Ser um negócio impulsionado por dados é importante, mas o que é que isso significa exactamente?
As empresas orientadas por dados tomam decisões com base em dados, o que significa que podem estar mais confiantes de que as suas acções trarão sucesso, uma vez que existem dados para as apoiar.
Então o que é a análise de dados?
Em palavras simples, a análise de dados é o processo de recolha e organização de dados de modo a tirar conclusões úteis a partir deles. O processo de análise de dados utiliza raciocínio analítico e lógico para obter informações a partir dos dados.
O principal objectivo da análise de dados é encontrar significado nos dados para que o conhecimento derivado possa ser utilizado para tomar decisões informadas.
Como é utilizada a análise de dados nas empresas?
A análise de dados é utilizada nas empresas para ajudar as organizações a tomar melhores decisões empresariais. Quer se trate de pesquisa de mercado, pesquisa de produtos, posicionamento, revisões de clientes, análise de sentimentos, ou qualquer outra questão para a qual existam dados, a análise de dados fornecerá os conhecimentos de que as organizações necessitam para fazer as escolhas certas.
A análise de dados é importante para as empresas de hoje em dia, porque as escolhas orientadas pelos dados são a única forma de se estar verdadeiramente confiante nas decisões empresariais. Algumas empresas de sucesso podem ser criadas com base num palpite, mas quase todas as escolhas empresariais de sucesso são baseadas em dados.
Que são exemplos de análise de dados?
Análise de dados é um conceito algo abstracto a compreender sem a ajuda de exemplos. Assim, para melhor ilustrar como e porquê a análise de dados é importante para as empresas, eis os 4 tipos de análise de dados e exemplos de cada um.
- Análise Descritiva: A análise descritiva de dados analisa os dados passados e conta o que aconteceu. Isto é frequentemente utilizado quando se rastreia indicadores-chave de desempenho (KPIs), receitas, leads de vendas, e mais.
- Análise Diagnóstica: A análise de dados de diagnóstico tem como objectivo determinar porque é que algo aconteceu. Assim que a sua análise descritiva mostrar que algo negativo ou positivo aconteceu, a análise de diagnóstico pode ser feita para descobrir a razão. Uma empresa pode ver que as pistas aumentaram no mês de Outubro e utilizar a análise diagnóstica para determinar quais os esforços de marketing que mais contribuíram.
- li> Análise Predictiva: A análise de dados preditivos prevê o que é provável que venha a acontecer no futuro. Neste tipo de investigação, as tendências são derivadas de dados passados que são depois utilizados para formar previsões sobre o futuro. Por exemplo, para prever as receitas do próximo ano, serão analisados dados de anos anteriores. Se as receitas aumentaram 20% todos os anos durante muitos anos, prevemos que as receitas do próximo ano serão 20% superiores às deste ano. Este é um exemplo simples, mas a análise preditiva pode ser aplicada a questões muito mais complicadas, tais como avaliação de risco, previsão de vendas, ou leads de qualificação.
- li> Análise Prescritiva: A análise prescritiva de dados combina a informação encontrada nos 3 tipos anteriores de análise de dados e forma um plano de acção para a organização enfrentar a questão ou decisão. É aqui que são feitas as escolhas orientadas pelos dados.
Estes 4 tipos de análise de dados podem ser aplicados a qualquer questão com dados relacionados com a mesma. E com a Internet, é possível encontrar dados sobre praticamente tudo.
Mas como obter esses dados da Web num formato utilizável para a sua equipa obter insights a partir de? Dir-lhe-emos na próxima secção sobre métodos de análise de dados.
Quais são os métodos de análise de dados?
p>Desde que a nossa experiência na Import.io esteja em dados da web, discutiremos os métodos de análise de dados da web. As etapas conducentes à análise de dados da web são: identificar, extrair, preparar, integrar, e consumir. Na análise de dados manual tradicional, cada uma destas etapas leva um tempo substancial a realizar.
Identificar os dados de que necessita pode ser um desafio com a vasta quantidade de dados na web. Pode escolher uma fonte de dados que não seja fiável ou falhar fontes de dados cruciais que devem fazer parte da sua investigação. Dados fiáveis e completos são necessários para uma análise precisa dos dados.
Extrair dados da web tem exigido tradicionalmente um raspador da web que é codificado para raspar dados de um determinado website de acordo com certos parâmetros. Por exemplo, a análise tradicional do sentimento Twitter pode utilizar um raspador da web que é codificado para raspar tweets que mencionam o nome da sua marca. Criar e executar estes raspadores da web leva tempo. E mesmo uma vez terminado, é possível que os dados possam estar incompletos ou imprecisos. Os parâmetros para os quais os tweets serão raspados podem estar a faltar uma regra, resultando na falta de dados cruciais.
Preparar dados para análise requer muitos passos que cada um leva muito tempo a fazer manualmente. Os dados devem ser limpos, normalizados, transformados, etc. É aqui que muita da desatualização acontece. Quando os dados estão prontos, já não são tão recentes e há dados mais recentes por aí.
Integrar os dados com o seu software de análise de dados pode ser um problema, dependendo do software que a sua organização utiliza. E precisa de ser integrado para que possa ser consumido.
Como tornar a análise de dados mais eficiente para a sua organização
Sabe que o principal objectivo da análise de dados é tomar decisões empresariais que são apoiadas por dados, então porque deixaria este processo demorar tanto tempo que os conhecimentos estão desactualizados no momento em que os obtém?
Import.io sabe que os métodos tradicionais de raspagem da web e análise de dados são demorados ao ponto de o seu valor ser diminuído pelo tempo que demoram. É por isso que criámos a Integração de Dados Web.
A Integração de Dados Web automatiza todos os 5 passos de análise de dados da Web, permitindo-lhe obter insights a partir dos dados enquanto estes estão frescos. Em vez de insights desactualizados como base para as suas decisões empresariais, pode usar insights de dados em tempo real.
A Integração de Dados Web não só é mais rápida do que a tradicional análise de dados da Web, como também é mais precisa e fiável. Em vez de utilizar regras codificadas manualmente para extrair os dados da web, a WDI tem controlo de qualidade incorporado, pelo que os dados serão sempre completos, precisos e fiáveis.
Faça a análise de dados mais eficiente para a sua organização, eliminando processos ineficientes. Obtenha insights dos dados em minutos em vez de horas, dias, semanas ou meses.
Contacte um especialista em dados para saber como a sua organização pode utilizar a Integração de Dados Web.
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