Business Analytics: como usar dados do passado para prever o futuro da sua empresa
Se você pensa não conseguir prever resultados a longo prazo para desenvolver as melhores estratégias de crescimento, saiba que com Business Analytics isso é possível e já faz parte da realidade de muitas empresas.
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Prever o futuro da sua empresa não é papo místico! Com processos orientados a Business Analytics, você e suas equipes estarão sempre um passo à frente da concorrência.
Quantas vezes você já ouviu falar que dados são o novo petróleo? Por um lado, a expressão faz sentido se pensarmos que dados são a matéria-prima para qualquer coisa que se deseja construir ou aprimorar.
Do outro, eles se diferem do petróleo porque nunca terão um fim. Muito pelo contrário! As empresas que souberem minerá-los e analisá-los com estratégias de Business Analytics farão destes recursos seus aliados durante toda sua existência.
Conforme estimativas da Statista, plataforma especializada em pesquisas de mercado, até 2025 serão criados mais de 180 zettabytes de dados globais.
No entanto, não é porque dados serão gerados em massa nos próximos anos, que todos eles serão realmente úteis para as empresas.
E é neste ponto que outro termo ganha destaque, o Business Intelligence, que deve entrar em ação em conjunto com o Analytics.
Do Business Intelligence ao Business Analytics
Nos últimos tempos, notamos que muitas pessoas não compreendem a diferença entre Business Intelligence (BI) e Business Analytics (BA).
Isso acaba por prejudicar suas organizações, pois embora tenham uma nomenclatura semelhante e partam do mesmo princípio, BI e BA são processos complementares.
O primeiro, diz respeito a uma análise de dados para tomar decisões no presente. Já o segundo, se trata de analisar o passado para prever cenários do futuro.
Isso significa que cada um tem a sua importância para entender, de fato, quais são os dados mais relevantes para a empresa, bem como em quais momentos e para quais finalidades usá-los.
Ou seja, ao não compreenderem suas diferenças e acabarem optando apenas pelo BI, as instituições acabam ficando ultrapassadas quanto a sua ciência de dados.
Isso é um erro grave em tempos que tecnologias emergentes são mandatórias nos ambientes corporativos.
Então, para compreender as diferenças entre BI e BA, assim como para saber qual é a aplicabilidade do Business Analytics dentro dos negócios, precisamos te explicar, do início, sobre o que se trata cada termo. Vamos lá!
O que é BI (Business Intelligence)?
O BI é um conjunto de processos e de tecnologias que existe desde o século passado, quando os fundamentos da estrutura organizacional eram outros. O Business Intelligence, portanto, consiste na relação entre a avaliação da empresa como um todo, além do levantamento, armazenamento e análise de dados.
Com o surgimento do BI na corporação, é saudável que também se inicie um processo constante de avaliação, debate e ações baseadas nas informações expostas em painéis de análises, nas métricas, nos relatórios e nas metas do negócio.
As metas, por sua vez, direcionam o acompanhamento contínuo dos dados e das visualizações, sempre analisando o passado.
A partir desse histórico de dados, é possível ter insights e tomar decisões mais inteligentes.
Nesse sentido, o BI ajuda a estabelecer um objetivo para as instituições, sobretudo, a curto prazo, afetando o presente ou o futuro imediato dessas organizações.
Já o BA influencia o foco empresarial a longo prazo, e está relacionado com a rotina de avaliação e busca de novos olhares.
E o que é BA (Business Analytics)?
É possível pensar no BA como um BI refinado e atualizado, porém, conforme mencionado antes, o BA não deve ser considerado uma substituição para o BI. Este não supre a necessidade daquele e vice-versa.
No BA, são aplicadas as tecnologias que estão em alta, como Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data, e são aplicados em prol de uma análise de dados e estatística mais complexa.
Sendo assim, com Business Analytics é possível observar o passado e, através de ferramentas altamente tecnológicas, realizar uma predição das tendências futuras.
As informações são organizadas em dashboards visualmente interessantes, que simplificam os dados e os tornam mais interativos.
Então, como o Business Analytics pode ajudar nas análises preditivas?
Neste processo de amadurecimento, o objetivo é focar no comportamento das ações da empresa e o futuro dela.
Portanto, novas técnicas de análise são necessárias, pois as dúvidas não são mais simplesmente do tipo “O que mostrar?”, “Como obter os dados?” ou “Como mostrar esta informação?”.
Na verdade, elas evoluem para questões como “Quais os motivos?”, “Como podemos evitar?” e “Como podemos melhorar?”.
Ou seja, tenta-se encontrar as causas e não se centrar nas consequências.
Para tal, é necessário que haja um desenvolvimento profissional na equipe, para que seus membros consigam desenvolver e executar práticas analíticas e continuar evoluindo suas análises.
Neste artigo, queremos mostrar algumas análises consideradas simples, mas muito úteis para esse novo momento na sua empresa.
Tratar sobre gráficos é tratar sobre BA e, com isso, otimizar sua organização.
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O potencial das decisões inteligentes com o prestígio dos gráficos
Para resumir, tanto o BI quanto o BA partem da análise de dados para favorecerem as tomadas de decisões inteligentes, o que é vital na estratégia de qualquer empresa.
Não é possível assumir que investir em apenas uma das duas partes é suficiente para obter uma ciência de dados eficiente e completa, que explore todo o potencial que o mercado mutável do século XXI exige.
Exemplificar como a tecnologia mudou sua vida é redundante a essa altura do campeonato. Então, também não é preciso te convencer que investir em inovação é imperativo.
Os dados são o maior recurso mercadológico atual. Logo, usá-los ou não pode ditar os próximos anos de seus negócios. E, mais uma vez, para tomar decisões inteligentes, você precisa do BI e do BA.
No mundo do Business Analytics, os gráficos parecem complexos e assustadores.
Porém, com um pouco de prática e paciência, o BA pode mudar e otimizar a performance da sua empresa.
Mas como dar o primeiro passo se você nunca fez isso? Podemos te ajudar!
Entendendo histogramas e box-plots no Business Analytics
Histogramas e box-plots são dois tipos de gráficos não muito populares pela falta do perfil/cultura analítica nas empresas. Ou, às vezes, há até um receio por serem “complexos demais para apresentá-los”.
É verdade que, em toda análise e todo elemento, seja numérico ou gráfico, deve-se sempre levar em consideração o público.
No entanto, uma vez que os colaboradores são devidamente instruídos e as empresas optarem por usá-los constantemente, esses gráficos são muito benéficos.
Isso porque eles podem gerar outros insights que elementos visuais mais simples não conseguem, devido à dimensão e profundidade da informação.
Apesar de “assustadores”, quando equipes usam esses tipos de gráficos em reuniões de avaliações e de verificação de hipóteses, histogramas e box-plots tornam-se objetos simples e estimulam ricas discussões.
Além disso, contribuem no desenvolvimento analítico de todos os profissionais envolvidos, independente do papel que desempenham.
Entenda a partir de agora, como você pode aplicar os histogramas e box-plots nas suas análises de dados.
O histograma
Imagine um cenário em que você deseja entender o comportamento do volume de vendas semanais.
Podemos iniciar com um gráfico de linhas ou de área, visualizando por semanas o total financeiro das vendas.
Agora veja esses mesmos dados no histograma abaixo. O que é possível visualizar?
Primeiro, aprendendo sobre a leitura desse gráfico, notamos que a última barra está posicionada em US$ 6,4 milhões (no eixo Vendas) e no 2 (no eixo Semanas), sendo que no eixo de vendas temos barras agrupando valores a cada US$ 200 mil conforme descrito na legenda.
Isto indica que no período avaliado, temos 2 semanas que atingiram volume de vendas de US$ 6,4 milhões a US$ 6,6 milhões.
O objetivo maior deste gráfico, neste cenário, é que você possa visualizar o comportamento das vendas semanais, nas quais estão distribuídas por faixas de valores. Assim, podemos enxergar 2 comportamentos:
Note que são raras as semanas em que há vendas acima de US$ 4 milhões. Logo, estabelecer metas semanais nessa faixa não obedecerá ao natural realizado pela empresa, a não ser para semanas específicas.
Temos duas corcundas no gráfico. Ou seja, mais dois comportamentos: existe um grupo de semanas que vende entre US$ 1 milhão a US$ 1,8 milhão, e outro grupo que vende de US$ 2 milhões a US$ 3 milhões.
O box-plot
Outra forma de visualizar este tipo de comportamento está no box-plot.
Ele apresenta uma caixa que considera 50% dos dados do meio. Ou seja, não fazem parte da caixa 25% dos dados menores e 25% dos dados maiores.
No exemplo a seguir, considerando os mesmos dados do histograma, visualizamos que 50% das semanas venderam entre $ 1,4 milhão e $ 2,5 milhões, desconsiderando 25% das semanas que venderam abaixo disso, e 25% que venderam acima.
Os pontinhos neste gráfico trazem também a leitura de outliers. Isto é, dados fora do normal, indicando semanas que venderam muito além da média e que não foram comportamentos considerados comuns.
Nesse caso, fizemos a análise para um período completo que considera diversos anos.
Mas, podemos visualizar no gráfico abaixo este mesmo modelo ano a ano, para diagnosticar se o comportamento com o passar dos anos tem se mantido, se teve crescimento ou redução.
E quando usar os gráficos de dispersão?
O gráfico de dispersão é outro forte aliado na análise de comportamentos e grupos. Através dele, é possível observar tendências e diferenciação de grupos.
No caso a seguir, consideramos o volume de pedidos por dia em relação ao número de produtos distintos destacados por continente.
Em todos os continentes, note que quando se vende até 40 pedidos, se mantém um volume de 40 produtos distintos por dia. Ou seja, uma relação de 1 pedido/1 produto.
Em todos os continentes há um comportamento em que o aumento no volume de pedidos também reflete no aumento de produtos distintos. Ou seja, quanto maior a quantidade de pedidos, maior a diversidade de produtos dentro de cada pedido.
Notamos também algo interessante na Europa e no Pacífico. Nesses continentes, ocorrem dias nos quais vende-se mais produtos com menos pedidos, mas tal movimento não ocorre tão fortemente na América do Norte.
Poderíamos estender essa análise para visualizar o comportamento das suas unidades, lojas, dos seus fornecedores ou seus tipos de produtos, usando também outras métricas nos eixos.
Retornos: o que Business Analytics tem a ver com bolsa de valores?
Em finanças, é muito comum falar sobre os retornos. Um retorno nada mais é do que a variação percentual em relação a dois períodos. Nos noticiários, ouvimos/vimos frases como: “ontem, a bolsa caiu 2%” e “hoje, a bolsa teve um aumento de 1%”.
Também podemos ter este tipo de olhar para nossos números. Isso porque é possível contabilizar suas vendas por determinado período, calcular a variação percentual entre dois momentos e colocar isso em um gráfico de linhas para observar a diferença.
Vamos simular o processo olhando para um ativo da bolsa de valores, neste caso a LREN3 – Lojas Renner.
Como entender os retornos na prática
No caso a seguir, temos um gráfico de área demonstrando o preço das ações das Lojas Renner dia a dia, o que é facilmente encontrado em soluções de BI e nos sites sobre investimentos, para apresentar análises baseadas no tempo.
O que nem sempre visualizamos são destaques para os valores médios, medianas. E, nesse caso, as linhas tracejadas que demarcam em qual faixa o preço das ações se mantiveram em 95% dos dias, usando linhas de percentis de 2,5% e 97,5%.
A seguir, aplicamos a técnica dos retornos para avaliar o quanto os preços variam dia após dia.
Note que o gráfico fica bem diferente, resultando no que chamamos de “comportamento estacionário”.
Afinal, no caso de ações, o sobe e desce é constante e oscila em torno de uma média.
Notamos que em março de 2020 tivemos maiores oscilações, o que deve ter causado alegrias e arrepios em quem investe neste ativo.
Além do visual, incrementamos também uma linha demarcando o percentil 5%, e com isso pode-se enxergar um limite indicando quais valores podem ser considerados como queda brusca.
Você pode usar essa técnica em muitos casos. Não apenas para entender o comportamento de seus preços, como também:
do ticket-médio de um determinado produto ou cesta de produtos;
do volume de suas vendas;
na adesão e recorrência de um produto digital, entre muitas outras variáveis de interesse.
Sua organização está pronta para optar pelo BA?
Neste artigo, você aprendeu que embora Business Intelligence e Business Analytics sejam estratégias distintas, elas são indispensavelmente complementares.
Não há como lançar mão de uma ou outra quando se quer ter mais assertividade e coerência nas análises de dados corporativos.
Enquanto o BI é essencial para compreender a atual situação da empresa e traçar e acompanhar objetivos e metas, o Business Analytics tem como foco entender o passado do negócio, reconhecer padrões e a frequência com que se repetem, basear-se em estatísticas, para que se possa ter processos mais eficientes no futuro.
Para isso, você pode treinar o potencial analítico das suas equipes para que todos saibam como lidar com os gráficos mais convenientes para cada cenário.
Assim, é possível melhorar a tomada de decisões em qualquer área da empresa.
Além disso, o BA é fundamental para se antecipar a diversas oportunidades, sejam positivas ou negativas.
Somente desta forma é possível evitar esforços que não trarão os resultados esperados e, principalmente, não ser pego de surpresa quando houver qualquer mudança no mercado.
Técnicas e ferramentas não faltam para que você possa evoluir em BI e Business Analytics.
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