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Advanced Analytics é um tema quente no mundo digital e não vai desaparecer tão cedo. É um termo de guarda-chuva que se refere à análise de dados.
Existem muitas formas de análise, mas vamos focar-nos em análises avançadas neste artigo. Advanced Analytics é um subconjunto de métodos analíticos usados para análise inteligente de dados e descoberta de insights a partir de dados brutos.

Podemos dividir o Advanced Analytics em dois ramos principais: First Party Analytics e Third-Party Analytics.

A análise de primeira parte envolve a utilização de dados que pertencem à sua empresa ou organização, tais como números de vendas do seu sistema de POS, registo ou sistema ERP, níveis de inventário em diferentes depósitos, etc.

Terceiros referem-se à análise de dados fora da sua empresa – por exemplo, olhando para relatórios de pesquisa de mercado como Mintel ou NewCrop, preços de ações de concorrentes como Google ou Amazon, e até estatísticas de redes sociais como o número de seguidores no Instagram ou concorrência no Twitter.

 

 

O que é Big Data e como se relaciona com a Advanced Analytics?

Os big data são criados todos os dias através de atividades na Internet, redes sociais, rastreio de cadeias de fornecimento e uso de produtos. O aumento do mobile e da IoT levou a um enorme aumento na recolha de dados.

A quantidade de dados armazenados em todas as indústrias está a crescer exponencialmente e em breve ultrapassará 1 Zettabyte – são mil milhões de Terabytes! Então, como processamos esta quantidade de dados? A Advanced Analytics utiliza a mais recente tecnologia para processar estas enormes quantidades de dados e fornecer às empresas informações valiosas.

O Big Data é uma enorme quantidade de dados que não podem ser processados usando métodos ou ferramentas convencionais, o cenário de dados de algumas indústrias ou instituições armazena volumes exorbitantes de informação sobre os seus processos, vendas e cenários de mercado.

Utilizamos os nossos telefones para rastrear a nossa aptidão e saúde, dispositivos inteligentes recolhem dados, os retalhistas rastreiam o seu stock através do RFID, e os dados de utilização do produto são recolhidos por máquinas de lavar inteligentes, televisores e outros aparelhos inteligentes.

Todos estes dados que vários dispositivos e sensores estão a gerar precisam de ser processados. Só nas últimas décadas é que o avanço do hardware permitiu o surgimento de algoritmos que extraem insights destes dados nesta volumetria, transformando bases de dados anteriormente incontroláveis em fontes de informação muito poderosas.

 

Porquê usar a Advanced Analytics em Negócios?

Hoje em dia, é mais importante do que nunca compreender o seu cliente, operações e negócios e como eles interagem com a sua marca. As empresas que valorizam muito a experiência do cliente proporcionam essa experiência de forma muito mais eficaz quando sabem o que os seus clientes querem e onde estão os seus pontos de dor. A análise de primeira parte ajuda-o a compreender melhor os seus clientes.

Digamos que gere um negócio de retalho e que quer entender melhor os seus clientes. Os seus dados de POS dir-lhe-ão coisas como gasto médio por cliente, quantos itens os clientes estão a comprar, quais os itens que estão a vender bem, quais os itens que não estão a vender, etc.

Esta informação pode ajudá-lo a ajustar a sua formação de pessoal e a sua abordagem de atendimento ao cliente. Pode ver que itens os clientes lutam para encontrar na sua loja, o seu método de pagamento preferido, e muito mais.
Tudo isto irá ajudá-lo a servir melhor os seus clientes e a aumentar as suas vendas.

Tipos de análise avançada

  • Análise coorte: Uma análise de coorte é um método de análise do comportamento do utilizador, agrupados de acordo com critérios específicos, como o tempo que se inscreveram pela primeira vez. Isto facilita a observação e análise do comportamento do utilizador.
  • Análise de Sentimento: A análise de sentimento é usada para determinar os sentimentos e atitudes das pessoas em relação a um determinado produto, marca ou evento. Pode utilizar a análise de sentimentos para obter feedback dos clientes sobre o seu produto ou serviço e como pode melhorá-lo.
  • Processamento de linguagem natural e mineração de texto: O processamento de linguagem natural e a mineração de texto são dois subcampos de análise de dados texuais. O NPL lida com o nível da linguagem nos dados, enquanto a mineração de texto trata da extração de conhecimentos de dados não estruturados. A mineração de texto é usada em muitos campos diferentes e também é chamada de análise de texto ou análise baseada em texto.
  • Análise Preditiva: A análise preditiva é um conjunto de métodos usados para explorar a probabilidade de resultados futuros. As empresas usam análises preditivas para tudo, desde a previsão da procura do seu produto até à previsão de futuras questões da cadeia de abastecimento.

 

 

Uma palavra sobre Machine Learning e IA

Machine learning é um subcampo de IA que usa dados para treinar algoritmos para fazer previsões e resolver problemas.
Empresas como a Amazon e a Netflix tornaram-se especialistas na utilização de machine learning para melhorar os seus negócios e maximizar o lucro.

Um exemplo é o uso da Netflix de machine learning para determinar quais programas de TV que você vai gostar com base no que já assistiu. A Amazon usa machine learning para decidir que produtos vai comprar com base no que já comprou anteriormente.

Embora tudo isto seja útil e alguns deles são muito interessantes, é importante não se deixar levar pelo hype. Vai ouvir muita gente a falar de inteligência artificial (IA) e de como vai mudar o mundo. A IA é um subcampo da ciência da computação que tenta replicar a inteligência humana através de máquinas. Embora a IA seja um campo fascinante e esteja a dar grandes passos, é importante notar que a IA não é consciente e não vai tomar conta do mundo tão cedo.

Conclusão

A análise avançada é um campo emocionante que está em constante evolução e mudança. É uma excelente forma de compreender melhor os seus clientes e de fazer melhorias no seu negócio.
Com a quantidade de dados a aumentar a cada dia, é importante que as empresas aprendam a processar estes dados e encontrem insights que os ajudem a crescer.

Também é importante lembrar que as ferramentas analíticas são tão boas quanto os dados que coloca neles e que precisa de ter certeza de que os seus dados são limpos, precisos e devidamente estruturados. Quer esteja à procura de novas formas de fazer crescer o seu negócio ou se quer certificar-se de que está a aproveitar ao máximo os seus dados existentes, a análise avançada pode ser incrivelmente útil.

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