O poder dos dados: exploração das tendências em análise de dados para decisões estratégicas

Nesta era digital, os dados são o novo petróleo e a análise de dados uma competência indispensável. Afinal, os dados que temos disponíveis são os norteadores de basicamente todos os aspectos da nossa vida. Desde uma simples tarefa do dia a dia, como configurar o despertador, até estratégias de negócios e o desenvolvimento de novas tecnologias. Por isso, é fundamental entendermos o poder dos dados sobre nossas decisões e a forma como interagimos com o mundo e com as pessoas.

Já parou para pensar na quantidade de informações que geramos diariamente, a cada hora do dia? Isso desde as interações nas mídias sociais, como curtidas ou comentários, até nossas transações on-line. É muita informação! Portanto, é importante saber que tudo, absolutamente tudo o que fazemos on-line, gera uma série de informações que contam muito sobre quem somos, nossas preferências e até como podemos ser encontrados.

Por isso, a capacidade de coletar, analisar e aproveitar os dados tornou-se um ativo inestimável e um diferencial competitivo em praticamente todos os setores do mercado. A aquisição e o processamento adequados desses dados são cruciais para o desenvolvimento de produtos e serviços inovadores e, claro, para atingir seu público-alvo em campanhas e ações direcionadas.

Então, se você sabe como coletar e analisar os dados que sua empresa recebe diariamente, está no caminho certo. Afinal, dados também são parte do processo de previsão de tendências e para compreender o comportamento do seu consumidor em potencial. Só assim você saberá exatamente o que dizer, como e quando fazer isso!

Quer entender melhor sobre o que considerar na análise de dados e como isso pode contribuir para impulsionar os resultados da sua empresa? Então confira neste artigo!

A evolução da análise de dados na história

As técnicas da análise de dados, como a conhecemos hoje, são resultado de uma série de estudos, descobertas e métodos de organização da informação adotados e desenvolvidos ao longo dos séculos. É difícil dizer ao certo qual foi o ponto de partida da análise de dados, afinal, como destacamos um pouco antes neste artigo, geramos dados e informações o tempo todo, em diversos contextos.

É natural pensarmos hoje a análise de dados como algo totalmente dependente de softwares e grandes inovações tecnológicas,  não é mesmo? Mas muito além do que imaginamos, a análise de dados vem desde os primórdios da humanidade e tem sido essencial para a evolução da sociedade, a gestão de governos e o mercado mundial.

Você sabia que já no Antigo Egito havia uma espécie de levantamento, organização de dados e projeções estatísticas acerca das colheitas e produções? E uma vez que já sabemos o que, quanto e quando temos, o que faremos agora? É o momento de tomar decisões.

Com a chegada dos computadores no século XX, entretanto, a análise de dados deu um salto significativo na história. Isso porque estatísticos e matemáticos puderam realizar cálculos complexos em grandes conjuntos de dados de maneira mais eficiente, rápida e muito acertada. Nas últimas décadas, com o avanço da tecnologia da informação, a quantidade de dados gerados explodiu, levando ao que agora chamamos de “Era da Big Data”.

Big Data: a ciência de dados

E como tudo que está em crescimento, essa nova onda demandou técnicas cada vez mais avançadas de análise de dados, como mineração de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial. Com isso, o campo da análise de dados evoluiu até se tornar interdisciplinar, envolvendo no processo a matemática, a estatística, a programação e, para atender ao mercado, conhecimento de negócios.

O surgimento da “Ciência de Dados” e a ênfase na tomada de decisões baseadas em dados transformaram a maneira como as empresas e organizações usam dados e demandaram a criação de novas leis e regulamentos para a proteção de seus usuários.

O processo da análise de dados começa com a coleta dessas informações por diversas fontes, desde bancos de dados, de fato, até mídias sociais, dispositivos IoT (Internet das Coisas) etc. A partir daí, os dados brutos devem ser limpos e preparados para a análise e compreensão. Sem essa etapa da limpeza, a qualidade e a confiabilidade dos resultados estarão comprometidas.

Por fim, os resultados da análise de dados são interpretados e comunicados para as partes interessadas. Com base nas conclusões da análise de dados, as organizações podem tomar decisões estratégicas, otimizar processos, melhorar produtos e serviços, e muito mais.

Tendências emergentes em análise de dados

Inteligência artificial, machine learning, big data… São tantos os termos que às vezes é muito fácil ficar na dúvida sobre o que exatamente se trata. A questão é que, à medida que a tecnologia avança e necessidades de negócios surgem, a análise de dados também evolui de maneira a atender às novas demandas.

A partir disso, podemos “prever” novas formas, ou seja, tendências de análise que contribuirão (e muito!) para o tratamento dos dados coletados e a geração de informações úteis para tomada de decisão. Entenda:

Análise de dados em tempo real

Já notou como as decisões mais simples do dia a dia, ou mesmo aquelas mais complexas que envolvem carreira, investimentos ou planos futuros têm demandado uma resposta cada vez mais rápida? E conforme essa urgência cresce, a análise de dados em tempo real se torna cada vez mais importante.

Por isso, as organizações têm buscado formas práticas e eficientes de coletar, processar e interpretar dados ao mesmo tempo em que são gerados, permitindo ações imediatas e em tempo real. Não há tempo para esperar!

Após o processamento, esses mesmos dados são analisados usando algoritmos (tudo automático!), modelos estatísticos ou técnicas de aprendizado de máquina para identificar tendências, padrões, anomalias ou insights significativos.

E quais são as vantagens de uma resposta imediata? As empresas são capazes de realizar ajustes em processos, corrigir eventos inesperados, oferecer recomendações de produtos personalizados no momento da compra e evitar grandes prejuízos financeiros ao identificar uma falha de processo.

Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina

Na era do Chat GPT, Google Bard e cia., o termo IA já se tornou algo muito comum e frequente. Para quem está habituado ao uso dos aplicativos bancários e de compras, manter uma conversa fluída com uma IA já não é mais nenhuma novidade. Mas você já se perguntou como é possível que um sistema seja capaz de saber tanto sobre tantos assuntos e ser capaz de desenvolver um diálogo muito próximo a uma interação humana?

Isso acontece porque a IA e o aprendizado de máquina estão sendo amplamente integrados na análise de dados. Ou seja, essas inteligências são alimentadas com uma série de dados úteis e, a partir daí, configuradas para gerar respostas, automatizar tarefas, prever tendências e melhorar cada vez sua precisão.

Às vezes parece meio assustador, não é mesmo? Afinal, uma IA já é capaz de gerar um diagnóstico médico, dirigir carros autônomos, prever eventos, participar de jogos de estratégia e até criar conteúdos do zero. Mas a verdade é que ela apenas “aprende” com dados e melhora sua capacidade de executar tarefas específicas ao longo do tempo, identificando padrões nos dados e ajustando o modelo com base nesses padrões.

Ética em dados

Este é um item muito importante e que tem se tornado uma preocupação imediata à medida em que as demais tendências avançam. Isso porque, como citado um pouco acima, geramos dados o tempo todo e eles dizem muito sobre nós. Então, qual é o limite? O que significa a manipulação de dados e, já que esta é a pauta deste artigo, qual é o poder dos dados atualmente?

Ainda que regidas por leis e regulamentos, as empresas estão cada vez mais atentas às implicações éticas do uso de dados, incluindo a privacidade dos dados e o viés nos algoritmos.

Automação de Processos Robóticos (RPA)

A Automação de Processos Robóticos, conhecida como RPA (do inglês Robotic Process Automation), é uma tecnologia que se concentra na automatização de tarefas repetitivas e baseadas em regras por meio do uso de software e robôs virtuais. Em outras palavras mais simples, esse tipo de automação substitui o trabalho manual em tarefas rotineiras e que não demandam muita atenção ou análise.

Podemos entender isso como uma versão digital da máquina industrial que acelera o processo de produção de um produto. E qual a vantagem da RPA? O profissional responsável pela execução desse trabalho pode focar seu tempo e empenho em tarefas mais estratégicas e criativas. Ou seja, a análise em si e a criação.

Blockchain para segurança de dados

Se você atua no setor financeiro ou mesmo na área da saúde, já deve ter ouvido falar sobre blockchain. Essa tecnologia tem como principal propósito criar um registro seguro de transações, ou de uma forma mais clara: armazena e verifica dados de forma a garantir que não haja qualquer problema no processamento da informação. É um recurso muito eficaz de segurança.

No blockchain, todos os dados são armazenados em uma rede descentralizada de computadores, com cópias idênticas dos registros, o que torna os dados altamente disponíveis e resistentes a falhas. Os dados em um blockchain são protegidos por criptografia avançada (se você usa WhatsApp, já sabe do que estamos falando!).

E por que isso é tão importante? Essa criptografia torna extremamente difícil alterar ou adulterar os dados sem permissão. Percebe como é seguro? As transações em um blockchain são confirmadas e validadas por meio de um processo de consenso, eliminando a necessidade de uma autoridade central. Ou seja, muito mais difícil de falsificar ou alterar dados!

Como usar dados para tomar decisões estratégicas em marketing digital

E agora que já entendemos sobre o tamanho do poder dos dados e a importância de uma análise de dados ética, segura e concisa, precisamos entender como isso pode ser uma vantagem para nós, que atuamos no mercado, e como usar isso a nosso favor. O primeiro ponto é entender que sem dados ou informações completas, é praticamente impossível tomar decisões acertadas.

Afinal, se não sabemos onde e como estamos, nem mesmo para onde estamos indo e o que esperar, como tomar uma decisão? É praticamente um tiro no escuro e as chances de sucesso são mínimas. Não precisamos contar com a sorte quando temos à nossa disposição tecnologia avançada e capacidade para analisar dados e prever tendências, certo?

Por isso, e para provar que a análise de dados e a tomada de decisões estratégicas em marketing digital a partir desses dados não é um bicho de sete cabeças, separamos algumas dicas úteis e que você pode começar a aplicar imediatamente no seu negócio. Vamos lá?

• Defina objetivos claros: esse é o primeiro passo. Como dizia Lewis Carroll, para quem não sabe para onde vai, qualquer caminho serve. Por isso, tenha objetivos claros e saiba o que você quer alcançar ao criar sua estratégia de marketing digital.
• Colete de dados: a partir daí, comece o processo de coleta de dados. Aproveite das ferramentas de análise da web, como o Google Analytics, Google Search Console, Google Ads, mídias sociais (Meta, LinkedIn etc.) e tantos outros recursos que oferecem relatórios completos com informações úteis para entender sobre demografia do público e origens de tráfego. Além disso, esses recursos também oferecem informações preciosas sobre o desempenho de suas campanhas e resultados. Se possível, conte também com empresas terceiras que coletam dados a partir de pesquisa de mercado e estudos de tendências.
• Defina indicadores-chave de desempenho (KPIs): como saber, a partir dos dados coletados, se você alcançou seus objetivos? Tenha indicadores claros e de fácil mensuração, que te mostrem o quanto você está perto da sua meta.
• Analise os dados: é hora de entender o que os dados te dizem. Procure identificar tendências, padrões e oportunidades. Uma dica muito importante: a visualização torna os dados mais compreensíveis, por isso, conte com gráficos, fluxos e organogramas.
• Segmente com base no público: não podemos dizer a mesma coisa a todo mundo. Isso dificilmente funciona e nem faz muito sentido. Portanto, use os dados demográficos e comportamentais para segmentar seu público. Isso permite criar campanhas mais direcionadas e personalizadas.
• Otimize suas campanhas e ações: já tem pleno conhecimento sobre o seu negócio? Então aproveite esses dados para otimizar suas campanhas regularmente. Corrija erros, faça as alterações necessárias, acrescente novas estratégias e, se necessário, mude totalmente o caminho.
• Automatize tudo quanto for possível: reduza seu tempo de produção e dedique-se à análise de dados e planejamento estratégico. Para isso, utilize ferramentas de automação de marketing para fazer grande parte do trabalho por você. Basta configurar uma vez!
• Integre seus dados coletados e armazenados: reúna dados de várias fontes, como mídias sociais, publicidade online, e-mails e CRM em um único lugar. Isso permite uma visão holística do desempenho e facilita na hora de tomar decisões.
• Fique de olho nos relatórios!

Case de sucesso – Daros Corp

Até aqui tudo faz muito sentido… Na teoria, certo? Então trouxemos um exemplo prático de como a análise de dados é fundamental para a tomada de decisões estratégicas e como isso reflete diretamente nos resultados da empresa.

Quer entender como a Daros Corp cresceu 81% no tráfego orgânico em 3 meses e alcançou 98% de redução na taxa de rejeição e 42% no tempo de carregamento do site? Então acesse nosso case de sucesso e descubra!

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