Análise de Dados: o que é e quais as principais etapas e ferramentas

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A análise preditiva é o tipo de análise que tem o objetivo prever cenários futuros com base na análise de padrões de dados. A análise de dados permite que os gestores tenham uma visão clara e precisa de todas as informações relacionadas aos produtos armazenados, como quantidade, demanda, prazo de validade, entre outros. Portanto, em um mundo onde os dados são um ativo valioso, investir no gerenciamento deles não é apenas uma opção, mas uma necessidade para companhias que buscam prosperar. A capacidade de entender, organizar e utilizar informações de maneira eficiente proporciona as bases para uma tomada de decisões inteligente, aprimora a eficiência operacional e traz um preparo maior para os desafios presentes e futuros. Como vimos, a gestão de dados tem um papel fundamental na capacidade de uma empresa em tomar decisões embasadas, o que contribui diretamente para a inovação e se torna um diferencial competitivo significativo. Para começar, é fundamental criar uma cultura que priorize o compartilhamento e a documentação dos dados.

Fazendo isso, você tornará seus esforços analíticos mais acessíveis, digiriveis e universais, empoderando mais pessoas dentro da sua empresa para utilizar seus insights para a vantagem deles.
Além disso, defina os responsáveis e as etapas que devem ser seguidas para que nenhum indicador fique de fora.
A partir destas informações, é possível tomar decisões mais assertivas e orientadas para resultados.
Em um mercado cada vez mais competitivo, utilizar a análise de dados é essencial para que o trabalho da sua equipe se torne mais preciso e eficiente.
Se possível, conte com ferramentas para garantir análises robustas e ágeis, tornando o trabalho de toda a equipe mais produtivo.

Além de analisar dados históricos, é fundamental projetar cenários futuros com base nas informações disponíveis. Dessa forma, a análise de resultados fornece uma compreensão holística do desempenho empresarial, e também serve como uma base crucial para a tomada de decisões estratégicas e a condução de ações que impulsionam o sucesso a longo prazo. Ela permite que as empresas identifiquem áreas de sucesso, áreas que precisam de melhorias, padrões de comportamento e prevejam possíveis cenários futuros. No setor financeiro, a análise de dados descritiva pode ser utilizada para identificar padrões de gastos, detectar fraudes, prever riscos e otimizar a gestão de investimentos.

A importância da análise de dados: dados são o novo petróleo

Indicadores de Performance Chave (KPIs) que irão ajudar você a acompanhar, medir e modelar o seu progresso e uma serie de áreas. O Gartner prevê que no final desse ano, 80% das tecnologias emergentes serão desenvolvidas baseadas em IA. Seja responsável pela qualidade dos softwares e alcance o sucesso como analista de testes.

Para conhecer mais sobre como a Sensio pode auxiliar a sua indústria a otimizar seus processos, entre em contato conosco e agende uma demonstração. Por exemplo, imagine uma indústria de alimentos que possui um inventário com diversos produtos com prazos de validade distintos. https://surgiu.com.br/2024/02/17/curso-de-analista-de-dados-como-bootcamp-da-tripleten-prepara-voce-para-o-mercado/ Independente do segmento da sua empresa, todos os dias uma grande quantidade de novos dados são gerados, em todos os setores. Gerenciar todos eles manualmente pode não só parecer impossível, como também aumenta custos e onera o tempo de trabalho das pessoas colaboradoras.

Análise de dados: Entenda como interpretar e tomar decisões precisas

Com isso, você estará a frente de 90% dos candidatos para aquela tão sonhada vaga. Não é por acaso que há, inclusive, os que o chamam de big data analytics (BDA) já que é esse volume colossal de informação hoje processado que faz do data analytics um avanço. Aprenda a realizar análises estatísticas, implementar dashboards e visualizações de dados, a gerar insights quantitativos e reportá-los por meio de data storytelling por meio de Python, SQL, Pandas, Power BI e muito mais. Lembrando que esse processo não é necessariamente linear, e pode ser que você chegue a conclusões que deve voltar às etapas anteriores para ter melhores resultados. Além disso, ele também pode ser contínuo, e sempre que novos dados forem acrescentados, é possível realizar novos relatórios.

Dados bem analisados podem efetivamente mudar a realidade de um negócio para melhor. Nesse sentido, as análises desse tipo ajudam a responder a perguntas como “o que está acontecendo? Por exemplo, seria o caso de um gestor ao se perguntar quanto retorno ele teria em vendas se Curso de analista de dados: Como o bootcamp da TripleTen prepara você para o mercado investisse 10% mais na formação dos seus colaboradores. O salto, nesse caso, não está no que se faz, mas na intensidade e no volume de informação hoje processada. Por outro lado, nem todas as organizações nos séculos XIX e XX estavam prontas para usar o petróleo como insumo.