No mercado atual, errar na hora de tomar decisões é um problema cada vez maior por causa da alta concorrência. Porém, esse processo sempre terá alguma chance de falhar. Contudo, ainda que não seja possível acertar 100% das vezes, você pode mitigar as chances de isso acontecer. Basta utilizar informações atualizadas e metodologias de análise de dados adequadas.
Nesse último caso, a escolha da melhor técnica entre as opções é um fator preponderante para diminuir a incerteza e aumentar a precisão. Dessa forma, vale conhecer as mais diversas possibilidades para entender quando podem ser aplicadas.
Pensando nisso, vamos apresentar 16 métodos analíticos e outros recursos. Confira!
Análise de dados corporativos na prática
Em boa parte das atividades de uma empresa, a adoção de padrões processuais e procedimentais é a norma, sendo uma medida para qualificar sua execução. Via de regra, são estabelecidas etapas e descritas as ações que levam a determinado resultado.
Na análise de dados, também existe um conjunto de boas práticas ordenadas que permite organizar, correlacionar e encontrar informações úteis a partir da aplicação de cada uma das metodologias analíticas.
Um passo a passo comum a todas as opções abrange:
- definir quais são as perguntas a serem respondidas e quais fontes serão usadas;
- coletar os insumos informacionais brutos;
- limpar e tratar essa base, removendo erros enquanto correlaciona variáveis;
- realizar a avaliação aplicando o método selecionado;
- interpretar os resultados, atribuindo soluções para os problemas levantados;
- criar uma visualização para compartilhar as conclusões.
Importância de adotar a metodologia adequada
A tomada de decisão baseada em dados é valorizada por sua precisão e previsibilidade, já que elimina tanto “achismos” quanto impressões pessoais, deixando somente fatos para serem analisados. Ainda assim, existe uma margem de erro que se torna maior ou menor conforme a qualidade das fontes utilizadas e a escolha da metodologia pela qual elas serão examinadas.
Esse segundo aspecto exige considerar a fundo as opções, a fim de evitar a elaboração de cenários probabilísticos incompletos ou enviesados, por exemplo. Afinal, os efeitos disso tendem a prejudicar os resultados organizacionais.
Para começar, há os danos diretos de uma definição inadequada. Imagine procurar esses subsídios para investir em produtos, estratégias ou mercados e seguir as indicações obtidas a partir de uma avaliação incorreta.
Nesse quadro, as perdas financeiras serão altas. Mas não é só isso: a capacidade de competir, inovar e responder a situações desafiadoras será reduzida sem a lucratividade proveniente desse investimento.
Além de gerar consequências negativas nas finanças e na competitividade, uma má escolha do método pode afetar indiretamente desde a imagem do negócio até o clima organizacional, causando uma série de problemas secundários.
Tipos de metodologias de análise de dados
O primeiro passo para selecionar a opção adequada é conhecer as diversas metodologias de análise de dados e descobrir as particularidades de cada uma. Confira 16 delas a seguir!
1. Causal
Baseada na compreensão de causas e efeitos, seu objetivo é mensurar o impacto de uma variável independente sobre outra dependente. Essa opção é bastante útil quando há fatores fixos e outros que podem sofrer certas alterações, à medida que permite testar em teoria o desenvolvimento de cada um separadamente.
Sendo uma técnica comparativa, seus resultados devem ser avaliados considerando as semelhanças ou diferenças, facilitando o mapeamento das melhores chances de sucesso.
2. Clusterizada
Esse modelo organiza as informações em grupos com base na semelhança, tornando-o uma opção para quem está à procura de metodologias de análise de dados voltadas a grandes volumes. Dessa maneira, é viável trabalhar com apenas um ou alguns desses agrupamentos.
Esses clusters são úteis em empresas que contam com um portfólio amplo de produtos em vários segmentos, já que muitas tendências podem estar associadas a apenas uma categoria e não a todas.
3. Descritiva
Com foco no passado, essa técnica busca saber o que aconteceu. Em geral, é utilizada para verificar o retorno sobre o investimento ou o resultado de uma ação, permitindo perceber quando é hora de mudar uma estratégia. Em contraponto, não ajuda na descoberta de uma medida substituta.
4. Diagnóstica
Um passo à frente da descritiva, a diagnóstica é um exemplo de aperfeiçoamento que ocorre dentro das metodologias de análise de dados. Pois, ela ainda trabalha observando o que passou, mas busca estabelecer relações causais para explicar um evento ou fenômeno.
No entanto, seu impacto nas decisões limita-se ao que foi testado e avaliado. Isso acontece porque não indica possibilidades futuras, somente faz inferências sobre cenários que foram aplicados e seus efeitos observados.
5. Estatística
Como o próprio nome indica, essa é uma metodologia que entrega percentuais para produzir probabilidades, indicar a variância, testar hipóteses, demonstrar intervalos, entre outros resultados matemáticos do tipo.
6. Estudo de caso
Essa metodologia de análise de dados visa compreender uma circunstância específica, considerando apenas seu contexto real. Ainda que use padrões como referência, essa técnica não tenta encaixar o que está avaliando neles, voltando-se a particularidades que podem gerar inconsistências frente a um quadro geral.
7. Exploratória
Tratando dados brutos ou desorganizados, a técnica exploratória é ideal para extrair as primeiras informações e descobrir o que pode ser encontrado dentro de uma fonte. Diante disso, é muitas vezes aplicada como processo inicial e depois complementada por alguma das outras metodologias de análise.
8. Fatorial ou correlacional
Outro modelo pensado para reduzir um grande volume de dados, esse tipo de análise trabalha com amostras para mapear padrões. Na prática, correlaciona fatores a partir da repetição de uma conclusão dentro de um perfil, oportunizando a compreensão de comportamentos comuns a quem se encaixa na mesma descrição.
9. Fenomenológica
Ao abordar aspectos subjetivos da análise de dados, a metodologia fenomenológica permite a compreensão e a interpretação de significados. Aplicada sobre experiências, ela ajuda a relacionar situações, símbolos etc. com o que cada pessoa associa no momento em que entra em contato com eles.
No mundo dos negócios, serve para que marcas consigam entender os fatores socioculturais e pessoais que estão levando seu público a perceber seus produtos ou serviços de uma certa forma. Um exemplo de sua aplicação é na seleção de cores para uma logomarca.
10. Preditiva
Em uma abordagem oposta à das metodologias de análise de dados descritiva e diagnóstica, o método preditivo se volta a antecipar tendências futuras. Entretanto, ele segue pautado no passado por usar informações que vem de um histórico. Assim, não há certeza do que vai acontecer, somente consegue-se supor as probabilidades dentro de um intervalo de confiabilidade.
11. Prescritiva
Derivada das metodologias preditiva e descritiva, a avaliação prescritiva fornece elementos para a tomada de decisão. Para tanto, utiliza informações de situações semelhantes em prol de compreender os potenciais desenvolvimentos.
12. Quantitativa
Uma das metodologias de análise de dados mais conhecidas, a quantitativa tem caráter estatístico. Isto é, lida com informações em formato de números e percentuais. Ou seja, seus resultados indicam probabilidades, quantidades, intervalos numéricos etc., mas não explicam ou fornecem contextos.
Com aplicações em áreas como marketing, vendas, financeiro e produção e estoques, essa opção responde perguntas mais objetivos, auxiliando em tomadas de decisão que não exijam uma avaliação estratégica de causas.
13. Qualitativa
As opções quantitativa e qualitativa tendem a ser vistas como metodologias de análise de dados opostas. Não à toa, já que abordam o processo avaliativo de formas completamente diferentes, com essa última se voltando a entender fatores subjetivos. Porém, elas são complementares, uma vez que permitem que uma aprofunde a outra.
14. Séries temporais
Também é viável prever tendências utilizando séries temporais. Em boa parte das análises, essa opção é preferida diante das demais metodologias para estabelecer o comportamento de uma variável ao longo do tempo.
Diante de muitas variações cíclicas e sazonalidades, essa forma de observar as informações serve para antever repetições dos mesmos eventos. Assim, picos e quedas podem ser antecipados. Logo, a empresa consegue ter um plano de ação para reagir, evitando que efeitos negativos aconteçam novamente.
15. Temática
Muitas vezes, encontrar o padrão em dados qualitativos tende a parecer um exercício de interpretação. Ou seja, uma análise excessivamente subjetiva, com uma ampla margem para o enviesamento. Entretanto, o uso de metodologias adequadas protege a confiabilidade do processo.
Entre essas técnicas, a avaliação temática possibilita identificar a repetição de temas, ideias ou afirmações. Ainda que dependa da atenção e da compreensão do analista ou do cientista de dados, garante uma maior objetividade.
16. Teoria fundamentada
Dados também podem ser a base para a elaboração de teorias. Para tanto, essa metodologia utiliza um processo de codificação que:
- identifica conceitos a partir de uma fonte categorizada;
- relaciona as informações encontradas;
- desenvolve uma hipótese fundamentada.
Escolha da metodologia ideal
As 16 metodologias de análise de dados apresentadas formam uma lista abrangente e variada. Isso porque cada uma se encaixa em uma necessidade que analistas e gestores têm na hora interpretar informações corporativas.
Desse modo, o ideal é selecionar a opção que melhor responde às demandas do momento, a fim de aumentar o acerto das conclusões. Para tanto, existem alguns critérios que filtram qual das técnicas pode ser usada. Descubra a seguir quais são esses limitadores e como tomar essa decisão!
Entenda o material com que está trabalhando
Não é possível aplicar uma determinada metodologia de análise de dados se a base de informações disponível não contém os elementos necessários para o processo que ela propõe ser efetivado.
Achou confuso? Que tal um exemplo para entender melhor? A avaliação temática só é aplicável em pesquisas qualitativas. Afinal, a repetição de assuntos ou perspectivas que a caracteriza depende disso.
No fim das contas, esse limitador tende a eliminar, ainda no início, diversas possibilidades que não se encaixam com o material que o estudo pretende utilizar, facilitando a seleção da técnica.
Considere o objetivo da análise
Algo bem óbvio no campo analítico é que o “como” tem relação com “o que”. De modo lógico, isso significa que o objetivo deve guiar a escolha do método a ser utilizado para atingi-lo.
Ponderar essa questão começa pela pergunta que se deseja responder com o estudo dos dados. Todavia, a finalidade se estende também a outros elementos que variam de projeto para projeto.
Pense um pouco: técnicas que permitem o agrupamento de informações — clusterizada, fatorial ou correlaciona —, apenas são úteis em avaliações cujas questões possam ser respondidas sob a perspectiva da generalização da conclusão para um grupo.
Veja a compatibilidade entre a técnica e as ferramentas disponíveis
Desde planilhas com fórmulas até sistemas desenvolvidos para realizar o processo analítico são ferramentas que agilizam o processamento, automatizam etapas, aumentam a confiabilidade e reduzem os erros técnicos. Por isso, não devem ser descartadas.
No entanto, o uso de soluções informatizadas também tem limitações. Suas capacidades e funcionalidades podem impedir que alguma das metodologias seja aplicada. Diante disso, o melhor é considerar os demais fatores e entender se não existem opções metodológicas que atinjam os mesmos objetivos sem perder as vantagens que a tecnologia fornece.
Uma alternativa é fazer uma parte da avaliação por meio dos softwares e complementá-la de maneira manual e usando outros recursos de TI que estejam disponíveis, haja vista que tal somatório tem o potencial de impulsionar a qualidade das conclusões.
Avalie o uso de metodologias complementares
Não são só as tecnologias que podem ser complementares, as metodologias de análise de dados também levam a resultados mais qualificados se usadas em conjunto. Isso quer dizer que a escolha da técnica mais alinhada com as demandas nem sempre precisa se limitar a uma única resposta.
Para exemplificar, os métodos estatístico e exploratório são ideais. O primeiro produz percentuais cujo entendimento tenha se associado a técnicas que trabalham causa e efeito ou comparações.
Já o segundo costuma ser aplicado em insumos informacionais brutos para iniciar o processo analítico. Portanto, pode ser utilizado em parceria com vários outros para construir um panorama completo de uma situação.
Agora que explicamos 16 metodologias de análise de dados, fica mais fácil utilizar as informações da sua empresa para tomar decisões mais acertadas. Com a escolha do método ideal, isso será possível com uma margem de erro reduzida, maximizando os resultados do negócio e aumentando sua competitividade.
Quer saber mais sobre o uso de dados nas empresas? Então confira como a mineração de dados pode ser importante!
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