Conheça os 4 tipos de análise do Big Data Analytics!

Big Data Analytics
Big Data Analytics

No cenário atual, em meio a uma verdadeira avalanche de informações em rede, as empresas — de grandes corporações a pequenas startups — usam métodos Big Data Analytics no cruzamento de dados, obtendo indicadores precisos acerca do mercado, do consumidor, de seu desempenho empresarial, etc. para assim projetarem-se à frente da concorrência.

Neste post, vamos falar um pouco mais sobre os 4 tipos de análise de dados, dentro do conceito de Big Data Analytics. Acompanhe!

1. Análise descritiva

A análise descritiva de dados, ou descriptive analytics, precisa responder à pergunta: “O que está acontecendo?”. Por meio dela, a empresa pode analisar dados sobre perda de clientes ou mau desempenho em vendas de um determinado produto, por exemplo.

Com esse tipo de análise dos dados referentes a algum processo específico, torna-se possível tomar decisões imediatas com uma enorme margem de segurança pois a análise é feita e baseada em dados concretos.

Essas informações costumam ser exibidas em gráficos de barras, em tabelas, entre outras formas de visualizações, possibilitando ao gestor uma visão global dos processos monitorados.

2. Análise diagnóstica

Já a análise diagnóstica — ou diagnostic analytics — deve responder à pergunta “Por que aconteceu?”. Pode-se por meio dela, tomando o mesmo exemplo anterior, chegar a conclusão de que a perda de clientes ocorreu porque o preço dos produtos da companhia estavam altos quando comparados com a concorrência, por exemplo.

Trata-se de um tipo avançado de análise, em que são utilizadas técnicas como mineração, correlações, detalhamento e descoberta de dados — para descobrir as causas do problema.

3. Análise preditiva

A análise preditiva, ou predictive analytics, é uma forma avançada de analytics que se propõe a examinar dados para obter respostas para a seguinte pergunta: “O que vai acontecer?” — ou, mais precisamente, “o que é mais provável que aconteça?”.

Previsões do tipo “há uma probabilidade de 80% de que percamos X clientes no próximo mês” são possíveis graças a técnicas como análise de regressão e de previsão, correspondência de padrões, modelagem preditiva e estatística multivariada.

Um case de sucesso na implantação de análise preditiva é a siderúrgica brasileira Gerdau. Utilizando-se dos Serviços de Sucesso de Clientes da GE Digital, a empresa espera economizar mais de quatro milhões e meio de dólares por ano.

Isso será possível graças a monitoração preditiva de suas operações. Com esse método, a empresa já identificou anormalidades em seu processo de produção, evitando mais de 130 horas de tempo inativo de seu maquinário.

Além do seu uso industrial, a análise preditiva é também bastante utilizada por empresas do mercado de ações e investimentos financeiros, fornecendo dados pontuais sobre o mercado e suas variantes em determinado momento.

4. Análise prescritiva

Por último, a análise prescritiva — ou prescriptive analytics — responde à pergunta “o que pode acontecer se tomarmos essa medida?”. Portanto, se pensarmos no mesmo exemplo dos clientes perdidos, teríamos a seguinte resolução prescritiva: “se dermos 3% de desconto aos clientes X no próximo mês, a chance de os perdermos cai para 30%”.

Como se vê, essa avaliação é utilizada para levantar hipóteses acerca de possíveis consequências das ações tomadas pela empresa. Isso pode ser de grande ajuda para os gestores na hora de avaliar a escolha de determinada estratégia empresarial em face de um dado problema.

E então? Gostou deste post sobre Big Data Analytics? Já conhecia esses quatro tipos de análise? Então, não deixe de compartilhar conosco as suas ideias ou dúvidas sobre o assunto! Fale gratuitamente com o nosso consultor!

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