, incluindo interações com clientes e processos operacionais. Sem as ferramentas certas para analisar estes dados, o seu potencial permanece inexplorado. As ferramentas de análise de negócios ajudam a descobrir padrões e correlações valiosas, permitindo uma tomada de decisão informada.

Investir em uma ferramenta de análise de negócios é crucial para que as organizações compreendam seus dados de maneira eficaz. Ao escolher uma ferramenta de análise de negócios, considere os seguintes fatores:

• Necessidades e objetivos de negócios: Alinhe os recursos da ferramenta com objetivos de negócios específicos, como melhorar a satisfação do cliente, otimizar a alocação de recursos ou aprimorar as ofertas de produtos.
• Facilidade de uso e acessibilidade: Certifique-se de que a ferramenta seja fácil de usar e acessível para usuários técnicos e não técnicos. Procure interfaces intuitivas e recursos de autoatendimento para capacitar os usuários em toda a organização.
• Integração com sistemas existentes: Avalie até que ponto a ferramenta se integra à sua infraestrutura de dados atual, incluindo compatibilidade com fontes de dados, bancos de dados e sistemas de TI.
• Capacidades analíticas: Avalie a capacidade da ferramenta de realizar análises descritivas para obter insights históricos, análises preditivas para previsões e análises prescritivas para recomendações acionáveis.
• Escalabilidade e desempenho: Considere a escalabilidade da ferramenta para lidar com grandes conjuntos de dados e seu desempenho no processamento de análises de dados em tempo real e consultas complexas.
• Custo e ROI: Calcule o custo total de propriedade, incluindo custos de configuração inicial, taxas de licenciamento, manutenção e treinamento. Avalie o ROI potencial em termos de melhoria na tomada de decisões e eficiência operacional.
• Segurança e conformidade: Certifique-se de que a ferramenta atenda aos padrões e requisitos do setor de segurança, privacidade e conformidade de dados. Procure recursos como criptografia e controles de acesso.
• Reputação e roteiro do fornecedor: Pesquise a reputação do fornecedor no setor e revise seu roteiro de produtos para futuras melhorias e atualizações que se alinhem com as necessidades em evolução da sua organização.

Conclusão

Com os avanços da inteligência artificial e do aprendizado de máquina, espera-se que os recursos analíticos se tornem mais sofisticados. Esta evolução provavelmente capacitará as empresas a se aprofundarem na análise, permitindo-lhes prever tendências e otimizar estratégias. Além disso, à medida que os volumes de dados crescem exponencialmente, a capacidade de obter informações significativas será crucial para manter a competitividade e impulsionar o crescimento sustentável.

Portanto, investir em soluções abrangentes de gestão de dados é crucial. Astera fornece uma plataforma de gerenciamento de dados ponta a ponta com recursos de extração, integração, transformação e armazenamento de dados. A solução integra-se perfeitamente com as principais ferramentas de BI e análise, como Power BI e Tableau, permitindo que as empresas obtenham insights acionáveis, melhorem a eficiência operacional e impulsionem iniciativas estratégicas.

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