O campo da estatística é aquele que está presente na sociedade de diversas maneiras. Qualquer tarefa diária, até a gestão de grandes negócios, necessita de análise estatística de dados para funcionarem e darem os resultados mais certeiros possíveis.

E, quando se fala em estatística, precisamos ter em mente que ela é mais do que um conjunto de números e cálculos, mas sim uma análise com pesquisa, comparações, hipóteses e diagnósticos sobre um determinado assunto.

Em uma era marcada pelo big data e o data science, muitas organizações se apoiam em análises estatísticas para tomarem decisões ou resolverem problemas.

Quer entender por que você deve se preocupar em saber como fazer uma análise exploratória de dados na sua carreira profissional ou mesmo no seu dia a dia?

Continue a leitura e entenda mais sobre esse conceito e as principais técnicas para fazer uma boa análise estatística.

O que caracteriza uma análise estatística de dados?

A análise estatística dos dados é uma ciência capaz de coletar, explorar, apresentar e comprovar um resultado a partir de um combinado de informações e de uma interpretação com grandes quantidades de dados.

Sua análise é diferente de uma representação comum de amostras coletadas, pois, para que esse tipo de análise exploratória de dados funcione, é feito um estudo – muitas vezes com inteligência artificial – de dados a partir de informações já existentes, em conjunto com tendências de mercado.

Logo, com essa metodologia você consegue também prever futuras tendências com base na informação. Por esse motivo, elas são aplicadas todos os dias, seja em pesquisas, indústrias ou mesmo governos. Quer um exemplo?

Sabe aquela pasta de dente que você usa e funciona como um clareador natural para os dentes? Com certeza, desde sua criação, ela foi melhorada através de uma análise estatística para comprovar sua eficácia e identificar possíveis problemas que a impediam de funcionar corretamente. 

Logo, para que seus dentes permanecerem brancos e saudáveis, foi realizada uma extensa pesquisa de estatísticas emplacadas em processos de produção e revisão.

Outro exemplo seria a aprovação de uma vacina contra a covid-19. A Organização Mundial de Saúde (OMS) e a Agência Nacional de Saúde (Anvisa) só aprovaram as vacinas de prevenção ao vírus após uma análise estatística de todos os dados presentes em sua pesquisa.

Quais são as vantagens da análise estatística de dados?

Com o grande volume de dados dispostos hoje no mercado, sobretudo após a transformação digital, a análise estatística de dados se torna uma arma poderosa e valiosa para a execução de projetos e processos.

A estatística computacional, por exemplo, tem sido cada vez mais preciosa para as empresas, devido a seus algoritmos avançados, computadores modernos e o armazenamento de baixo custo para a utilização dos dados.

Nesse sentido, existem várias maneiras pelas quais as empresas podem usar a análise estatística como vantagem, como: incluir linhas de produtos mais relevantes ao seu público, identificar funcionários com as melhores performances para realizarem funções específicas e entender como está o desempenho de seus processos.

Utilizar técnicas com noções estatísticas ao invés de mostrar previsões de tendências simples (que podem ser afetadas por uma série de fatores externos) permitem que as empresas mergulhem mais profundamente para observar todas as informações existentes.

Portanto, contar com uma estratégia de análise estatística de dados proporciona às pessoas e às empresas:

• Maior produtividade;
• Criação de estratégias de serviços e produtos mais efetivos;
• Redução de riscos;
• Melhor experiência ao cliente que você vai atender.

Para ter uma eficiente análise de dados é preciso de uma valiosa base de conhecimento pautada na mensuração de resultados. 

Tipos de análises estatísticas

Existem dois tipos principais de análise estatística: as descritivas e as de modelagem. Veja abaixo cada uma e suas diferenças!

Análises descritivas

São estatísticas que pretendem descrever muitos dados com gráficos e tabelas, mas que não tiram conclusões, ou seja, você apenas está resumindo dados que você já possui para gráficos.

Esse tipo de análise descritiva permite apresentar os dados de forma mais significativa, o que permite uma interpretação mais simples das informações coletadas.

Sobre as técnicas utilizadas, são úteis nesse processo a moda, a mediana, a média, a amplitude, a variância e o desvio padrão.

Análises de modelagem (ou de inferência)

É um método mais aprofundado de estudar os dados, pois permite testar uma hipótese e tirar conclusões sobre os dados coletados.

Essas conclusões de análise estatística de modelagem são uma proposição estatística. Sendo que dentro delas estão:

• Estimativas: um valor particular que normalmente se aproxima de um parâmetro de interesse
• Intervalo de confiança: a partir de um conjunto de dados extraído de uma população que conteriam o valor do parâmetro verdadeiro com a probabilidade no nível de confiança declarado
• Intervalos de predição: um conjunto de valores que tem como objetivo identificar o preço desconhecido de algo em uma população estudada.

Em suma, as estatísticas descritivas são usadas para descrever os dados, já as estatísticas de modelagem são usadas para inferir conclusões e hipóteses sobre a mesma informação que foi coletada também na descritiva.

Passo a passo para se realizar uma boa análise estatística de dados

Para saber trabalhar com a mineração de dados e outras estatísticas multivariadas é preciso passar por cinco etapas durante o processo de análise. São elas:

Calcule a média aritmética

A média aritmética é o total de uma lista de números dividida pela quantidade de itens dentro desta mesma lista. É uma estratégia útil para a determinação de uma tendência geral em relação a um grupo de dados.

Por exemplo: temos 5 pessoas competindo numa prova, sendo que A tirou 10, B tirou 27, C tirou 89, D tirou 31 e E tirou 3. Qual a média de pontos da prova? 160/5 = 32 é a média de pontos.

Compreenda e explore os dados

Sabendo dos dados que foram coletados, analise cada um deles e os explore em combinações que façam sentido, criando interpretações diferentes e tendências, como a regressão, por exemplo.

Crie um modelo de fácil entendimento

Outro ponto importante é você descrever a natureza de cada dado a ser analisado e, assim, criar um modelo para resumir a compreensão deles e como podem se relacionar para chegar a um resultado. Faça um compilado claro e objetivo de tudo que coletou.

Teste a validade do seu modelo de análise estatística de dados

Teste uma hipótese. Assim, você confirma se uma premissa é verdadeira e consegue identificar o que falta para chegar ao resultado. Esses tipos de testes são muito requisitados em pesquisas, estudos científicos, negócios e economia pela sua eficácia de resultado imediato.

Utilize ferramentas para análises preditivas

Praticar análises preditivas para antecipar as tendências futuras é essencial para chegar até onde se planejou. Existem softwares específicos que auxiliam as análises minuciosas dos dados. Portanto, aproveite a tecnologia para intensificar e melhorar sua análise estatística de dados, com maior agilidade e assertividade.

Assim, você consegue analisar mais coisas e ainda prevenir possíveis riscos que de forma manual não seria possível.

Principais técnicas de análise estatística de dados

Para fazer uma análise exploratória de dados é possível utilizar três tipos de técnicas estatísticas. São elas:

Medidas de Tendência Central

São onde estão as conhecidas médias – soma de todos os números da lista dividida pelos números existentes; moda – o valor que mais aparece nos números coletados; e mediana – uma alternativa à média que significa o valor do meio na estatística e para identificá-lo deve-se colocar todos os dados em ordem crescente.

Econometria

É a utilização da matemática na economia, baseando-se na coleta e na mensuração das variações que são testadas.

Logo, utilizar esse tipo de modelo permite encontrar resultados concretos para uma série de questões.

Programação Estatística

A linguagem de programação auxilia na coleta, tratamento e transformação desses dados.

Ela também é a responsável por ajudar na implementação de algoritmos para realizar análise estatísticas, modelos de inferência, regressão e visualização de dados.

Por que análise estatística de dados?

Portanto, investir seu conhecimento em uma linguagem científica de análise estatística de dados pode beneficiar sua vida com um todo, desde suas tarefas do dia a dia até o seu trabalho profissional.

Basicamente tudo que existe hoje na sociedade passou por uma estratégia desse tipo para funcionar plenamente e, constantemente, passar por outras análises para ocorrer melhorias, sejam de produtos ou serviços.

Lembre-se que aqueles com habilidades estatísticas possuem uma visão essencial e credibilidade para determinar quais dados são necessários para um estudo, além de outras competências que reafirmam o quão confiável são as suas conclusões retiradas após as análises.

Com um conhecimento aprofundado em noções estatísticas, você consegue mais produtividade, assertividade, anteceder possíveis riscos e ainda criar estratégias que realmente funcionem.

Você quer aprofundar seu conhecimento no grande universo dos dados e utilizar a estatística como aspecto primordial nesse processo? 

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De forma geral, a análise de dados é um processo de inspeção, investigação e armazenamentos de informações em forma de dados, para obter novos conhecimentos. 

Pode-se dizer que a análise de dados tem um objetivo único, que é o de transformar números e referências para que profissionais tomem as melhores decisões.

Pelo motivo citado acima, a análise de dados é considerada o novo ouro para investir: empresas, cientistas, pesquisadores, enfim toda sociedade de qualquer segmento ou área pode se beneficiar dessa estratégia.

Confira nesse artigo como estruturar uma análise eficiente e organizada, impactando positivamente os seus projetos!

Por que investir na análise de dados?

O que você precisa saber é que sem uma análise de dados bem feita, as empresas terão pouca vantagem competitiva sobre a concorrência e até mesmo irão desprezar informações sobre o futuro do mercado.

Outra grande perda das organizações que não investem em análise de dados é a falta de inteligência organizacional. 

As vantagens são: 

• Capacidade de sintetizar informações: o processo de pegar fatos e dados brutos sobre pessoas, lugares, coisas, eventos e outras entidades e organizá-los para gerar percepções inteligentes.
• Capacidade de aprender: combina monitoramento, captura, curadoria e disseminação de conhecimento explícito sobre pessoas e máquinas. O grande êxito da capacidade de aprender é coletar dados tanto individualmente (personal data) quanto em redes conectadas (social data).
• Capacidade de fornecer insights em escala: fornecimento de suporte de decisão contextual e automação para todos na organização, sejam executivos, gerentes ou até trabalhadores de linha de frente nas máquinas. 
• Cultura data driven: é a implementação de uma cultura organizacional voltada para dados, incluindo a análise dos mesmos como um dos valores imprescindíveis.

Uma organização que investe na análise de dados será capaz de cumprir sua missão organizacional. Assim, ela estará mais próxima de atingir seu objetivo principal e assim compartilhar informações internamente, gerando eficiência para todas as áreas. 

Analisando os dados com Python

Ao estudar Data Science e compreender toda a ciência que estuda e engloba a análise de dados, os profissionais ganham status de apoiadores da missão organizacional e se tornam guardiões do propósito. 

Existem softwares que apoiam a análise de dados com uma simplicidade ímpar. Mas, agora, vamos falar sobre Python. A boa notícia é que você não precisa ser um desenvolvedor para usá-lo, pois se trata de uma linguagem acessível e didática para todos.

Caso você deseje se tornar um Cientista de Dados e iniciar seus trabalhos nessa área, existem softwares com uma linguagem muito simples e de baixa complexidade. Um dos grandes diferenciais do Python é deixar de lado a sintaxe complexa para deixar tudo mais simples. 

Mas, por que usar Python na sua análise de dados? 

• Trata-se de uma linguagem simples e fácil de aprender;
• Sua estrutura é portátil, extensiva e multiplataforma;
• Ela possui licença de uso público.

Uma boa análise de dados, portanto, começa com a pergunta certa. Lembre-se que as perguntas precisam ser claras, diretas e concisas. Vamos montar um exemplo aleatório e muito simples:

“Qual a filial da rede de saladas e alimentos saudáveis que menos está dando resultados?”

Python na prática

A grande vantagem do Python é que você não precisa lidar com a sintaxe complexa. Em Java, por exemplo, um código simples como “vendas totais” é escrito em 3 linhas, enquanto em Python temos menos de uma linha. Confira a seguir:

faturamento_total = tabela [“valor final”].sum()
print (faturamento_total)

Python é uma linguagem de análise feita top-down. Ou seja, você sai de algo macro e vai afunilando e assim ele já norteia sua análise de dados.

Vamos para um pensamento analítico e prático e continuar dentro do exemplo acima. Depois de encontrar o faturamento total, precisamos encontrar o valor por filial.

#faturamento por filial
faturamento_por_filial = tabela[[ “ID Flial”, “Valor Final”]] groupby.( ID.Filial).sum()

display(faturamento_por_filial)

Depois do enter, a imagem da tabela agrupando o faturamento por filial irá aparecer. Ou seja, aqueles códigos complexos lotados somem e o Python nos dá essa leveza para a análise de dados presentes.

Como preparar seu sistema para rodar o Python e mais vantagens dessa plataforma

Para programar em Python você precisa instalar o Júpiter e o Panda, softwares livres que rodam em todas as plataformas sem problemas.

O Python ainda apresenta frameworks para desenvolvedores web. A linguagem é tão simples que você não precisa necessariamente ser programador, como dito acima. Cursos livres no Youtube podem ajudar muito.

De qualquer modo, é importante participar de webinars, grupos de estudos e conversas com profissionais do mundo dos dados.

Data analytics ou análise de dados: conheça as categorias
A análise de dados, como conceituamos acima, é o processo de explorar, identificar para analisar os dados e assim ajudar qualquer organização a solucionar problemas, gerar insights e tomar decisões mais eficientes. 

Uma grande vantagem das empresas que optam por uma cultura data driven  é minimizar riscos, pois os dados são usados para orientar uma deliberação e, assim, fornecem caminhos mais assertivos. 

A função dos dados nessas organizações é transformar informações em ações e ações em dados. Esse ciclo constante torna a cultura data driven uma realidade daquele ambiente e se transforma em parte da essência da cultura empresarial.

Essas são categorias dos dados:

• Personal data: também conhecidos como informações pessoais ou identificação pessoal ( PII ),são quaisquer informações relacionadas a uma pessoa identificável.
• Enterprise data: são dados de grandes empresas que fazem um alto volume de transações financeiras. Os dados dessas grandes corporações são complexos e precisam de cuidados especiais relacionados à segurança e à possibilidade de acesso em todas as filiais.
• Social data: são os dados que as pessoas compartilham nas redes sociais. Esse tipo de dado pode ser usado livremente pelas empresas. Um exemplo de uso é refinar melhor um anúncio no Google ADS, deixando esse com a segmentação ideal para a sua persona e assim atingir seu público.

O que são dados imperfeitos?

Uma questão importante do social data é que são considerados dados imperfeitos. Esses tipos de dados coletados nas redes sociais estão sujeitos a sentimentos do momento, caracterizados como dados temporais. Portanto, precisam ser filtrados.

Os mesmos podem ser usados para publicidade e para decisões que precisam da instantaneidade: testes de produtos, melhorias emergenciais em atendimento, falhas nos serviços, reclamações de todos os tipos, aprimoramentos nos serviços, ou até outras adequações mais significativas.

Grandes organizações possuem equipes inteiras coletando informações nas redes sociais, fazendo um trabalho primoroso de Social Listening e transformando dados sociais em Social Intelligence. 

Essas análises alimentam setores como: qualidade, atendimento, comercial e outras áreas que precisam ter uma percepção imediata do usuário e do cliente. 

O que são dados estruturados e dados não estruturados?

Os dados podem se dividir em estruturados e não estruturados. Essas 2 formas vão desenhar toda estratégia de trabalho do profissional cientista de dados. Sabendo de que tipo são os dados, você poderá elaborar a estratégia de leitura e análise.

Dados estruturados

Os dados estruturados estão em um formato rígido padronizado. Exemplos de dados estruturados são os que conseguimos por meio de um formulário com perguntas específicas e com respostas limitadas. 

Bancos de dados são o principal meio de exibição de dados estruturados, pois eles podem separar e organizar as informações em tabelas e, assim, estabelecer uma estrutura de leitura.

Dados não estruturados

Então se dados estruturados se encaixam em um formato rígido, o contrário disso são dados com maior flexibilidade, com algum grau de subjetividade. Dados não estruturados em sua grande maioria necessitam de uma interpretação para serem utilizados. 

O que acontece com os dados não estruturados é que eles necessariamente irão passar por uma padronização, para que possam se encaixar no entendimento de uma máquina.

A alta complexidade dos dados não estruturados fará com que as empresas gerem processos para que os dados sejam computados.

Empresas e organizações que cuidam dos dados com essa atenção possuem a consciência de que as informações geradas pelos dados são ativos, de alto valor e merecem esse investimento de tempo.

O que é a Análise Exploratória de Dados e para que serve?

A Análise Exploratória de Dados de John Tukey (1915-2000) deu início e encorajou a linguagem da estática computacional. Esta família de ambientes de estatística computacional inclui  a capacidade de visualização dinâmica altamente melhorada.

A colaboração de Tukey foi tão valiosa que permitiu aos estatísticos identificar valores atípicos, tendências e padrões em dados. 

Esses estudos iniciais evoluíram e se tornaram a teoria estatística robusta e a estatística não paramétrica. Qual a função das duas novas estatísticas para análise de dados? Reduzir erros na formulação de modelos estatísticos.

Os objetivos da Análise Exploratória de Dados são:

• Sugerir hipóteses sobre as causas dos fenômenos observados;
• Avaliar pressupostos sobre os quais a inferência estatística se baseará;
• Apoiar a seleção de ferramentas e técnicas estatísticas apropriadas;
• Oferecer uma base para coleta posterior de dados por meio de surveys e experimentos.

Como usar a Análise Exploratória de Dados na prática

Uma ideia simples e que pode gerar excelentes soluções é fazer um brainstorming de perguntas, sobre determinado problema que sua organização está enfrentando. 

Vamos deixar aqui registrado um método para reunir e mapear a Análise Exploratória de Dados:

1. Envie os dados brutos para toda equipe
2. Peça que cada um escreva 3 sugestões de hipóteses e depois analise junto os dados brutos coletados. 
3. Levantem pressupostos juntos e critiquem os dados. 
4. Criem novas perguntas, caso seja necessário.
5. Caso as respostas não sejam respondidas pelos Dados Quantitativos disponíveis, pode ser o momento de inserir uma coleta de Dados Qualitativos para apoiar a Análise Exploratória de Dados.

Mais a frente falaremos sobre os dados quantitativos.

Os 4 tipos de análise de dados e as perguntas que as movem

Análise diagnóstica (O porquê que esse evento aconteceu?)

Esse tipo de análise de dados é usada para descobrir o porquê da ocorrência de algo, ou de alguma situação ou comportamento. 

Para citar um exemplo, pense em uma rede de filiais de shopping. A análise diagnóstica poderia entrar com uma investigação do porquê algumas lojas estarem vendendo menos. 

Nessa situação, poderíamos usar a análise diagnóstica  para  identificar os perfis dos clientes que não compraram uma determinada salada do cardápio. Nossa intenção poderia ser buscar entender o que motivou este comportamento do consumidor.

Análise descritiva (O que aconteceu?)

A análise descritiva busca entender algo que aconteceu. Portanto, ela:

1. Identifica o problema que possa ser alvo de investigação
2. Recolhe todos os dados
3. Critica os dados 
4. Apresenta as informações
5. Analisa e interpreta

A análise descritiva precisa descrever e tornar visível, legível o que aconteceu com aquela empresa, organização ou o que ocorreu naquela situação.

Análise preditiva ( O que acontecerá?)

A Análise preditiva utiliza:

• Comportamento humano;
• Dados;
• Insumos sociais;
• Estatísticas que foram repetidas e que passaram a ter um padrão. 

Esse padrão se torna um algoritmo e assim ensina a máquina (machine learning) aquela repetição. O resultado dessa constância se torna uma previsão para comportamentos futuros.

Análise prescritiva (O que devo fazer?)

A análise prescritiva utiliza ferramentas estatísticas alinhadas à Gestão de Negócios e com foco no objetivo estratégico para alcançar os melhores resultados no menor tempo possível.

Essa análise, portanto, oferece dados, insumos para tomar as decisões e, assim, alcançar o futuro que a organização deseja. 

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Hoje, a sociedade passa por uma grande transformação digital que possibilita melhores processos com a tecnologia. Essa evolução ocasiona melhor gerenciamento de dados e a oportunidade de utilização dessas informações pela empresa. 

Com essa inteligência artificial e suas ferramentas, os fluxos de dados de hoje podem ser coletados e analisados em tempo real por meio de análises de transmissões, como o ETL.

Através do ETL, as organizações que desejam prosperar no mercado têm uma estratégia clara e precisa em funcionamento, que reconheça a data integration como pilar fundamental de sua vantagem competitiva.

Se você chegou até aqui, provavelmente está buscando saber o que é o ETL, como ele funciona e pode ajudar na estratégia de dados, certo?

Continue o artigo e entenda melhor sobre esse processo e como é um método que as empresas estão cada vez mais investindo em seus setores de tecnologia e, por isso, necessitando de profissionais especializados na estratégia.

Qual o significado de ETL?

Se você trabalha ou está inserido no mundo da tecnologia, provavelmente já ouviu falar desse termo.

No sentido da palavra, ETL significa Extract, Transform e Load, ou seja, extração, transformação e carga de dados em português. Literalmente, sua definição já diz qual o seu objetivo: um método de integração de dados que utiliza de três etapas para a sua realização.

Esta já é uma técnica conhecida há alguns anos, mas que vem ganhando cada vez mais popularidade com a alta demanda de informações e a necessidade da tecnologia para sua operacionalização.

Sua maior característica é a capacidade de extrair e transformar dados de forma mais otimizada e segura, garantindo maior qualidade dos mesmos.

Origem do ETL

O ETL surgiu nos anos 1970 com a necessidade de centralização de informações de fontes distintas em um único local.

Nesta época, as organizações trabalhavam com diferentes bancos de dados para armazenar diferentes tipos de informações de negócios e sem um processo organizado, qualitativo e viável, os reais objetivos dessas informações poderiam não funcionar.

Com sua popularidade de resultado, o ETL tornou-se o método padrão para coletar dados de fontes diferentes e transformá-los antes de carregá-los no sistema de destino.

Com o passar dos anos, o número de formatos, fontes e sistemas de dados cresceu. Agora, extrair, transformar e carregar é apenas um dos vários métodos que as organizações utilizam para coletar, importar e processar dados.

Por que o ETL é tão importante?

Imagina que uma empresa precisa identificar alguns dados de pessoas cadastradas e ao mesmo tempo combinar essas informações para fazer algumas ações.

Com a ferramenta de ETL, é possível fazer todo o esse processo, corrigindo erros, removendo duplicidades e verificando cálculos e regras que possam ser necessárias em um só lugar e de forma eficaz.

Com o ETL, empresas conseguem importar, transformar e exportar dados de um ambiente para o outro. Quer um exemplo?

Sua empresa está precisando mudar de sistema, mas não pode perder as informações que existem no antigo e nem interferir nas tomadas de decisões realizadas com cada um deles. Com o ETL, você faz esse processo de forma rápida e segura, migrando todos os dados.

Além disso, esse método pode melhorar a produtividade de profissionais que trabalham com análises, pois é ele quem codifica e reutiliza os processos que movem os dados, mesmo que essas pessoas não possuam a capacidade técnica de escrever códigos ou scripts.

Como o ETL é um sistema que ajuda a consolidar dados que servem de parâmetro para tomadas de decisões, ele é utilizado com um data warehouse.

O DW é um tipo de sistema que gerencia dados projetados para ativar e fornecer suporte às atividades de business intelligence (BI) no processo de coleta, armazenamento e análise de dados.

Outra função muito útil desse método é o seu auxílio na criação e elaboração de relatórios relevantes para o planejamento estratégico de um negócio, uma vez que proporciona uma visão ampla e consolidada de tudo o que foi gerado.

As 3 etapas do processo de ETL

Como visto anteriormente, os processos de ETL são divididos em três etapas. Confira abaixo detalhes de cada uma:

Extração

A primeira etapa do processo não poderia ser outra do que a extração de todo e qualquer dado existente no sistema.

Essa coleta pode ocorrer de diversas fontes, como: bancos de dados local, plataformas de automação de marketing, CRMs, data warehouse e outros aplicativos em nuvem, arquivos não estruturados e estruturados, e quaisquer outras fontes necessárias para obter insights através de um processamento analítico.

Lembre-se que é importante compilar dados de fontes relevantes para não impactar o processo.

Quando iniciar o processo de transição dos dados, chegou a hora da etapa de transformação.

Transformação

Essa segunda etapa é a que permite que o ETL ocorra da melhor forma, pois é a responsável por ajustar e consolidar os dados em um único formato, ou seja, centralizar as informações e atribuir regras de acordo com o objetivo da estratégia.

Tudo isso com o intuito de aumentar a qualidade dos elementos processuais e ainda criar um banco de dados confiável.

Algumas dicas de como fazer:

• Converter os dados de acordo com os seus requisitos;
• Reformatar os dados convertidos para um formato padrão que permita a compatibilidade;
•  Limpar dados irrelevantes de todo o conjunto existente;
• Classificar filtrar os dados;
• Remover os dados duplicados;
• Traduzir o que for necessário.

Carga

O momento final do processo, é quando ocorre o armazenamento dos dados em um novo Data Warehouse.

Nesta etapa serão carregados os dados consolidados para que estejam prontos para distribuição em todo o sistema. E para fazer isso, você consegue de duas formas:

1. Através do SQL, que envolve a inserção manual de cada registro em cada linha de sua tabela de banco de dados; ou
2. Usa um carregamento em massa de dados, reservado para o carregamento abundante de dados.

Onde podemos encontrar o ETL?

Há diversas maneiras de utilizar o ETL para potencializar sua estratégia de dados, além de trazer melhor análise e resultado.

O essencial de guiar é entender a sua necessidade. As empresas já lidam com Big Data, mas nem todas utilizam as ferramentas e metodologias ideais como essa estratégia.

Por isso existem alguns locais para encontrá-lo e ter o melhor resultado, como:

• ETL para Big Data
• ETL para Data Governance
• ETL para Data Quality
• Usos tradicionais
• ETL para Hadoop
• ETL para metadados

Ferramentas de ETL

Você pode ter a melhor estratégia possível, mas se não contar com uma ferramenta de ETL ideal durante o processo, o resultado não sairá como o esperado.

Confira algumas que podem lhe ajudar:

Oracle Data Integrator (ODI)

Uma ferramenta de ETL modular formada por um repositório mestre por meio de um interface web, ou seja, armazena metadados.

Talend

Uma das mais bem conceituadas ferramentas, ela automatiza grande parte do processo de integração de dados do ETL, tornando a operação até 30x mais rápida.

Microsoft Integration Services

Pode ser usado para realizar uma ampla variedade de tarefas de migração de dados.

Ele é uma plataforma que cria soluções de integração de dados de alto desempenho, incluindo os processos de ETL para data warehouse.

Qual a diferença entre ETL e SQL?

Enquanto o ETL é uma metodologia que integra os dados, o SQL é uma das linguagens de programação utilizadas para lidar com esse banco de dados.

Logo, um complementa o outro. A programação SQL pode ser usada para analisar ou executar tarefas em tabela que o ETL integrou na migração de sistemas, por exemplo.

Invista no seu conhecimento em ETL

Agora que você já sabe o real significado dos processos de ETL e como ele pode ser utilizado, só depende de você para aprimorar essa habilidade e conseguir fazer uma melhor gestão dos seus dados ou dentro da sua empresa.

Lembre-se que usar esse método pode trazer muitos benefícios, como:

•  Melhor inteligência de negócios
•  Maior ROI para empresa que vai prestar o serviço
• Ter um desempenho mais escalável
• Maior produtividade
• Assertividade na realização de seus objetivos.

Portanto, o processo de ETL viabiliza a homogeneização de dados existentes e novos que possibilita futuramente a implementação de uma estratégia eficaz no seu trabalho, seja ele de qual objetivo for.

Assim, para ele acontecer plenamente e trazer o resultado que busca, é fundamental a oportunidade de conhecer as ferramentas mais adequadas e como utilizar o ETL no seu processo de integração e gestão de dados.

Caso você tenha dúvidas sobre qual ferramenta usar ou como implementar um processo de ETL, aprofundar-se no mundo dos dados é o primeiro passo para essa estratégia funcionar.

Confira a trilha de Ciências de Dados que a IGTI  preparou, para que você comece a implementar esse processo da melhor forma no seu trabalho.

Ferramentas de Business Intelligence — ou simplesmente ferramentas de BI — são aliadas poderosas para a captação e gestão de dados, atividade estratégica para o crescimento das companhias, por gerar insights valiosos acerca de suas operações.

O mercado vive hoje um cenário de competição acirrada. Por conta disso, as empresas que desejam se destacar, precisam utilizar tudo o que estiver a seu alcance, visando se tornar mais eficientes e atrativas aos olhos dos consumidores.

Um dos passos primordiais neste sentido é ter uma boa gestão dos processos organizacionais, principalmente em relação aos dados, pois isso contribui tanto para as tomadas de decisão, quanto para a definição de estratégias.

É aí que entram as ferramentas de BI, que, devido à sua eficácia na gestão das atividades desenvolvidas por uma organização, estão se tornando pré-requisito e um grande diferencial no repertório de profissionais que atuam na área.

Quer entender como isso está revolucionando o mercado que conhecemos? Neste post, explicamos o que é uma ferramenta de BI e quais são as melhores e mais utilizadas, bem como suas principais características. Além disso, ainda mostramos como você pode aprender mais sobre o assunto e se especializar na área.

O que é Business Intelligence?

Business Intelligence é um conjunto de processos relacionados à coleta de dados, armazenamento, tratamento e análise, com objetivo de organizar e transformar essas informações em algo relevante para a gestão de um negócio. 

Sua principal característica é facilitar as tomadas de decisões que, em conjunto com outras técnicas, como Data Cleansing, Data Mining e Web Crawler, tornam todo o seu processo estratégico mais assertivo e com maior garantia de resultado. 

Hoje, o BI é extremamente importante na definição de qualquer estratégia focada em montar um plano de ação, uma vez que essa gestão dos dados permite identificar insights valiosos sobre qualquer assunto referente a um negócio.

E ainda pode ser aplicado no dia a dia, tanto em técnicas operacionais, como em pesquisa de mercado, estudo de público, etc. 

Além disso, é um método bem acessível e com uma leitura aprofundada dos dados, o que confere mais autonomia e segurança aos usuários. 

Vale ressaltar que o BI é um conceito e não uma tecnologia, mesmo que ele precise funcionar baseado em ferramentas, softwares e soluções inovadoras. 

Segundo pesquisa da ferramenta Tableau, uma empresa que investe em uma solução BI pode obter até 127% de ROI em apenas 3 anos. 

O que é uma ferramenta de BI?

Uma ferramenta de BI é um dos principais recursos tecnológicos para quem deseja elevar a performance de uma organização. Isso porque ela capta e reúne, em um só lugar, informações a respeito das atividades que a empresa desenvolve.

Com isso, é possível obter insights importantes sobre suas operações e a respeito do mercado, o que contribui para a tomada de decisão e desenvolvimento de estratégias mais eficientes, baseadas em dados reais, ao invés de intuições.

Quais as vantagens de investir em uma ferramenta de BI?

Utilizar infinitas pastas de papel ou mesmo planilhas de Excel já se tornaram processos antiquados na hora de gerenciar suas informações.

Imagina o quão trabalhoso seria gerar um relatório com gráficos de dados vindos de fontes diferentes em uma planilha? E para encontrar cada um deles depois?

Contar com uma ferramenta de BI possibilita toda essa análise, organização e criação de relatório de dados de forma muito mais prática e efetiva.

Conheça as quatro principais vantagens de se investir em uma dessas plataformas:

1. fornecer respostas rápidas a problemas: estamos falando de um sistema de automatização (que entrega dados aprofundados) simples e rápido, o que economiza tempo e ainda torna as respostas mais assertivas e com mais chances de alcançar o resultado esperado;
2. remover a gestão intuitiva: tudo passa a ser baseado em dados e informações comprovadas, e não mais no aspecto de dedução e intuição para criar uma estratégia;
3. facilitar a busca por oportunidades: como ela contribui para tomadas de decisões mais assertivas, fica mais fácil encontrar oportunidades de negócio, principalmente por facilitar e agilizar a busca por informações para seu plano de ação;
4. criar mais variedades de relatórios: como facilita todo o gerenciamento das informações e as organiza, fica mais prático gerar relatórios dos mais diversos tipos. 

O Business Intelligence permite aplicar métricas e indicadores de performance dentro da empresa, a fim de medir o desempenho de setores e colaboradores. Isso possibilita avaliar a qualidade e produtividade nos processos e atividades da organização, expondo pontos de melhoria e correção.

< Quer saber mais sobre essa importante atividade nas organizações? Leia este post: Análise de Dados: entenda na prática e conheça os seus 4 principais tipos />

Por que o BI é importante para as empresas?

Conforme dito anteriormente, utilizar uma plataforma de BI é se beneficiar do melhor que a automação de processos pode proporcionar, além da acessibilidade dessas informações.

A partir do momento que há uma compreensão profunda e ampla dos dados, percebe-se que qualquer ação tomada terá um embasamento prático em experiências, logo, mais chances de dar resultado. Faz sentido?

Empresas que buscam crescimento e inovação, veem nesse método uma chance de impulsionar seu desenvolvimento, agregando ainda um diferencial frente à concorrência. 

É fato que toda organização possui dúvidas e objetivos. Para responder a essas perguntas e acompanhar o desempenho em relação às metas, as empresas coletam os dados necessários e, após uma análise, determinam o que é preciso fazer para atingir os objetivos estabelecidos. 

Se uma simples ferramenta já realiza todo esse processo, cabe ao profissional apenas interpretar os resultados e otimizar a estratégia. Muito prático, concorda?

Portanto, podemos dizer que um BI contribui para que a empresa entenda os dados atuais do negócio, bem como seu histórico, permitindo ainda que o analista faça um benchmark de desempenho e concorrência do mercado. 

Ou seja, utilizar ferramentas de Business Intelligence auxilia toda a operação corporativa, proporcionando um funcionamento muito mais suave e eficiente.

Em resumo, o BI confere maior potencial competitivo às empresas. 

< Quer saber como ingressar nessa área? Confira este post: Como iniciar uma carreira em Business Intelligence? />

6 melhores ferramentas de BI do mercado

Após entender o conceito e sua aplicação, é preciso escolher a ferramenta ideal para aplicar o Business Intelligence de maneira eficaz.

Conheça algumas das melhores e mais utilizadas ferramentas de BI do mercado:

1. Power BI

Criado pela Microsoft, o Power BI é uma ferramenta que cria painéis e relatórios dinâmicos em menos de cinco minutos, além de poder se conectar a uma ampla gama de fontes de dados e redes, como o Excel e redes sociais, como o Facebook.

2. Qlikview

Fabricado pela QlikTech, com uma metodologia inovadora, chamada Business Discovery, o Qlikview é uma ferramenta que proporciona rapidez, flexibilidade, facilidade de uso e recursos poderosos, com uma tecnologia patenteada de associação em memória.

3. Tableau

O diferencial do Tableau é ter o VizQL, um sistema de arrastar e soltar, que permite reorganizar as informações para compreendê-las melhor e gerar novos insights. Ela é mais focada em análises visuais. 

4. Google Data Studio

A grande vantagem do Google Data Studio é ser gratuito — basta ter uma conta do Gmail para utilizá-lo. Por conta disso, é uma das ferramentas de BI mais utilizadas.

Outro de seus diferenciais, é que ele permite conectar a fontes de dados do próprio Google, como Sheets e o Adwords.

5. Project BI

Sua solução foi desenvolvida para ajudar um usuário específico: o gestor de projetos, pois permite determinar quais são os projetos que realmente trazem retorno para a empresa, facilitando a decisão de priorizar um ou outro.

Além disso, o Project BI também possibilita otimizar a gestão de recursos e identificar gargalos.

6. IBM Watson Analytics

O IBM Watson Analytics é um serviço em nuvem da IBM para computação cognitiva e análise preditiva, que permite a qualquer cidadão fazer um upload dos seus dados, descobrir alguns insights, e ainda, criar visualizações personalizadas dessas informações para seu plano de ação.

Como escolher a melhor ferramenta de BI?

Agora que você já conhece as principais características de uma ferramenta BI, é o momento de decidir qual delas é a ideal para sua estratégia.

Muitos fatores devem ser considerados nesta seleção e, por mais que existam diversas ferramentas — algumas mais conhecidas no mercado e outras menos — não quer dizer que deva escolher a que a maioria usa, concorda? 

Você deve, além de pesquisar sobre cada uma, considerar um conjunto de fatores, além dos seus próprios objetivos e planos de ação ao utilizá-las. 

Confira a seguir alguns elementos essenciais para a escolha da melhor ferramenta BI para o seu negócio:

A plataforma tem velocidade?

Se o propósito do BI é tornar a estratégia mais prática e ágil, de nada adianta contar com uma ferramenta lenta, certo?

Utilizar uma plataforma veloz, garante a assertividade em menos tempo, além de permitir responder às demandas mais rapidamente e facilitar a execução do fluxo de trabalho.

Ela tem estabilidade na sua performance?

Não corra o risco de implementar uma ferramenta que apresenta problemas técnicos, deixando você na mão na hora de buscar alguma informação sobre uma estratégia importante. 

Dentre as ferramentas de BI disponíveis, compare quais têm as melhores chances de ter um boa performance.

Não adianta ela ser muito simples, ao ponto de não se aprofundar nos critérios, e nem muito complexa, de modo que não dê para usar. 

Seu custo-benefício vale a pena?

Esse é um dos pontos mais importantes ao se comparar, uma vez que muitos escolhem o mais caro, por parecer melhor, enquanto outros optam pelo mais barato, por não ter investimento o suficiente. 

É importante que os empresários busquem ferramentas de BI que sejam compatíveis com o orçamento do seu negócio, mas que também ofereçam os recursos e funcionalidades que sua empresa necessita.

Portanto, antes de optar pelo mais simples e barato, identifique se ele vai ajudar mesmo ou atrapalhar ainda mais o processo. 

Ela tem garantia de segurança aos dados?

Em uma era com a LGPD em alto vigor, não se pode escolher uma ferramenta que não esteja adaptada à segurança dos dados. 

Pesquise bem sobre a ferramenta, leia seus termos e condições, e verifique se está de acordo com a legislação, para não correr nenhum risco lá na frente por ter utilizado dados indevidamente. Lembre-se: privacidade é algo primordial!

< Aproveite para aprender mais sobre o assunto: Como realizar uma boa gestão da segurança da informação na nuvem? />

Como aprender mais sobre BI e suas ferramentas?

O Business Intelligence é um método que vem facilitando muito o dia a dia dos profissionais de Data Science, devido a sua praticidade, organização e melhor gerenciamento das informações. 

Logo, conhecer e utilizar uma das principais ferramentas de BI disponíveis no mercado, permite às empresas se destacarem de seus concorrentes, gerarem mais oportunidades e elevarem seus resultados. Contar com o auxílio dessa tecnologia ainda reduz custos e melhora seu posicionamento no mercado.

Já em relação aos projetos, ocorre um aprimoramento da capacidade de planejar e otimizar rotinas rapidamente, o que faz total diferença no desempenho de sua estratégia de negócios.

Diante de todo esse destaque que a área vem ganhando no cenário empresarial, entendemos que ser um profissional especialista em Business Intelligence, pode ser um grande diferencial para construir uma carreira sólida no mercado. 

Conheça nossas áreas de formação para se tornar um especialista em BI:

• Bacharelado em Ciência de Dados;
• MBA em Business Intelligence;
• Bootcamp online – Desenvolvedor(a) Business Intelligence;
• Bootcamp online – Gestor(a) de Business Intelligence;
• Trilha de Formação de Especialistas em BI.

E, aqui vai um bônus: assinando o XPE Multi+, você terá acesso a dezenas de cursos nas áreas de tecnologia, inovação, negócios e finanças. Aprimore seus conhecimentos e se torne um profissional desejado no mercado!

Gostou deste post? Então, compartilhe com amigos e colegas de profissão, para que todos entendam o que são ferramentas de BI, suas principais características e de que forma elas podem revolucionar a performance de uma companhia.

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:

1. Coleta: quais dados serão coletados, de quais fontes;
2. Armazenamento: como e onde os dados serão armazenados e agrupados;
3. Processamento/organização: como os dados serão processados e organizados – planilhas, ferramentas de estatísticas, etc;
4. 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;
5. Análise: a análise de dados propriamente dita com base nas informações numéricas e algorítmicas extraídas da fonte;
6. 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.