Se os dados são o novo petróleo, então a análise de dados é a refinaria de petróleo que o mundo digital está buscando. E não é nenhuma surpresa, considerando a quantidade de dados que os usuários geram em um único dia. De fotos do Instagram e vídeos do YouTube a anúncios do Facebook e instantâneos do Snapchat, os dados hoje são ilimitados.
Com todo esse volume, a necessidade de análises sofisticadas é mais significativa do que nunca. Não há problema em coletar e armazenar dados hoje em dia. Em vez disso, o verdadeiro desafio está em dissecar os dados para encontrar insights acionáveis. No início do século 21, um analista humano era o suficiente para realizar essa tarefa. Mas hoje, há dados demais para um analista, ou mesmo uma equipe de analistas, analisar.
É por isso que a análise de dados agora é um jogo de sistemas baseados em IA, como o Google Analytics . Mas como a inteligência artificial analisa os dados? Por que é muito melhor do que a análise de dados baseada em humanos? E quais desafios as empresas enfrentam ao conduzir análises de dados no século 21? Responder a essas perguntas é o primeiro passo para formular uma estratégia sólida de análise de dados na era digital.
Mas primeiro, vamos nos familiarizar com o conceito em si.
Então, o que é análise de dados?
Em termos leigos, é a análise de dados para encontrar um padrão que pode governar as estratégias de negócios. Assim, o processo envolve a coleta, assimilação, inspeção e estruturação de dados para encontrar insights. A verdadeira essência da análise de dados está no volume, e é por isso que o Big Data é tão essencial. Mas falaremos mais sobre isso mais tarde. Por enquanto, vamos dar uma olhada no uso prático da análise de dados por meio de um exemplo.
Suponha que você tenha uma loja de artigos esportivos e gere campanhas de marketing on-line regularmente. Você coletou dados que mostram a interação dos usuários com sua campanha. Mas as receitas não estão aumentando como deveriam e você está sofrendo perdas. Então você se volta para a análise de dados.
Os dados mostram que os homens de 25 a 40 anos são os que veem as campanhas de marketing com mais avidez. Dentre eles, os que consideram as campanhas mais de uma vez visitam o site de sua loja. Embora o fluxo de tráfego para o site seja saudável, os dados mostram que as compras estão diminuindo. Isso porque os clientes saem do site na tela de confirmação do pagamento.
Agora você tem dois insights com os quais trabalhar, graças à análise de dados. O primeiro concentra-se em homens entre 25 e 40 anos como público-alvo principal. Seria duplamente útil criar campanhas que incentivassem a exposição repetida, já que os espectadores que visualizaram as campanhas mais de uma vez acabaram no site da loja.
Em segundo lugar, a maioria das saídas do site são na tela de confirmação de pagamento. Isso significa que o preço dos produtos é muito alto ou (provavelmente) os clientes não preferem a forma de pagamento. Portanto, se você adicionar mais métodos de pagamento, mais clientes concluirão as transações. Assim, a análise de dados ajuda a identificar os problemas e melhorar o desempenho das empresas.
Mas há um porém!
A análise de dados é uma ferramenta poderosa, mas requer uma grande quantidade de dados para ser eficaz. Considere o exemplo acima. O insight para atingir homens entre 25 e 40 anos só é útil se tiver origem em dados substanciais. Portanto, quanto maior a quantidade de dados da análise, melhores serão os insights. É por isso que o big data é tão crucial para a implementação da análise de dados.
Suponha que o número total de usuários no exemplo acima fosse 100. A análise de dados para 100 usuários poderia ser representativa de todo o segmento direcionado? Claro que não! É por isso que as empresas se esforçam para coletar o máximo de dados possível para realizar análises de big data.
A análise baseada em inteligência artificial funciona melhor se levar em conta mais dados. Isso ocorre porque os sistemas de IA conduzem análises de dados na forma de variáveis definidas por agentes humanos. Quanto mais variáveis uma empresa cria, mais completamente ela pode implementar a análise de dados.
Portanto, a capacidade de acumular dados significativos é essencial no cenário competitivo geral para as empresas modernas. Mas apenas ter big data não é suficiente para garantir a implementação adequada da análise de dados. Uma estratégia de análise de dados que integra IA e disponibilidade de dados deve complementar o big data para torná-lo útil.
Aplicação e Implicação de Análise de Dados
O advento da análise de dados está trazendo uma mudança como nunca antes. Embora as empresas analisassem dados antes mesmo da invenção da Internet, a análise de dados é algo mais. É relatado que os últimos dois anos respondem por 90% de todos os dados produzidos na história da humanidade! Isso é insano!
E com tantos dados em nossas mãos, o surgimento da análise de dados era inevitável. As implicações de tal técnica são profundas. Graças à análise instantânea de terabytes de dados, empresas como Amazon, Apple e Microsoft estão quebrando a barreira de trilhões de dólares pela primeira vez na história. As empresas agora entendem seus consumidores melhor do que nunca por causa de personas detalhadas construídas com base na análise de dados.
Mas quantas empresas estão usando a análise de dados? Bem, de acordo com um relatório publicado pela Forbes em 2017, colossais 53% das empresas usam análises de big data. Isso é mais de 30% a mais do que as empresas que confiaram na análise de dados em 2016! E com tantas empresas confiando em análises avançadas, a competição para inovar e se destacar está sempre em expansão. É por isso que estamos vendo produtos e serviços mais inteligentes, melhores e mais eficientes que atendem às necessidades dos consumidores como nunca antes.
As implicações da análise de dados para o futuro são ainda mais emocionantes. Quanto mais as empresas se familiarizarem com os clientes e suas necessidades, mais personalizados se tornarão os serviços. E, à medida que os usuários passam mais tempo online, mais dados eles geram para as empresas analisarem. O resultado é uma rede cada vez maior de análises que permite que as empresas entendam e atendam às necessidades do consumidor como nunca antes.
Formulação de estratégia de análise de dados com IA
Então, como alguém vai formular uma estratégia de análise de dados para seus negócios?
O primeiro passo é entender o que uma estratégia acarreta. De acordo com Michael Porter , uma estratégia é decidir “o que não fazer ”, o que é extremamente relevante para a análise de dados. Como não há falta de dados, as empresas precisam priorizar os dados para análise de dados. Isso significa saber o que deixar de fora e, por mais simples que pareça, não é. Muitas empresas gastam tempo e recursos preciosos analisando dados que são irrelevantes para seus objetivos de negócios.
Então, como você decide quais dados são relevantes e vale a pena analisar?
A resposta: Inteligência Artificial.
Claro, você mesmo precisará estabelecer metas de negócios, dependendo das competências essenciais de sua empresa. Mas os sistemas de IA não podem ajudá-lo com essa parte (ainda). Isso porque os humanos têm o julgamento para decidir quais objetivos são relevantes, acionáveis e alcançáveis. Mas os sistemas de IA podem ajudar no que vem a seguir.
Ao utilizar o aprendizado de máquina para identificar KPIs relevantes que contribuem positivamente para os objetivos finais, o AI categoriza dados úteis. Com acesso a big data, a análise se torna cada vez mais precisa com base em grandes quantidades de dados. Assim, as empresas podem obter insights acionáveis a partir de uma estratégia de análise de dados bem ajustada às suas necessidades.
Desafios modernos para análise de dados
Finalmente, chegamos aos desafios associados à análise de dados . O principal desses desafios é o fato de que a análise de dados é cada vez mais complexa de realizar. Sem falar que requer sistemas sofisticados e pessoal treinado para gerar e interpretar os resultados. Tudo isso significa custos adicionais para a empresa e mais tempo gasto em treinamento do que realizando análise de dados.
No entanto, o desafio mais significativo que a análise de dados representa para as empresas modernas é sua nuance. Conforme mencionado anteriormente, a análise de dados é simplesmente a análise de grandes conjuntos de dados. Esses conjuntos de dados devem ser grandes o suficiente para que o sistema de IA gere insights significativos. Mas ainda mais irritante é que a análise de dados identifica padrões em dados anteriores sem prever o futuro.
Existe um outro ramo conhecido como análise preditiva para prever tendências futuras. A análise preditiva se preocupa em fornecer resultados probabilísticos, dependendo dos dados existentes. Embora seja um ramo da análise de dados, a análise preditiva requer uma infraestrutura de software separada. Essa questão é preocupante, pois prever as tendências futuras é essencial para o sucesso dos negócios modernos.
Um desafio mais negligenciado é a ausência de uma estratégia de análise de dados adequada. Conforme os usuários geram mais dados, a principal preocupação das empresas é analisá-los. Mas a chave do sucesso está em identificar o que precisa ser analisado e o que não. Isso porque nem todos os dados são relevantes para todas as empresas. Muitas empresas gastam tempo, dinheiro e recursos preciosos para analisar dados que, em última análise, não geram nenhum valor.
Se as empresas desejam aproveitar ao máximo os recursos de análise de dados, elas precisam definir uma estratégia. A infraestrutura está prontamente disponível, mas os recursos são limitados. Como tal, saber como abordar a análise de dados pode ser a diferença entre o sucesso e o fracasso do negócio.
