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A análise de dados vai muito além do que apenas apresentar números e resultados para sua gerência. O conhecimento analítico envolve uma abordagem mais profunda e detalhada sobre os dados, por isso que nós constantemente dizemos que a análise de dados possui o poder de transformar dados em conhecimento e é um fator fundamental para a tomada de decisões.

 

Por que analisar dados é importante?

Com base na análise e interpretação dos dados, as organizações são capazes de tomar decisões de maneira estratégica, o que dá a elas o poder de ter uma vantagem competitiva. Além disso, as empresas conseguem ter uma visão mais abrangente de como se encontra o mercado atual, reconhecendo possíveis problemas nos seus processos e obtendo novos insights para atender seus consumidores de forma mais eficiente e até desenvolver novos produtos ou serviços.

 

Mas para aprender a tomar decisões baseadas em dados, você precisa entender primeiro como analisá-los.

Existem diferentes tipos de análise de dados, para você entender melhor por onde começar, confira os exemplos a seguir:

 

  • Análise descritiva: É o tipo de abordagem mais comum, pois é baseada em dados históricos.  Seu maior uso é para rastrear indicadores de chaves de desempenho (KPIs), mas também pode ser utilizada para ter uma visão geral dos leads e receitas. 
  • Análise de diagnóstico: É utilizada para entender o motivo de algo ter acontecido, buscando os detalhes da causa de tais resultados. Com isso, você pode identificar padrões de comportamentos e se antecipar a possíveis problemas no seu processo.
  • Análise preditiva: A análise preditiva utiliza dados anteriores para prever o que acontecerá no futuro e depende da modelagem estatística, por isso tende a ser mais complexa e requer profissionais especializados e tecnologia de ponta.
  • Análise prescritiva: Esse tipo de análise combina todas as informações e insights das 3 análises anteriores, para que através disso a organização decida a ação a ser tomada para enfrentar um problema ou realizar uma decisão. 

 

Como tornar a análise de dados mais eficiente dentro da sua organização?

Os sistemas tradicionais de gerenciamento de informação dificultam o trabalho dos gestores e analistas, pois normalmente não possuem opções de relatórios e análises acessíveis e ainda dispõem de infraestruturas restringidas e inflexíveis.

Para otimizar a acessibilidade de dados e melhorar o compartilhamento de conhecimento, as organizações precisam de uma variedade de sistemas integrados e ferramentas de inteligência de negócios. Os usuários devem ser capazes de acessar, compilar e analisar informações facilmente por meio de qualquer número de relatórios e ferramentas de análise.

O Data Analytics é uma solução de análise avançada de autoatendimento com recursos completos que oferece controle total para explorar, analisar e visualizar dados de laboratórios, corporativos e até mesmo externos para obter insights valiosos. 

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O Data Analytics possui Inteligência Artificial de autoatendimento com modelos de aprendizado de máquina e estatísticos, integrados por meio de recursos fáceis de arrastar e soltar. Através dessa solução, você consegue analisar uma ampla gama de dados, incluindo dados estruturados e não estruturados de uma variedade de fontes, como por exemplo, ERP, RDBMS, arquivos simples, IoT, etc.

 

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