No mundo orientado por dados de hoje, as empresas que desejam se manter competitivas precisam ir além de apenas coletar informações. Elas precisam transformar dados em ações estratégicas que proporcionem uma vantagem real no mercado. Para alcançar esse objetivo, o Business Intelligence (BI) oferece diferentes tipos de análise que auxiliam na compreensão do passado, presente e futuro do negócio. Neste post, vamos explorar em detalhes os quatro principais tipos de análises utilizadas no BI: descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva, e como cada uma delas pode beneficiar sua empresa.
Antes de nos aprofundarmos nos tipos de análise, é importante entender o papel dessas ferramentas no Business Intelligence. O BI visa ajudar as empresas a tomar decisões mais informadas e precisas, analisando dados brutos e transformando-os em insights valiosos. Essas análises são responsáveis por identificar padrões, explicar resultados passados, prever cenários futuros e sugerir as melhores ações a serem tomadas.
Agora, vamos conhecer os diferentes tipos de análise usados no BI e como eles podem ser aplicados no ambiente de negócios.
A análise descritiva é o ponto de partida para a maioria das empresas que adotam BI. Seu foco principal é responder à pergunta: “O que aconteceu?”. Esse tipo de análise se concentra em organizar e apresentar dados históricos de maneira compreensível. Ela resume grandes volumes de informações para fornecer um retrato claro do desempenho anterior de uma empresa.
Empresas podem usar análise descritiva para criar relatórios de desempenho, como relatórios financeiros trimestrais, históricos de vendas e tendências de uso de produtos. Ela fornece o "diagnóstico" inicial que as empresas precisam para tomar decisões informadas, mostrando como a empresa se comportou até o momento.
Exemplo: Uma empresa de varejo que gera um relatório mostrando as vendas mensais de produtos ao longo dos últimos 12 meses está utilizando análise descritiva para compreender tendências de demanda.
A análise diagnóstica vai além da descritiva e tenta responder à pergunta: “Por que isso aconteceu?”. Esse tipo de análise explora os dados em um nível mais profundo, investigando causas e fatores por trás de eventos ou comportamentos específicos. Ela utiliza técnicas como correlação de dados e data mining (mineração de dados) para descobrir padrões que não são imediatamente óbvios.
Essa análise é especialmente útil quando há desvios de performance que precisam ser explicados. Ao entender as causas subjacentes, a empresa pode adotar medidas corretivas eficazes.
Exemplo: Se uma loja identificar uma queda nas vendas de um produto específico em determinada região, a análise diagnóstica pode revelar que isso se deve a um novo concorrente ou a mudanças no comportamento do consumidor.
A análise preditiva utiliza dados históricos e técnicas avançadas de machine learning para prever cenários futuros, respondendo à pergunta: “O que pode acontecer?”. Ela se baseia em modelagem estatística para identificar padrões e tendências que podem afetar o desempenho futuro de uma empresa.
Esse tipo de análise ajuda as empresas a se prepararem para diferentes cenários, como aumento ou queda na demanda, mudanças no comportamento dos consumidores ou riscos potenciais no mercado. A análise preditiva não oferece garantias, mas dá uma visão valiosa do que provavelmente acontecerá, permitindo que as empresas ajustem suas estratégias de forma proativa.
Exemplo: Um supermercado pode utilizar análise preditiva para prever quais produtos terão maior demanda em determinados meses do ano, permitindo o ajuste de estoques de acordo com a previsão de demanda.
A análise prescritiva é o tipo mais avançado de análise e visa responder à pergunta: “O que devemos fazer?”. Ela vai além da previsão e oferece recomendações práticas para otimizar os resultados. Utilizando algoritmos avançados e inteligência artificial, a análise prescritiva sugere as melhores ações a serem tomadas com base nos dados analisados e nas previsões geradas.
A análise prescritiva não apenas identifica as opções de ação, mas também avalia as consequências de cada escolha, ajudando a empresa a escolher o melhor caminho a seguir para alcançar seus objetivos estratégicos.
Exemplo: Uma empresa de logística pode usar análise prescritiva para otimizar suas rotas de entrega, minimizando o tempo de transporte e os custos operacionais.
Cada um dos tipos de análise no Business Intelligence desempenha um papel fundamental na maneira como as empresas compreendem e utilizam seus dados. A análise descritiva mostra o que aconteceu, a análise diagnóstica explica o porquê, a análise preditiva antecipa o que pode acontecer e a análise prescritiva indica as melhores ações a serem tomadas.
Ao combinar essas diferentes abordagens, as empresas conseguem não apenas entender seu desempenho passado e presente, mas também se preparar para o futuro de forma estratégica. Implementar uma solução de BI que integre esses tipos de análise pode transformar completamente a forma como sua empresa toma decisões.
Quer saber mais sobre como o BI pode ajudar sua empresa a crescer? Confira nosso post sobre Business Intelligence e suas principais vantagens.