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O que é data analytics?

Data analytics é a ciência de analisar dados em seu estado bruto para tirar conclusões precisas dessas informações.

Entenda agora e com detalhes o conceito dessa ciência, os tipos de análises possíveis, os requisitos para se trabalhar na área e muito mais sobre data analytics.

Tenha uma ótima leitura! 🚀

O que é data analytics?

Data analytics é a ciência de analisar dados em seu estado bruto para tirar conclusões precisas dessas informações.

É aplicada  especialmente no meio corporativo com o olhar voltado para a elaboração de estratégias data driven, maximização de lucros e otimização de processos, por exemplo.

Qualquer tipo de informação pode virar objeto de análise e, com as técnicas de data analytics, gerar insights preciosos para melhorar diferentes âmbitos de uma empresa.

Com essas técnicas, é possível prever tendências de mercado e revelar métricas perdidas em uma quantidade massiva de dados. Essas informações poderão então ser utilizadas para aumentar a eficiência geral de negócios ou sistemas.

Como é o processo de data analytics?

O processo de data analytics é composto por alguns passos fundamentais, como:

  • determinar as métricas e a forma como os dados serão agrupados, separando-os em idade, gênero e demografia, por exemplo;
  • coletar os dados que já possuem objetivo de análise;
  • organizar os dados que foram coletados;
  • limpar as informações para evitar duplicatas, erros e corrupção de dados;
  • analisar os dados que passaram pelos processos anteriores.

Seguindo essa ordem, o processo de data analytics torna-se mais propenso à precisão da análise dos dados de uma empresa.

Para uma melhor performance dessa análise, profissionais de data analytics utilizam técnicas e ferramentas específicas.

Veja abaixo quais são as técnicas mais populares. 👇🏼

  • Análise de regressão: percebe a relação entre variáveis para determinar como a mudança em uma pode afetar em outra.
  • Análise fatorial: reduz o volume de grandes conjuntos de dados para descobrir tendências que seriam difíceis de observar entre tanta informação.
  • Análise de corte: divide e organiza conjuntos de dados em grupos para permitir uma maior imersão de análise.
  • Análise de séries temporais: rastreia dados ao longo do tempo a fim de identificar tendências cíclicas ou projetar previsões financeiras.

Quanto às ferramentas utilizadas em data analytics, é fundamental que elas auxiliem na aquisição, no armazenamento, processamento e desenvolvimento de relatórios dos dados para facilitar a análise.

Tipos de data analytics

Existem quatro tipos básicos de data analytics, cada um servindo a um propósito específico. São eles:

  • análise descritiva, que descreve o que aconteceu em um determinado período de tempo;
  • análise diagnóstica, que foca nos porquês dos acontecimentos registrados;
  • análise preditiva, que olha para o que vai acontecer em um espaço de tempo próximo;
  • análise prescritiva, que sugere os próximos passos.

Caso queira aprofundar-se mais no assunto, confira este artigo exclusivo onde listamos 10 soluções de big data para uma análise de dados moderna.

Diferença entre data analytics, data science e big data

Em primeiro lugar, é importante destacar que as três áreas trabalham com o mesmo produto: dados.

No entanto, os objetivos e as responsabilidades de cada uma são totalmente diferentes e, ao mesmo tempo, complementares dentro de uma organização.

Entenda agora as diferenças entre big data, data science e data analytics:

  • big data é o termo usado para referir-se a um conjunto de dados de alto volume, e analistas dessa área têm a principal função de identificar as informações dentro desses conjuntos;
  • data science é a área responsável por estudar esses conjuntos de dados a fim de extrair valor das informações;
  • data analytics, como já vimos, serve para apresentar os resultados desses estudos.

Se você é profissional, conheça 5 habilidades necessárias para trabalhar com data analytics

Saber programar é uma das habilidades de data analytics de maior destaque no primeiro contato com a área, porém está longe de ser a única que demanda um domínio profissional para se trabalhar com análise de dados moderna.

Se você é profissional, conheça cinco habilidades necessárias para trabalhar com data analytics:

  1. conhecimentos estatísticos e matemáticos
  2. pensamento crítico
  3. senso comercial e de mercado
  4. domínio de machine learning e inteligência artificial (AI)
  5. capacidade de propor soluções data driven

Você se identifica com essas habilidades?

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Simplifique suas análises de negócio com data analytics

Hoje, os dados possuem valor equivalente ao do petróleo, com a única diferença de que o petróleo é finito enquanto a produção de dados no mundo inteiro continua em uma crescente desenfreada a cada segundo.

Por isso, contar com data analytics é a chave para uma empresa que quer alcançar bons resultados através dos dados, tirando o máximo proveito que essas informações oferecem.

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  • Bianca Santos
    Por Bianca Santos Analista de conteúdo

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