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Conheça 4 tipos de análise de dados de Big Data

Quando se trata de análise de dados de Big Data, é importante saber que existem diferentes abordagens. Normalmente, falamos de forma genérica em Big Data Analytics, sem um aprofundamento maior nas diversas técnicas disponíveis. Pensando nisso, separamos algumas informações que irão te ajudar a entender melhor os diferentes tipos de análise de dados e sua relevância para o bom andamento dos negócios.

Primeiramente, você deve entender que existem quatro tipos de análise: preditiva, prescritiva, descritiva e diagnóstica. Explicamos, a seguir, o que significa cada uma delas e alguns exemplos de situações em que são aplicadas. Acompanhe!

1. Análise preditiva

O glossário de termos do Gartner define a análise preditiva como: “uma forma de análise avançada que examina os dados ou conteúdo para responder à pergunta “O que vai acontecer?”; caracterizada por técnicas como a análise de regressão, previsão, estatísticas multivariadas”.

Em outras palavras, a análise preditiva combina técnicas de estatística, mineração de dados e aprendizagem de máquina para encontrar significado em grandes quantidades de dados. Como o próprio nome adianta, ela trabalha com probabilidades, predições.

Isso significa que, na análise preditiva, após a coleta de dados, formula-se um modelo estatístico, faz-se as previsões e, em seguida, o modelo é validado ou revisto. Ela é aplicável em muitas áreas de investigação, incluindo a meteorologia, segurança, genética, economia e marketing.

O elemento central da análise preditiva é o preditor, uma variável que pode ser medida por uma entidade individual para prever comportamentos futuros. Por exemplo, uma companhia de seguros de automóveis pode levar em conta os potenciais preditores de segurança de condução — tais como idade, sexo e registro de condução — na hora de direcionar campanhas de marketing e precificar suas apólices.

2. Análise prescritiva

Um pouco mais profunda que a análise preditiva, a análise prescritiva traduz as previsões em planos viáveis para o negócio. Ela ajuda os gestores a identificar quais as melhores medidas a serem implementadas.

Na descrição do Gartner, trata-se de uma forma de análise “caracterizada por técnicas como a análise gráfica, simulação, processamento complexo de eventos, redes neurais, motores de recomendação, heurística e aprendizagem de máquina”.

Basicamente, existem duas abordagens principais da análise prescritiva: a simulação e a otimização.

A simulação é mais usada em projetos. Ela ajuda, por exemplo, a identificar comportamentos de sistema sob diferentes configurações. Nesse caso, também garante que os indicadores de desempenho (tempos de espera, comprimento da fila, etc.) sejam satisfeitos.

Já a otimização suporta o planejamento operacional, tático e estratégico de um negócio em curso; ele aproveita programação linear para identificar o melhor resultado para um negócio, dadas as restrições e objetivos.

3. Análise descritiva

A análise descritiva talvez seja a modalidade de análise de dados mais popular dentro do conceito de Big Data. Ela nada mais é do que a compreensão em tempo real dos acontecimentos.

Para o Gartner, “é o exame de dados ou de conteúdo, geralmente é realizada manualmente, para responder “O que aconteceu?”, ou “O que está acontecendo?”.

Instituições financeiras, ao fazer análise de crédito, estão apenas pondo em prática a análise descritiva. Elas buscam as informações do cliente ou de um grupo específico em uma base de dados, para entender os riscos envolvidos na concessão de crédito. A partir disso, definem as taxas de juros de financiamentos, por exemplo.

Também podemos resumir a análise descritiva como sendo uma maneira de visualizar os dados, entender como uma database se organiza e o que ela significa no momento atual — sem, contudo, a necessidade de relacioná-la a padrões passados ou projeções futuras.

4. Análise diagnóstica

O Gartner resume a análise diagnóstica como “uma forma de análise que examina os dados ou conteúdo para responder à pergunta “O que aconteceu?” ou “Por que aconteceu?”; é caracterizada por técnicas como drill-down, descoberta de dados, data mining e correlações”.

Relatórios mensais de vendas são exemplos bem práticos de análises diagnósticas, uma vez que servem como comparativo em relação a outros períodos. Fundamentais para saber o que está funcionando, o que não está, por que e como isso afeta os negócios.

Com essas quatro análises, você terá um relatório detalhado do andamento da empresa!

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