O Data Analytics ou Análise de dados é uma das profissões que mais crescem atualmente no mercado e uma principais apostas para quem deseja ingressar na área de tecnologia.
Neste artigo, vamos explicar tudo sobre o termo, quais os tipos de análises existentes atualmente, como funciona e muito mais. Vamos lá!?
O que é Data Analytics?
O Data Analytics nada mais é do que o processo de análise de dados brutos para obter informações específicas, de modo a tirar conclusões e identificar tendências que serão utilizadas na tomada de decisões em um determinado segmento ou negócio.
Apesar de ser um termo bem amplo devido à quantidade de dados gerados com o avanço da tecnologia, a análise é uma área fundamental, pois é a partir dela que os números brutos serão transformados em uma linguagem de fácil entendimento.
Dessa forma, qualquer pessoa que não tenha amplo conhecimento em matemática e estatística poderá ler e entender um relatório analítico.
O Data Analytics atua em quatro tipos de análise: a preditiva, prescritiva, descritiva e diagnóstica, ou seja, consegue obter informações diversas que vão desde a identificação de problemas a projeções futuras.
Quanto a qual análise será aplicada, vai depender de quais serão as respostas que um determinado projeto está em busca.
Como o Data Analytics funciona?
Para entender como o Data Analytics funciona precisamos esclarecer primeiramente o conceito do Big Data, no qual se refere a coletar, processar e armazenar um alto volume de dados, sejam eles estruturados ou não, e de diversas fontes.
São cinco fenômenos acontecendo simultaneamente – os 5V’s: (1) volume, (2) velocidade , (3) variedade, (4) veracidade e (5) valor.
De modo a analisar um conjunto de dados oriundos do Big Data, o Data Analytics funciona por meio de ferramentas específicas/softwares – econométricos, estatísticas ou algorítmicos – que ajudam a encontrar padrões que serão utilizados na tomada de decisões.
Não são apenas as ferramentas que fazem parte do universo da análise de dados. Para que tudo possa funcionar corretamente, também é preciso ter profissionais capacitados, que irão conseguir olhar para esses dados de modo a extrair as informações que serão relevantes para o negócio em si.
Tendo isso claro, podemos dizer que o Data Analytics é a última ponta de um universo de dados. Ou seja, para que ele funcione são necessárias várias etapas imprescindíveis para o processo analítico:
- Coleta: quais dados serão coletados, de quais fontes;
- Armazenamento: como e onde os dados serão armazenados e agrupados;
- Processamento/organização: como os dados serão processados e organizados – planilhas, ferramentas de estatísticas, etc;
- Limpeza e mineração: exploração de dados, isto é, exclusão do que não é relevante ao projeto, limpeza de dados duplicados ou danificados, busca por padrões, sequência temporais, etc;
- Análise: a análise de dados propriamente dita com base nas informações numéricas e algorítmicas extraídas da fonte;
- Relatório: o término da atividade do Data Analytics consiste na geração do relatório apresentando as respostas e insights relevantes para o negócio.
Como ela é aplicada?
O Data Analytics pode ser aplicado em qualquer tipo de segmento que deseja obter algum tipo de resposta. Veja alguns deles:
- Saúde;
- Marketing;
- Agronegócio;
- Bancos e investimentos;
- Jogos;
- Varejo;
- Logística.
Tipos de análise
Como mencionado no início, existem 4 tipos de análise que podem ser realizadas a partir de dados coletados. Para decidir qual tipo deverá ser aplicado ao projeto vai depender das questões iniciais colocadas.
Em outras palavras, quais as perguntas que deverão ser respondidas baseadas na análise dos dados.
Sendo assim, podemos dizer que quanto maior a complexidade das perguntas levantadas, maior o valor de dados que deverão ser analisados. De maneira bem didática, temos as 4 etapas respondendo a perguntas como:
- O que aconteceu? (análise descritiva);
- Por que aconteceu? (análise diagnóstica);
- O que vai acontecer? (análise preditiva);
- O que fazer quando acontecer? (análise prescritiva).
Análise Descritiva
Também chamada de análise exploratória, tem o objetivo de identificar algum evento que se passou.
Esse tipo de Data Analytics ainda pode se desmembrar em três: (1) univariada, o qual analisa uma única variável, (2) bivariada, relação entre duas variáveis e (3) multivariada, a qual analisa diferentes variáveis.
Análise Diagnóstica
Se a análise descritiva remete à identificação de um evento, na diagnóstica o objetivo é se aprofundar no assunto para entender a causa e efeito de um determinado evento. Dessa forma, fica mais fácil obter os insights para saber como e onde é possível melhorar.
Análise Preditiva
Como o próprio nome já diz, consiste na análise para prever algum evento. Para isso, será necessário analisar um histórico de dados para encontrar padrões do passado e presente, e apontar possíveis tendências.
Análise Prescritiva
A análise prescritiva consiste em preconizar algo. Para isso, ela vai utilizar a base da análise preditiva para recomendar algum tipo de ação necessária que deverá ser tomada para alcançar tal evento.
Ferramentas de Data Analytics
As ferramentas de Data Analytics são inúmeras e variam entre as mais básicas e as mais avançadas. As principais ferramentas utilizadas são:
- Planilhas de Excel;
- Softwares estatísticos, como o SPSS e SAS;
- Softwares de programação, como R e Pyhton;
- Frameworks de Machine Learning;
- Dashboards como Tableau e Qlik;
- Predictive Analytics como o H2O;
- Web Analytics Tools como Google Analytic, Spring Metrics, Mint, entre outros.
Importância do Data Analytics para o mercado
Fotos e vídeos compartilhados e visualizados nas redes sociais, horas de stream na Netflix, gastos na Amazon, atividades em aplicativos Fitness, pesquisas no Google, mensagens enviadas em aplicativos de mensagens, etc. Hoje, tudo que fazemos entra em ciclo de consumo e geração de dados.
Segundo o último levantamento do Data Never Sleeps, lançado pela Domo Business Cloud, só em 2021 houve um consumo de 79 zettabytes de dados e a projeção é que esse número aumente para 180 zettabytes até 2025.
Se esse é o valor do consumo de dados, imagina só o valor do que será gerado nos próximos anos?
É por isso que o Data Analytics é de extrema importância para o mercado, pois poderá ajudar as empresas a criar planos de negócio muito mais eficientes.
Através da análise, é possível conhecer muito bem os clientes, identificar falhas no processo interno e externo, medir desempenhos, reduzir custos, projetar metas eficientes e caminhos que deverão ser seguidos para alcançá-las, entre tantas outras.
Data Analytics, Big Data e Data Science: qual a diferença?
Essa é uma dúvida muito comum, mas apesar de não significarem a mesma coisa, existem pontos de intersecção entre os termos.
Mais acima, explicamos o conceito de Big Data, mas vale repetir: ele se refere a coletar, processar e armazenar um alto volume de dados – sejam eles estruturados ou não – e de diversas fontes.
Esclarecendo o termo, vale dizer que o Big Data é o principal ponto de intersecção dos termos Data Science e Data Analytics. Na tabela a seguir, as principais diferença entre os termos:
Por que aprender Data Analytics?
O Data Analytics pode ser aplicado em qualquer tipo de segmento que necessita obter uma ou várias respostas. Por isso, é uma das profissões na área de tecnologia que vem apresentando um crescimento exponencial e, ao mesmo tempo, uma carência enorme de profissionais capacitados.
Para se ter uma ideia, segundo o Data Report 2021, divulgado pela Intera, uma empresa de Recursos Humanos com foco em recrutamento de profissionais de tecnologia, mostra que a média salarial oferecida pelas empresas é extremamente alta, conforme a tabela a seguir:
Devido a essa carência de profissionais no mercado, outro destaque para além do salário é que muitas empresas estão buscando por profissionais de nível técnico ou ainda em formação, de modo a preencher as vagas em aberto.
Sendo assim, não é preciso necessariamente estudar muitos anos para obter uma certificação. Um bootcamp de Data Analytics, por exemplo, pode ser realizado em apenas 10 semanas e com um investimento baixo, comparado à média salarial de um cargo Pleno.
Independente do grau acadêmico do profissional, o mais importante é ele se manter atualizado com as ferramentas do mercado e estar em constante aprendizado, uma vez que a tecnologia avança diariamente.
Se desejar iniciar uma formação na área, é possível assinar gratuitamente a plataforma da IGTI e verificar durante 15 dias todas as possibilidades de certificação em análise de dados para dar um pontapé na carreira.
