Gestão de Fornecedores|Governança
Análise e interpretação de dados na gestão de empresas
"Data is the new oil", célebre frase de Clive Humby, um famoso matemático e arquiteto, nunca foi tão atual. Em tradução livre, ela significa que "dados são o novo petróleo", o que deixa claro que há um grande valor monetário em ter informações e, em última instância, dados disponíveis com facilidade em uma empresa.
Todavia, o que as pessoas não sabem exatamente sobre essa frase é que ela na verdade faz parte de um contexto maior: "Data is the new oil. Like oil, data is valuable, but if unrefined it cannot really be used.". Ou seja, em tradução livre, "Dados são o novo petróleo. Como ele, os dados são valiosos, mas se não forem refinados, não podem realmente serem usados."
Mas o que isso quer dizer na prática? Que, apesar de atualmente estarmos vivendo um marco incomparável a outros tempos da história da humanidade no que tange a acesso à informação, precisamos saber muito bem como usamos os dados a nosso favor. Excesso de dados, mas falta de análise deles ou uma análise rasa, será quase tão negativo quanto não tê-los.
Assim, é interessante, se você quiser de fato extrair o valor dos números da sua empresa, sejam eles vinculados a qualquer parte da jornada dela, é necessário aprender a fazer uma boa análise e interpretação de dados.
Confira esse artigo até o final para conhecer os tipos de análise de dados, como esses processos funcionam e como eles podem aumentar exponencialmente as chances da sua empresa ter sucesso e faturar mais.
O que é análise e interpretação de dados?
O processo de análise e interpretação dos dados é dividido em duas macro etapas: na análise e interpretação de acontecimentos com foco no cenário que já aconteceu e no cenário atual (descritiva e diagnóstica) e na análise de dados com foco em interpretar potenciais caminhos a se seguir daqui para frente (análise preditiva e prescritiva).
De maneira geral, é preciso considerar que o primeiro passo para começar todo esse processo é não apenas estar munido de métodos de análise de dados, mas também organizar seus dados de forma a conseguir facilitar e gerar maior confiabilidade na sua interpretação.
E é com base nesses processos que surgiram profissionais focados nas áreas de BI e Analytics, cada um focado em uma parte específica com a análise de dados como suporte à tomada de decisão, mas igualmente para trazer uma veia de Data ao seu negócio.
Leia também: A aplicação de Big Data em compliance e suas vantagens
Vamos entender mais a fundo sobre os tipos de análise de dados que existem:
Quais os métodos de análise de dados que existem?
Como reforçarmos anteriormente, existem inúmeras metodologias para executar o processo de análise e interpretação de dados, mas uma das mais tradicionais é focar nesses quatro principais quadrantes:
1. Análise preditiva
A análise de dados preditiva, como o próprio nome sugere, baseia-se em se munir de dados de maneira a chegar a uma potencial previsão de acontecimentos ou comportamentos futuros.
Em suma, uma análise preditiva tem como foco a identificação de padrões passados associando duas ou mais variáveis com o intuito de se chegar a uma potencial relação causa x efeito ou ao menos correlação entre os dados presentes nessas variáveis.
Por exemplo: sei que em todo mês de junho nos últimos 3 anos as vendas diminuíram, em média, 10%. Portanto, faz-se sensato pensar que há chances razoáveis para que, caso eu não execute nenhuma mudança no meu negócio, este ano o mês de junho apresenta uma sazonalidade negativa.
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2. Análise prescritiva
A análise prescritiva se centra no processo de oferecer – como o próprio nome sugere – uma prescrição de uma conduta ideal mediante a certos cenários. Ou seja, com base nos dados disponíveis, o analista em questão trará as alavancas necessárias para alcançar um resultado esperado, por exemplo, ou a conduta adequada para mitigar certos riscos.
Voltando ao exemplo anterior, se eu sei que minha empresa tende a ter uma sazonalidade negativa nos meses de junho, então para evitar que minhas vendas abaixem nesse mês, o analista me indica que devo aumentar o investimento em Marketing.
3. Análise descritiva
A análise descritiva é um dos tipos mais intuitivos de análise de dados. Trata-se de observar os dados presentes e descrever o que está ocorrendo – o cenário atual – com base nos dados e na correlação entre eles.
É a compreensão em tempo real do que está acontecendo: consigo ver que as vendas passaram de 1000 por hora para 900, ou seja, uma diminuição em 10%.
4. Análise diagnóstica
Por fim, a análise diagnóstica se centra em trazer de fato um "diagnóstico" de uma determinada situação com base nos dados disponíveis. Ou seja, é contextualizar os dados e as variáveis, traçando correlações onde existem e chegando à raiz de certo evento.
Por exemplo: caso eu perceba que minhas vendas por hora baixaram em 10% e, ao mesmo tempo, eu perceba que o número de acessos no meu site baixaram em 10%, consigo entender que a baixa nas vendas deriva, na verdade, de uma baixa de acessos no site, encontrando assim uma potencial causa raiz.
A importância da análise e interpretação de dados
A análise e interpretação de dados dentro de uma empresa hoje se fazem essenciais. É impensável hoje pensar em uma empresa que prospere sem ter clareza dos seus dados e do que eles significam. Os dados contábeis – de compras por exemplo – e dados de rede de fornecedores se fazem pertinentes para você conseguir analisar e melhorar seu negócio de maneira assertiva e a evitar riscos e desperdícios.
Assim, se você realmente deseja ter uma empresa "lean" e, no final do dia, prosperar em qualquer nicho que você atue, você precisa saber interpretar os dados de maneira eficaz e tomar suas decisões pautadas no que eles dizem para você.
Como visto, os dados podem indicar diversos pontos importantes e dentro do setor de compras se faz pertinente uma análise dos dados para otimizar o departamento da empresa. Uma importante consideração é que, por meio desse setor, entra produtos e recursos necessários para o funcionamento da instituição.
Uma gestão de compras baseada em dados é assertiva e diminui prejuízos no faturamento, assim como, uma gestão de fornecedores baseada em dados aprimora a captação de itens indispensáveis para o lucro. Diminuindo a exposição a riscos nesse processo.
Entenda mais conferindo esse guia completo de como a gestão de fornecedores traz benefícios para empresa e preenchendo o formulário abaixo para ficar por dentro de como ter uma gestão baseada em dados:
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