Para obter insights relevantes e acionáveis, reduzir riscos e agir proativamente, é essencial aplicar cada tipo de análise de dados conforme seu propósito e com a metodologia adequada.
Análise exploratória, descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva. Quais questões esses tipos de análise de dados ajudam a desvendar? A gente te conta neste artigo!
Imagine que você tem um grande reservatório de petróleo bruto em sua propriedade.
Esse petróleo é um recurso valioso, mas ele não tem muita utilidade se você não souber como processá-lo.
É necessária, então, uma refinaria para separar o petróleo em seus componentes, como gasolina, diesel, querosene, etc., para cada componente ter um uso específico e um valor diferente no mercado.
Além disso, você precisa de uma forma de transportar e distribuir esses produtos para seus clientes, que podem ser indústrias, postos de combustível, companhias aéreas, entre outros.
Somente assim você poderá aproveitar todo o potencial do seu petróleo e gerar lucro para reinvestir em sua propriedade.
Agora, você já deve ter ouvido inúmeras vezes que os dados são o novo petróleo. E, de fato, existem semelhanças.
Só que, diferente do recurso natural, eles são abundantes no meio corporativo e você pode coletá-los de fontes infinitas, como redes sociais, sensores e equipamentos IoT, aplicativos internos e outros sistemas.
Mas os dados brutos, sozinhos, não são suficientes para gerar valor. Assim como o petróleo, você precisa de uma “refinaria” para transformá-los em informação, conhecimento e ação.
Por isso, podemos considerar cada tipo de análise de dados — análises exploratórias, descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas — como sua “refinaria”.
Cada uma tem um objetivo e uma metodologia diferente para transformar dados aparentemente sem valor em respostas para perguntas como:
Dessa forma, você poderá extrair e comunicar o real valor dos seus dados e gerar impactos significativos para sua organização, para seus clientes e parceiros comerciais.
A análise de dados – Data Analytics – é um processo complexo que requer a coleta, transformação, organização, preparação e interpretação de conjuntos de dados, com o objetivo de obter informações úteis, gerar conhecimento e apoiar a tomada de decisão nas organizações.
Além disso, mais que interpretar os dados, é preciso saber comunicar os insights obtidos de forma clara e concisa.
Assim, toda a organização ou setores específicos podem os transformar em ações efetivas para atingir metas e objetivos – o que chamamos de insights acionáveis.
Diante de um cenário de incertezas e mudanças repentinas, a análise de dados norteia respostas rápidas, abre os caminhos para construir resiliência organizacional e fornece as bases que sustentam novas tecnologias e a inovação de processos.
Desde as áreas da saúde até a educação, indústria, o agronegócio e em tantos outros setores da economia, o Data Analytics tem papel fundamental em várias frentes:
O Data Analytics envolve a aplicação de técnicas, métodos e ferramentas de visualização específicos para os objetivos de negócio.
E a partir de agora, você entenderá quando e como aplicar cada um dos tipos de análise para extrair real valor dos seus dados. Continua com a gente!
A análise exploratória de dados trata-se de uma abordagem inicial e fundamental na jornada de qualquer análise.
Ela permite a você, como o próprio nome diz, explorar os dados livremente, sem preconcepções rígidas ou suposições predefinidas – e antes mesmo de aplicar algoritmos avançados de IA, como machine learning e deep learning.
Ao contrário das outras formas de análise de dados, a análise exploratória busca simplesmente descobrir e investigar os dados em sua forma bruta.
Essa abordagem é caracterizada, portanto, por sua flexibilidade e liberdade.
Em vez de seguir um roteiro predeterminado, você tem a oportunidade de explorar o Big Data de várias maneiras, usando técnicas como classificação, agrupamento, correlação e visualização.
O objetivo não é necessariamente encontrar respostas definitivas, mas sim gerar perguntas, hipóteses e insights que possam orientar análises mais aprofundadas no futuro.
Outro aspecto importante da análise exploratória de dados é sua natureza iterativa e interativa.
À medida que você explora os dados e descobre insights preliminares, é possível revisar, testar e refinar suas abordagens.
Assim, essa característica iterativa permite uma exploração mais profunda e abrangente dos dados, o que leva a insights mais robustos e perspicazes.
Na análise exploratória de dados, você pode empregar alguns processos para investigar e descobrir informações nos seus conjuntos de dados. Entre as principais etapas desse fluxo estão:
Entenda mais sobre o papel dos histogramas e box plots: Business Analytics: como usar dados do passado para prever o futuro.
Esses processos formam a base da análise exploratória de dados. Eles permitem descobrir insights nos dados antes de realizar análises mais avançadas ou confirmatórias.
Existe uma ampla gama de aplicações da análise exploratória de dados, em diferentes contextos, para descobrir informações iniciais sobre diversas áreas. Ela ajuda a responder perguntas como:
Nos próximos tópicos, veja alguns exemplos práticos da análise exploratória em diferentes áreas.
Os setores de marketing e vendas podem usar a análise exploratória de dados para ter uma visão ampla e prévia sobre o perfil e o comportamento do seu público.
É possível identificar padrões sazonais de vendas, as categorias mais visitadas de um site, os produtos mais comprados, as taxas de conversão e de abandono de carrinho, etc.
Essas informações podem ajudar em estratégias iniciais. Por exemplo, a otimizar aspectos do seu site, segmentar seus clientes, oferecer recomendações personalizadas e criar campanhas de marketing para aumentar as vendas em determinado grupo de usuários.
Um hospital pode usar a análise exploratória de dados para analisar os dados mais amplos dos seus pacientes. Por exemplo, idade, sexo, histórico médico, sintomas, diagnósticos, tratamentos, resultados de exames, etc.
Dessa forma, o hospital consegue identificar os principais fatores de risco, as doenças mais prevalentes, os tratamentos mais eficazes e os padrões de recuperação.
Esses conhecimentos podem auxiliar o hospital a melhorar a qualidade do atendimento, prevenir complicações, reduzir custos e acelerar o tempo de resposta de diagnósticos.
Uma escola ou uma universidade pode usar a análise exploratória de dados para investigar padrões e tendências sobre seus alunos. Por exemplo, notas, frequência, desempenho, evasão, satisfação, etc.
Assim, é possível avaliar a qualidade do ensino, identificar as dificuldades e as potencialidades dos alunos, detectar os casos de abandono e corrigir pontos críticos.
Tudo isso orienta a escola a aprimorar seu currículo, oferecer suporte pedagógico, promover a inclusão e a motivação dos alunos, personalizar o ensino, entre outras estratégias para melhorar o desempenho educacional.
Um exemplo de aplicação da análise exploratória de dados na manufatura é a otimização da qualidade e da produtividade dos processos industriais.
Por exemplo, ela pode ajudar a monitorar as variáveis que afetam o desempenho das máquinas, como temperatura, pressão, vibração e consumo de energia.
Ela também serve para ajudar a identificar as causas de defeitos, falhas e desperdícios.
A análise exploratória de dados na manufatura pode usar ferramentas como gráficos de controle, diagramas de Pareto, análise de variância e análise de componentes principais.
Essas ferramentas permitem visualizar e analisar os dados de forma eficiente e gerar insights para a melhoria contínua dos processos de produção.
Em finanças, é possível aplicar a análise exploratória para avaliar dados históricos e atuais do mercado financeiro. Por exemplo, preços, volumes, indicadores e retornos de ações, fundos, índices e outros ativos.
Ela pode ajudar a entender o comportamento e a performance dos investimentos, identificar oportunidades e riscos, comparar diferentes estratégias e portfólios, para tomar decisões calculadas.
A análise exploratória em finanças atua com base em ferramentas como gráficos de linha, gráficos de velas, gráficos de pizza, histogramas, box plots e matrizes de correlação.
Essas ferramentas permitem visualizar e analisar os dados de forma intuitiva e mais compreensível para as partes interessadas.
A análise descritiva de dados é um dos cinco tipos principais de análise de dados, sendo o primeiro passo para interpretá-los com um objetivo e hipóteses já pré-determinados.
Esse tipo de análise usa medidas como média, mediana, desvio padrão, frequência, porcentagem e gráficos para descrever as características essenciais dos dados, como tendência central, dispersão, distribuição e associação.
A análise descritiva é uma forma de resumir e apresentar os dados de forma simples e clara.
Ela possibilita entender o contexto geral e o significado dos dados, verificar sua qualidade e consistência, identificar padrões e outliers – algo que esteja muito fora dos padrões normais – e comunicar os resultados de forma eficaz.
Podemos dividir a análise descritiva de dados em dois tipos:
E ainda é possível complementá-la com outras técnicas, como análise inferencial, análise preditiva e análise prescritiva, que buscam testar hipóteses, fazer previsões e recomendações a partir do entendimento do significado dos dados.
Em resumo, as etapas da análise descritiva de dados são:
As aplicações da análise descritiva podem envolver diferentes cenários. Veja alguns deles a seguir.
No varejo, é possível usar a análise descritiva de dados para estudar o comportamento e as preferências dos consumidores, dos produtos e dos mercados.
Por exemplo, um gerente de marketing pode usar a medida de desvio padrão para descrever a variação da renda dos consumidores de um segmento, como R$ 500.
Ele também pode usar um gráfico de barras para visualizar a participação de mercado de cada marca de um produto, como 30% da Coca-Cola, 25% da Pepsi, 20% da Fanta, 15% do Guaraná e 10% da Sprite.
Portanto, alguns insights que os analistas de dados podem ter a partir dessa análise descritiva são:
Todos esses fatores podem ainda ser analisados com outras técnicas descritivas, como tabelas cruzadas, medidas de tendência central, histogramas, etc. Assim, é possível extrair insights ainda mais precisos sobre estratégias, demandas e ações.
O setor financeiro pode usar a análise descritiva de dados para analisar e gerenciar o desempenho e o risco dos ativos, das carteiras e dos mercados financeiros.
Por exemplo, um analista financeiro pode usar a medida de correlação para descrever o grau de associação entre o retorno de dois ativos, como 0,8 entre ações da Petrobras e da Vale.
Ele também pode usar um gráfico de linhas para visualizar a variação do preço de um ativo ao longo do tempo, como o dólar em relação ao real.
Assim, alguns dos insights que os analistas de dados podem obter a partir da análise descritiva são:
Esses fatores também podem ser analisados com outras técnicas descritivas, como séries temporais, médias móveis, gráficos de dispersão, entre outras.
As fábricas inteligentes podem usar a análise descritiva de dados para otimizar e melhorar a eficiência e a qualidade dos processos, produtos e serviços.
Por exemplo, um engenheiro de produção pode usar a medida de percentil para descrever o tempo que 90% dos processos levam para serem concluídos, como 10 minutos.
Ele também pode usar um gráfico de caixa para visualizar a distribuição e os outliers dos tempos dos processos por máquina, operador, turno, etc.
Dessa forma, alguns dos insights que os analistas de dados podem obter a partir da análise descritiva são:
É possível, ainda, analisar esses fatores com outras técnicas descritivas, como análise de Pareto, gráficos de controle e diagramas de causa e efeito.
A análise diagnóstica de dados permite identificar e compreender as causas subjacentes aos padrões observados nos dados.
Ao contrário da análise exploratória, que se concentra na exploração livre dos dados, a diagnóstica é um tipo de análise que visa entender os fatores que influenciam um determinado fenômeno ou resultado.
Ela serve para identificar problemas, oportunidades, tendências e padrões, e para gerar hipóteses e recomendações para a tomada de decisão.
Assim, responde a perguntas como: “Por que tal cenário aconteceu?”, em vez de se concentrar apenas “no que aconteceu”.
Para realizar uma análise diagnóstica eficaz, é essencial seguir uma série de processos estruturados:
Leia também: Dashboards do zero: aprenda as melhores práticas para visualizar dados de negócios e manter um time analítico.
A análise diagnóstica de dados pode se aplicar em uma variedade de contextos para identificar e compreender as causas por trás de diferentes fenômenos. Abaixo, veja alguns exemplos de aplicação dessa abordagem.
A educação é um campo que pode se beneficiar muito da análise diagnóstica de dados.
Esse tipo de análise de dados permite avaliar o desempenho dos alunos, dos professores, das escolas e dos sistemas educacionais.
Assim, é possível identificar os fatores que afetam a qualidade e a equidade da educação.
Um exemplo de análise diagnóstica de dados na educação é o uso de testes padronizados, como o ENEM, o PISA ou o SAEB.
Esses exames permitem medir o nível de aprendizagem dos alunos em diferentes áreas do conhecimento e comparar os resultados entre diferentes grupos, regiões, países e períodos.
Eles geram grandes quantidades de dados que as partes interessadas podem analisar de forma diagnóstica, para responder perguntas como:
A análise diagnóstica de dados na educação, portanto, pode contribuir em duas frentes:
Na saúde, é possível aplicar a análise diagnóstica de dados para avaliar a qualidade e a eficiência dos serviços de saúde, o estado de saúde e o comportamento dos pacientes, além dos fatores de risco e de proteção para a saúde pública.
Um exemplo desse tipo de análise na saúde é o uso de prontuários eletrônicos, que armazenam informações clínicas, demográficas, laboratoriais e de imagem dos pacientes.
A partir deles, é possível analisar de forma diagnóstica os dados, para responder perguntas como:
A análise diagnóstica de dados na saúde pode contribuir para desenvolver estratégias e ações de saúde mais personalizadas, preventivas, preditivas e baseadas em evidências, além de permitir monitorar os resultados das implementações.
É possível aplicar a análise diagnóstica de dados na manufatura para avaliar o desempenho e a produtividade dos processos produtivos, a qualidade e a conformidade dos produtos, e os fatores que afetam a eficiência e a competitividade da indústria.
Um exemplo de análise diagnóstica de dados na manufatura é o uso de sensores.
Eles coletam dados em tempo real sobre as variáveis físicas, químicas e mecânicas dos equipamentos, das máquinas e dos produtos, sendo possível analisá-los de forma diagnóstica para responder perguntas como:
A análise diagnóstica de dados na manufatura pode contribuir para estratégias mais inteligentes, ágeis, flexíveis e sustentáveis, assim como para seu monitoramento ao longo do tempo.
No varejo, a análise diagnóstica de dados permite avaliar o comportamento e a satisfação dos clientes, os fatores que afetam sua fidelização e retenção e o desempenho e a rentabilidade das vendas.
Um exemplo de análise diagnóstica de dados no varejo é o uso de dados de transações.
Eles registram as informações sobre as compras realizadas pelos clientes. Por exemplo, os produtos, os preços, as quantidades, as formas de pagamento, as datas e os locais de compra. Então, é possível analisar esses dados de forma diagnóstica para responder perguntas como:
A análise diagnóstica de dados pode contribuir para ações de varejo mais eficazes, inovadoras, personalizadas e orientadas ao cliente, assim como para sua avaliação e seu aprimoramento contínuo.
A cadeia de suprimentos e a logística são áreas que podem usar a análise diagnóstica de dados para avaliar a eficiência e a otimização dos fluxos de materiais, de informações e de recursos.
Isso desde os fornecedores até os clientes finais, e os fatores que afetam a gestão e a integração entre as áreas.
Um exemplo de análise diagnóstica de dados na cadeia de suprimentos e na logística é o uso de dados de rastreamento.
Eles monitoram a localização, o status, a temperatura, a velocidade e o consumo de combustível dos veículos, dos contêineres e das cargas, e podem ser analisados de forma diagnóstica para responder perguntas como:
A análise diagnóstica de dados pode contribuir para estratégias de cadeia de suprimentos e logística mais ágeis, robustas, resilientes e sustentáveis, e para seu monitoramento constante.
A área financeira pode se beneficiar da análise diagnóstica de dados por permitir avaliar a rentabilidade e a liquidez dos investimentos, dos ativos e dos passivos, o comportamento e o perfil de risco dos investidores, e os fatores que afetam o mercado e a regulação financeira.
Um exemplo de análise diagnóstica de dados na área financeira é o uso de dados de mercado.
É possível coletar informações sobre os preços, as taxas, os volumes, as tendências e os eventos dos diferentes instrumentos e mercados financeiros, e analisá-las de forma diagnóstica para responder perguntas como:
A análise diagnóstica de dados na área financeira pode impulsionar estratégias e ações financeiras mais rentáveis, líquidas, seguras e responsáveis.
A análise preditiva de dados é um tipo de análise que usa técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina – machine learning – para prever o que pode acontecer no futuro, com base nos dados históricos e atuais.
Ela é útil para antecipar tendências, comportamentos, eventos e resultados, e para tomar decisões de forma proativa em vez de reativa.
Ao contrário da análise diagnóstica, que se concentra em entender as causas por trás dos padrões observados nos dados, a preditiva é um tipo de análise que busca estimar o que pode acontecer, com base em modelos matemáticos e probabilísticos.
Ela responde, portanto, a perguntas como: “O que pode acontecer se eu aplicar tal iniciativa?”, em vez de “Por que tal cenário aconteceu?”.
Para realizar uma análise preditiva, você pode se basear nas seguintes etapas:
A análise preditiva de dados permite a você se antecipar e influenciar o que pode acontecer no futuro. Abaixo, veja alguns exemplos de aplicação dessa abordagem.
A análise preditiva na educação permite prever o desempenho futuro dos alunos, dos professores, das escolas e dos sistemas educacionais, e tomar medidas preventivas ou corretivas para melhorar a qualidade da educação.
Um exemplo de análise preditiva de dados na educação é o uso de modelos de aprendizagem adaptativa.
Eles ajudam a personalizar o conteúdo, o ritmo e a dificuldade do ensino, conforme o nível de conhecimento e as necessidades de cada aluno.
Esses modelos usam dados sobre o histórico, o perfil, o comportamento e o feedback dos alunos para prever:
Assim, eles podem oferecer recursos e atividades mais adequados e motivadores para cada aluno, além de fornecer orientações e intervenções para professores e gestores.
Muitas organizações também assumem o papel de capacitar pessoas. Leia mais: Por que investir em educação corporativa está se tornando uma demanda do mercado.
Na saúde, é possível aplicar a análise preditiva de dados para prever o estado de saúde e o comportamento futuro dos pacientes, os fatores de risco e de proteção para a saúde pública, e a oferta e a demanda dos serviços de saúde.
Um exemplo desse tipo de análise na saúde é o uso de modelos de diagnóstico precoce, que detectam e ajudam a previnir doenças antes que elas se manifestem ou se agravem.
Esses modelos usam dados clínicos, genéticos, ambientais e comportamentais dos pacientes para prever sua probabilidade de desenvolver certas condições de saúde. Por exemplo, câncer, diabetes, doenças cardíacas, entre outras.
Assim, eles podem recomendar exames, tratamentos, mudanças de hábitos e acompanhamento médico para os pacientes, além de reduzir os custos e os danos à saúde.
A manufatura é uma área que pode usar a análise preditiva de dados para prever o desempenho e a produtividade futuros dos processos produtivos, a qualidade e a conformidade dos produtos, e a demanda e a oferta do mercado.
Um exemplo de análise preditiva de dados na manufatura é o uso de modelos de manutenção preditiva, que monitoram e previnem falhas e defeitos dos equipamentos, das máquinas e dos produtos.
Esses modelos usam dados em tempo real – dados em streaming – de sensores para prever seu desgaste, seu tempo de vida útil e seu risco de quebra ou de não conformidade.
Assim, eles podem programar e otimizar as ações de manutenção, de reparo e de substituição dos equipamentos, das máquinas e dos produtos e, assim, aumentar a eficiência e a competitividade da indústria.
No varejo, a análise preditiva de dados permite prever o comportamento e a satisfação futuros dos clientes, os fatores que afetam sua fidelização e retenção, e o desempenho e a rentabilidade futuros das vendas.
Um exemplo de análise preditiva de dados no varejo é o uso de modelos de recomendação, que sugerem produtos, serviços ou ofertas personalizados para cada cliente, conforme suas preferências e necessidades.
Esses modelos usam dados de transações, que registram as informações sobre as compras realizadas pelos clientes, e dados de navegação, que registram as informações sobre as páginas visitadas, os cliques e as buscas feitas por usuários.
Assim, conseguem prever seu interesse, seu valor e sua probabilidade de compra de determinados produtos, serviços ou ofertas.
Dessa forma, os modelos preditivos ajudam a aumentar a conversão, receita e fidelização dos clientes, assim como a melhorar a experiência geral dos mesmos.
Você conhece todas as práticas para atrair e fidelizar seu público? Confira uma delas: Análise Cohort: o que é, exemplos e 7 dicas para implementar.
A cadeia de suprimentos e a logística são áreas que podem usar a análise preditiva de dados para prever a eficiência e a otimização futuras dos fluxos de materiais, de informações e de recursos.
Um exemplo de análise preditiva de dados na cadeia de suprimentos e logística é o uso de modelos de roteirização, que planejam e otimizam as rotas, os modais, os tempos e os custos de transporte e de entrega dos produtos.
Esses modelos usam dados de rastreamento, para estimar a quantidade e a localização dos pedidos dos clientes.
Dessa forma, podem prever as melhores opções de transporte e de entrega dos produtos, considerando fatores climáticos, geográficos, políticos, econômicos e regulatórios.
Tudo isso contribui para reduzir os atrasos, os desperdícios, os riscos e os custos da cadeia de suprimentos e da logística e aumentar a satisfação dos clientes.
Na Fábrica de Dashboards você acelera projetos de dados para obter visuais personalizados, que transformam a maneira como seu departamento faz análises, levando a decisões ágeis e eficientes.
A área financeira pode usar a análise preditiva para prever a rentabilidade da empresa.
Um exemplo de análise preditiva na área financeira das empresas é o uso de modelos de previsão de fluxo de caixa, que estimam as entradas e saídas de dinheiro em um determinado período.
Esses modelos usam dados de faturamento, de despesas, de investimentos e de indicadores econômicos para projetar o saldo de caixa futuro da empresa.
Assim, eles podem auxiliar na gestão financeira, na tomada de decisões sobre investimentos, empréstimos, pagamentos e recebimentos, e na identificação de oportunidades e riscos para o negócio.
Assista a um exemplo de análise preditiva com algoritmos de machine learning, na prática: Como prever o resultado do próximo clássico Palmeiras x Corinthians?
A análise prescritiva de dados é uma abordagem avançada que não apenas prevê o que acontecerá, como recomenda ações específicas para alcançar resultados desejados.
Ela vai além da análise preditiva, pois fornece insights acionáveis que orientam as decisões estratégicas e operacionais.
A análise prescritiva de dados usa técnicas de otimização e de simulação para recomendar as melhores ações, com base nos dados históricos, atuais e futuros.
Ela possibilita maximizar os benefícios ou minimizar os custos de uma decisão, considerando as restrições e a complexidade do problema.
Ao contrário da análise preditiva, que se concentra em estimar o que pode acontecer no futuro, a prescritiva é um tipo de análise de dados que busca determinar o que deve ser feito, com base em cenários e alternativas.
Ela responde, portanto, a perguntas como: “Qual é a melhor decisão a ser tomada, considerando as possíveis consequências?”, em vez de “O que pode acontecer se eu aplicar tal iniciativa?”.
Algumas etapas básicas para seu processo de análise prescritiva são:
A análise prescritiva de dados permite a você agir de forma otimizada e influenciar o que pode acontecer no futuro. Abaixo, veja alguns exemplos de aplicação dessa abordagem.
A análise prescritiva no marketing permite definir as melhores estratégias e ações de marketing para cada cliente, segmento ou mercado. Isso, considerando os objetivos e as restrições do negócio.
Um exemplo de análise prescritiva de dados no marketing é o uso de modelos de mix de marketing, que determinam a alocação ótima dos recursos de marketing entre os diferentes canais, mídias e campanhas.
Esses modelos usam dados de vendas, de custos, de retorno sobre o investimento e de elasticidade, para estimar o impacto de cada ação de marketing sobre a demanda, a receita e o lucro.
Assim, eles podem recomendar o melhor mix de marketing para cada produto ou serviço oferecido pela organização.
A análise prescritiva na gestão de pessoas permite definir as melhores práticas e políticas de gestão de talentos, com base nos objetivos e nas limitações da organização.
Um exemplo de análise prescritiva de dados na gestão de pessoas é o uso de modelos de planejamento de força de trabalho, que determinam a alocação dos colaboradores entre os diferentes projetos, funções e áreas.
Esses modelos usam dados de competências, de desempenho, de potencial, de satisfação e de turnover dos colaboradores, para estimar o impacto de cada alocação sobre a produtividade, a qualidade e a rentabilidade da organização.
Assim, eles podem recomendar a melhor distribuição dos colaboradores, fomentando até mesmo práticas como a mobilidade interna.
A análise prescritiva na agricultura permite definir as melhores práticas e técnicas agrícolas para cada cultura, solo e clima, considerando os objetivos e as dificuldades do produtor.
Um exemplo de análise prescritiva de dados na agricultura é o uso de modelos de agricultura de precisão, que determinam a aplicação ótima de insumos, como sementes, fertilizantes, pesticidas e água, em cada parte da lavoura.
Esses modelos usam dados de sensores, de imagens de satélite, de drones e de estações meteorológicas, para estimar o impacto de cada aplicação sobre a produtividade, a qualidade e a sustentabilidade da cultura.
Assim, eles podem recomendar atividades que norteiem todos esses aspectos.
Leia mais: 3 tendências de transformação digital no setor sucroenergético.
Data Analytics é uma estratégia para extrair valor dos dados e tomar decisões baseadas em fatos.
Para isso, é preciso escolher os modelos e técnicas adequados para cada objetivo, como análise exploratória, descritiva, diagnóstica, preditiva ou prescritiva.
Cada tipo de análise de dados possui sua função e demanda diferentes abordagens e ferramentas.
Além disso, é possível combinar diferentes tipos de análise para obter uma visão mais ampla e profunda sobre os dados.
Outro fator importante nesse processo é usar as ferramentas certas, desde a coleta e organização dos dados até sua visualização, interpretação e apresentação. Neste cenário, é possível explorar recursos como inteligência artificial, dashboards e relatórios.
Por último, mas não menos importante, é essencial treinar suas equipes para aplicar as análises corretamente e para saber quais dados coletar, preparar e interpretar.
Elas devem ter competências em áreas como lógica, IA, ML, negócios, comunicação, entre outras, para maximizar o uso dos dados na organização.
Devem também adotar uma cultura de dados, que incentive o uso desses ativos para decidir, e que promova a colaboração e a inovação por toda a empresa.
Para aplicar os tipos de análise de dados mais alinhados aos seus objetivos de negócio, é fundamental ter uma ferramenta simples e, ao mesmo tempo, completa. Conheça uma delas: Adote uma cultura de dados na prática com uma única ferramenta: o Microsoft Power BI.
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