Com a transformação digital e a imensa quantidade de informações que as empresas passaram a ter à disposição por meio dos mais diversos softwares para tipos de análise dados em ferramentas de marketing digital, business intelligence (BI) e big data. Dessa forma, o acesso à informação tornou-se muito mais ágil.
Clique no player para o ouvir a narração do nosso post sobre os tipos de análise de dados:
Mas o que fazer com essa massa de dados? Como tirar bons insights e tomar as melhores decisões?
Há uma expressão criada pelo matemático londrino Clive Humby que afirma que “os dados são o novo petróleo” e, por isso, precisamos falar sobre metodologia de informações e os diferentes tipos de análise de dados e estratégias de acompanhamento.
Isso porque o objetivo da análise de dados é permitir que o gestor tenha acesso a informações relevantes sobre a empresa e identifique oportunidades de negócio, facilitando as tomadas de decisão por meio de um conjunto de dados precisos e relevantes.
Dessa forma, uma boa análise pode ser feita a partir de diferentes abordagens e métodos. E, para te dar um melhor direcionamento, separamos uma metodologia de análise de dados dividida em 6 etapas.
Confira!
Dica! Uma plataforma de BI é essencial no processo de análise de dados. Veja mais sobre os pilares do business intelligence:
A técnica de análise de dados é um procedimento abrangente e sistemático utilizado para interpretar e extrair significado de conjuntos de dados brutos. Isso envolve várias operações, como limpeza, transformação e modelagem de dados, com o objetivo de descobrir informações úteis, formar conclusões e apoiar a tomada de decisões.
Ela pode variar de simples procedimentos estatísticos, como cálculos de média ou mediana, até técnicas mais complexas, como aprendizado de máquina e mineração de dados.
Além disso, dependendo dos objetivos, pode-se optar por diferentes tipos de análise de dados, como descritiva, preditiva, prescritiva e diagnóstica, diferenciando-se uma da outra com base no tipo de dados.
Por exemplo, dados quantitativos são geralmente tratados com métodos estatísticos, enquanto os qualitativos podem ser analisados por técnicas como análise de conteúdo ou análise temática.
Vale destacar que o crescimento de big data e dados complexos tem levado ao desenvolvimento de técnicas avançadas e inovadoras.
A análise de dados qualitativos se refere ao processamento e à interpretação de dados não numéricos, que são normalmente textuais, visuais ou auditivos. Dentre os principais tipos estão:
A análise temática é um método usado para identificar, analisar e relatar padrões (temas) encontrados dentro de um conjunto de dados qualitativos. Ela é amplamente utilizada em pesquisa qualitativa, especialmente em ciências sociais, psicologia, saúde e outras disciplinas relacionadas.
A análise começa com a familiarização dos dados, onde o pesquisador lê e relê o conjunto de dados para obter uma compreensão profunda do conteúdo. Durante esse processo, ideias iniciais são anotadas.
Depois de se familiarizar com os dados, o pesquisador começa a gerar códigos iniciais a partir do texto. Estes códigos identificam características do conteúdo que são pertinentes à pesquisa.
Dentre os tipos de análise de dados, a análise de conteúdo é uma técnica de pesquisa usada para interpretar o conteúdo de informações textuais de maneira sistemática e objetiva, identificando padrões, temas ou características específicas.
Ela pode ser aplicada a uma variedade de fontes, incluindo entrevistas, documentos, mídia impressa, transcrições, conteúdo online e outras formas de comunicação.
O primeiro passo é preparar os dados para análise. Isso pode envolver a transcrição de entrevistas, a coleta de documentos ou a organização de conteúdo de outras fontes. Posteriormente, o pesquisador define o que será analisado, como palavras específicas, frases, parágrafos ou até mesmo imagens. A escolha da unidade de análise depende do objetivo da pesquisa.
Com base no objetivo da pesquisa, o pesquisador desenvolve categorias ou temas que serão usados para codificar o conteúdo. Essas categorias podem ser derivadas teoricamente ou emergir dos próprios dados.
A análise de discurso é uma técnica que investiga a maneira como a linguagem é usada em textos e contextos de fala para construir e representar o mundo e as identidades dos falantes. Ela se baseia na ideia de que a linguagem não é apenas uma ferramenta neutra para transmitir informações, mas também um meio através do qual as realidades sociais são construídas e negociadas.
A análise de discurso examina como os significados são construídos através da linguagem. Isso envolve olhar para escolhas lexicais, estruturas gramaticais, metáforas e outros recursos linguísticos.
Nos tipos de análise de dados, a análise fenomenológica é um método de pesquisa que busca compreender e interpretar o significado das experiências vividas dos indivíduos. Ela se baseia na ideia de que, para entender verdadeiramente a natureza de uma experiência, é necessário explorar as percepções, sentimentos e reflexões dos indivíduos que a vivenciaram.
O foco central da análise fenomenológica é a experiência vivida. Dessa forma, em vez de se concentrar em categorias ou conceitos externos, a pesquisa fenomenológica se aprofunda nas descrições detalhadas das experiências dos participantes.
A teoria fundamentada é uma abordagem de pesquisa que busca desenvolver teorias a partir dos dados, em vez de testar teorias existentes. Ela foi desenvolvida por Barney Glaser e Anselm Strauss na década de 1960 e é amplamente utilizada em ciências sociais, saúde e outras disciplinas.
Na teoria fundamentada, a coleta, codificação e análise dos dados ocorrem simultaneamente. Isso permite que o pesquisador refine continuamente as questões de pesquisa com base nos insights emergentes.
Dentre os tipos de análise de dados, esse envolve a identificação e categorização de conceitos nos dados. A codificação é geralmente dividida em codificação aberta (identificação de conceitos), codificação axial (relacionando conceitos) e codificação seletiva (desenvolvendo a teoria principal).
A análise de estudo de caso é uma abordagem qualitativa que se concentra no exame detalhado e aprofundado de um caso específico (ou casos) dentro de seu contexto real.
O “caso” em questão pode ser um indivíduo, um grupo, uma organização, um evento, uma situação ou qualquer outra unidade de análise. A análise de estudo de caso é usada para obter uma compreensão profunda do caso e para explorar suas particularidades, complexidades e nuances.
A etnografia é uma abordagem de pesquisa qualitativa que se concentra no estudo detalhado de culturas, comunidades ou grupos sociais, buscando compreender suas práticas, rituais, interações e significados a partir de uma perspectiva interna.
Originária da antropologia, a etnografia envolve a imersão prolongada do pesquisador no grupo ou comunidade em estudo, muitas vezes participando de suas atividades cotidianas.
Existem vários tipos de análise de dados e, como tal, cada contexto pede um tipo diferente. E, para saber qual é o melhor para sua situação, é preciso entender mais sobre cada um.
Por esse motivo, nesse tópico, vamos abordar os 4 principais tipos de análise de dados de pesquisa. Veja:
A descritiva é um dos tipos de análise de dados mais comum, frequentemente utilizada tanto no meio acadêmico quanto no meio empresarial.
Como o nome propõe, ela toma como base dados reais, isto é, resultados obtidos e registrados em uma fonte de informação confiável. Alguns exemplos desse tipos de análise de dados são:
Dentre os tipos de análise dados, a análise de dados preditiva está entre os tipos de análise de dados mais comuns, principalmente no meio do empreendedorismo. O objetivo dela é prever certos cenários.
Mas é importante ressaltar que nem sempre as previsões se cumprem. Por isso, a meta é definida como a tentativa de uma previsão se condições específicas forem cumpridas.
Por exemplo, em uma loja de presentes, é possível prever, a partir desse tipo de análise de dados, que as vendas irão crescer em dezembro, quando acontece o Natal.
A porcentagem desse crescimento pode ser prevista de acordo com os números de anos anteriores. No entanto, é importante considerar condições parecidas.
A análise prescritiva é um dos tipos de análise de dados que são condicionados por outros. Nesse caso, está diretamente ligado à preditiva. Esses dois tipos de análise de dados devem andar juntos para uma boa estratégia empresarial.
O objetivo aqui é tomar decisões em relação ao futuro, lembrando que essa forma de análise é indicada para desenhar simulações e prever comportamentos.
Esse é um dos tipos de análise de dados menos difundida. Assim como a descritiva, ela tem o objetivo de analisar um acontecimento e resultados do passado.
Esses tipos de análise de dados, então, apesar de serem realizados com informações já consolidadas, podem ser difíceis, pois não podem ser testados.
A análise diagnóstica, porém, tem como objetivo encontrar relações de causa e efeito para destrinchar um acontecimento. O Diagrama de Ishikawa é uma ferramenta que pode ajudar nessa análise de identificação da causa raiz dos problemas.
Pensando em como pode ser difícil conduzir um processo de análise de dados, preparamos para você as 6 etapas que são usadas em uma análise de dados. Confira!
A primeira etapa da nossa metodologia diz respeito à definição das perguntas que você pretende responder ao analisar os dados que tem à mão. Ou seja, uma análise diagnóstica do cenário atual.
Tais perguntas devem ser mensuráveis, claras e concisas. Elabore-as para qualificar ou desqualificar possíveis soluções para seu problema ou oportunidade específica.
Imagine a seguinte situação: sua empresa tem enfrentado problemas com um fornecedor; o contratado está gerando custos crescentes para você e tem se mostrado incapaz de oferecer propostas competitivas no contrato.
Nesse cenário, uma pergunta que você pode fazer para solucionar esse problema é:
A empresa tem condições de arcar com uma multa de quebra de contrato e contratar outro fornecedor que ofereça melhores condições?
Assim, analisa-se o cenário de causa e efeito, já mensurando as possíveis consequências.
Para aprofundar a visão de negócio e evitar erros, aproveite e faça o download do nosso guia completo de análise de dados + a planilha de acompanhamento de metas.
Saiba quais são as melhores ferramentas para fazer análise de cenários:
Usando o exemplo do fornecedor citado anteriormente, considere que tipo de dados você precisaria para responder à sua pergunta-chave.
Nesse caso, é necessário saber, por exemplo, os custos que aquele fornecedor específico representa para sua empresa.
Depois, certifique-se de incluir toda e qualquer objeção razoável que tanto sua empresa quanto o fornecedor possam apresentar. Se, a partir da metodologia de análise de dados, você for trocar de fornecedor, procure quantificar os impactos dessa decisão.
Nesta terceira etapa, é muito importante pensar sobre como você mede seus dados. Isso porque o processo de mensuração afeta a qualidade dos dados coletados.
Veja abaixo algumas perguntas que podem ser feitas para essa etapa:
Levando isso em conta, estabeleça critérios que permitirão coletar os dados em tempo hábil, sem afetar sua qualidade.
Com suas perguntas e prioridades de medição claramente definidas, é hora de coletar seus dados.
Determine quais informações podem ser coletadas de bancos de dados ou fontes existentes, e colete-as.
Em paralelo, determine com antecedência um sistema de armazenamento e nomeação de arquivos para ajudar todos os membros da equipe a colaborar. Esse processo economiza tempo e impede que os membros da equipe coletem as mesmas informações duas ou mais vezes.
Se você precisar coletar dados por meio de observação ou entrevistas, desenvolva um modelo de questionário com antecedência a fim de otimizar o tempo.
E mais: mantenha seus dados coletados devidamente identificados e organizados.
Depois de coletar os dados certos para responder à pergunta que você fez na 1ª etapa, chega-se à análise aprofundada desses dados.
Você pode recorrer a gráficos, tabelas e outros recursos visuais que permitam uma visualização mais clara dos dados coletados. Aqui, podem ser executados variados tipos de análise de dados.
Uma tabela dinâmica, por exemplo, pode te ajudar a classificar e filtrar os dados a partir de diferentes variáveis. Durante esta etapa, a utilização de softwares pode ser extremamente benéfica.
À medida que você for manipulando os dados, é possível ter que revisar sua pergunta original ou coletar mais dados. De qualquer forma, isso ajuda você a concentrar a análise de dados para responder melhor à sua pergunta e quaisquer objeções que possam aparecer.
Confira em nosso blog: 3 ferramentas para análise de causa raiz como guia para tomada de decisão
Depois de analisar seus dados e possivelmente realizar mais pesquisas, finalmente é hora de interpretar seus resultados. Ao interpretar sua análise, faça perguntas como:
Se sua interpretação dos dados se sustentar sob todas essas questões e considerações, provavelmente você chegou a uma conclusão produtiva.
A única etapa restante é usar os resultados do processo de análise de dados para decidir o melhor curso de ação.
Para analisar os dados de uma pesquisa, basta basicamente seguir as etapas acima. Mas, para facilitar o entendimento, vamos exemplificar. Considere que você queira entender a opinião dos seus colaboradores sobre uma nova política aplicada na sua empresa.
Primeiramente você precisa elaborar o questionário. As perguntas devem ser claras, objetivas e diretamente relacionadas ao tema da pesquisa.
Além disso, você deve decidir o tipo de resposta que deseja coletar: fechada ou aberta. As perguntas fechadas são mais fáceis de analisar quantitativamente, enquanto as abertas podem fornecer insights mais ricos e detalhados, embora sejam mais desafiadoras.
Depois, você deve coletar suas respostas. Isso pode ser feito online ou pessoalmente. É crucial garantir que sua amostra seja representativa para que os resultados sejam generalizáveis.
Uma vez que os dados sejam coletados, você terá que limpá-los. Isto é, verificar se há respostas incompletas, inconsistências ou erros de entrada. Tratar esses problemas no início evita distorções posteriormente.
Enfim, você já pode analisar os dados. Se optar por perguntas fechadas, pode usar técnicas estatísticas para interpretá-los.
Por exemplo, calcular a média e o desvio padrão das respostas numa escala Likert pode dar uma ideia do sentimento geral em relação à política.
Adicionalmente, você pode cruzar diferentes variáveis para descobrir, por exemplo, se homens e mulheres têm opiniões diferentes sobre a política.
Se você optar por perguntas abertas, terá que usar técnicas de análise qualitativa, como a análise temática. No caso, você lê as respostas várias vezes, identifica temas comuns e categoriza de acordo com esses temas.
Finalmente, você irá interpretar e apresentar seus resultados. Basta ligá-los às suas perguntas de pesquisa iniciais e ao propósito geral dela.
Agora que você já sabe o que é uma análise de dados, e como fazê-la na sua empresa, é preciso pensar em quais ferramentas vai usar.
Para ajudar nessa jornada, o melhor caminho é contar com um software de indicadores que centralize toda a gestão de desempenho do seu negócio, desdobrando a estratégia, conectando projetos e executando os planos de ação.
Com um bom sistema de gestão empresarial, você acompanha o desempenho corporativo de forma conectada, monitora e centraliza os indicadores estratégicos, táticos e operacionais, facilitando assim a tomada de decisões.
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