O que é análise de dados?

A análise de dados converte dados brutos em insights acionáveis. Ela inclui uma variedade de ferramentas, tecnologias e processos utilizados para encontrar tendências e resolver problemas com o uso de dados. A análise de dados pode moldar processos de negócios, melhorar o processo de tomada de decisões e promover o crescimento dos negócios.

Por que a análise de dados é importante?

A análise de dados ajuda as empresas a obter mais visibilidade e uma compreensão mais aprofundada de seus processos e serviços. Ela fornece informações detalhadas sobre a experiência e os problemas dos clientes. Ao mudarem o paradigma além dos dados para conectar insights com ações, as empresas podem criar experiências personalizadas para os clientes, desenvolver produtos digitais relacionados, otimizar operações e aumentar a produtividade dos funcionários.

O que é análise de big data?

O big data descreve grandes conjuntos de dados diversificados (estruturados, não estruturados e semiestruturados), que são gerados continuamente em alta velocidade e grandes volumes. O big data geralmente é medido em terabytes ou petabytes. Um petabyte é igual a 1.000.000 gigabytes. Para colocar isso em perspectiva, considere que um único filme em HD contém cerca de 4 gigabytes de dados. Um petabyte é o equivalente a 250.000 filmes. Conjuntos de dados grandes medem de centenas a milhares ou até mesmo milhões de petabytes.

Análise de big data é o processo de encontrar padrões, tendências e relações em conjuntos de dados grandes. Essas análises complexas exigem ferramentas e tecnologias específicas, poder computacional e armazenamento de dados que ofereçam suporte à escala.

Como funciona a análise de big data?

A análise de big data segue cinco etapas para analisar qualquer conjunto de dados grande:

1. Coleta de dados
2. Armazenamento de dados
3. Processamento de dados
4. Limpeza de dados
5. Análise de dados

Coleta de dados

Isso inclui identificar fontes de dados e coletar dados delas. A coleta de dados segue processos de ETL ou ELT.

ETL: Extrair, transformar e carregar
No ETL, os dados gerados são primeiramente transformados em um formato padrão e depois carregados no armazenamento.

ELT: Extrair, carregar e transformar
No ELT, os dados são primeiramente carregados no armazenamento e depois transformados no formato necessário.

Armazenamento de dados

Com base na complexidade dos dados, estes podem ser movidos para o armazenamento, como data lakes ou data warehouses na nuvem. As ferramentas de business intelligence podem acessá-los quando necessário.

Comparação entre data lakes e data warehouses

Um data warehouse é um banco de dados otimizado para analisar dados relacionais provenientes de sistemas transacionais e aplicações de linha de negócios. A estrutura e o esquema dos dados são definidos com antecedência a fim de serem otimizados para rápida pesquisa e geração de relatórios. Os dados são limpos, aprimorados e transformados para que possam atuar como a “fonte única da verdade” na qual os usuários podem confiar. Exemplos de dados incluem perfis de clientes e informações sobre produtos.

Um data lake é diferente, pois pode armazenar dados estruturados e não estruturados sem nenhum processamento adicional. A estrutura dos dados, ou esquema, não é definida quando os dados são capturados. Isso significa que você pode armazenar todos os seus dados sem um projeto cuidadoso, o que é particularmente útil quando o uso futuro desses dados é desconhecido. Exemplos de dados incluem conteúdo de mídia social, dados de dispositivos de IoT e dados não relacionais de aplicações móveis.

As organizações normalmente exigem data lakes e data warehouses para análise de dados. O AWS Lake Formation e o Amazon Redshift podem cuidar das suas necessidades de dados.

Processamento de dados

Quando os dados estão em vigor, eles precisam ser convertidos e organizados para obter resultados precisos de consultas analíticas. Para isso, existem diferentes opções de processamento de dados. A escolha da abordagem depende dos recursos computacionais e analíticos disponíveis para o processamento de dados.

Processamento centralizado
Todo o processamento acontece em um servidor central dedicado que hospeda todos os dados.

Processamento distribuído
Os dados são distribuídos e armazenados em servidores diferentes.

Processamento em lotes
Fragmentos de dados são acumulados com o passar do tempo e processados em lotes.

Processamento em tempo real
Os dados são processados continuamente, com tarefas computacionais finalizadas em segundos.

Limpeza de dados

A limpeza de dados envolve a eliminação de quaisquer erros, como duplicações, inconsistências, redundâncias ou formatos incorretos. Ela também é usada para filtrar quaisquer dados indesejados para análise.

Análise de dados

Esta é a etapa na qual os dados brutos são convertidos em insights acionáveis. Veja a seguir os quatro tipos de análise de dados:

1. Análise descritiva
Cientistas de dados analisam dados para entender o que aconteceu ou o que está acontecendo no ambiente de dados. Ela é caracterizada por visualizações de dados, como gráficos de pizza, gráficos de barras, grafos de linhas, tabelas ou narrativas geradas.

2. Análise diagnóstica
A análise diagnóstica é um processo de análise de dados aprofundado ou detalhado para entender por que algo aconteceu. Ela é caracterizada por técnicas como detalhamento, descoberta de dados, mineração de dados e correlações. Em cada uma dessas técnicas, várias operações e transformações de dados são usadas para analisar dados brutos.

3. Análise preditiva
A análise preditiva usa dados históricos para fazer previsões precisas sobre tendências futuras. Ela é caracterizada por técnicas como machine learning, previsão, correspondência de padrões e modelagem preditiva. Em cada uma dessas técnicas, computadores são treinados para fazer a engenharia reversa de conexões de causalidade nos dados.

4. Análise prescritiva
A análise prescritiva leva os dados preditivos a um novo patamar. Ela não só prevê o que provavelmente acontecerá, mas também sugere uma resposta ideal para esse resultado. Ela pode analisar as potenciais implicações de diferentes escolhas e recomendar o melhor plano de ação. Além disso, ela é caracterizada por análises de grafos, simulação, processamento de eventos complexos, redes neurais e mecanismos de recomendação.

Quais são as diferentes técnicas de análise de dados?

Muitas técnicas de computação são usadas na análise de dados. Veja a seguir algumas das mais comuns:

Processamento de linguagem natural

O processamento de linguagem natural é a tecnologia usada para fazer com que os computadores entendam e respondam à linguagem humana falada e escrita. Os analistas de dados usam essa técnica para processar dados como anotações ditadas, comandos de voz e mensagens de chat.

Mineração de texto

Os analistas de dados usam a mineração de texto para identificar tendências em dados de texto, como e-mails, tweets, pesquisas e postagens de blog. Ela pode ser usada para classificar conteúdo de notícias, feedback de consumidores e e-mails de clientes.

Análise de dados de sensores

A análise de dados de sensores é o exame dos dados gerados por diferentes sensores. Ela é usada para manutenção preventiva de máquinas, rastreamento de remessas e outros processos de negócios em que máquinas geram dados.

Análise de valores atípicos

A análise de valores atípicos, ou detecção de anomalias, identifica pontos de dados e eventos que se desviam do restante dos dados.

A análise de dados pode ser automatizada?

Sim, os analistas de dados podem automatizar e otimizar processos. A análise automatizada de dados é a prática de usar sistemas de computador para realizar tarefas analíticas com pouca ou nenhuma intervenção humana. Esses mecanismos variam em complexidade e podem ser desde simples scripts ou linhas de código até ferramentas de análise de dados que realizam modelagem de dados, descoberta de recursos e análises estatísticas.

Por exemplo, uma empresa de segurança cibernética pode usar automação para coletar dados de grandes áreas de atividades na Web, realizar análises adicionais e então usar a visualização de dados para mostrar resultados e respaldar decisões de negócios. 

A análise de dados pode ser terceirizada?

Sim, as empresas podem trazer ajuda externa para analisar dados. A terceirização da análise de dados permite que a gerência e a equipe executiva se concentrem em outras operações principais dos negócios. Equipes dedicadas de análise de negócios são especialistas em suas áreas. Elas conhecem as mais recentes técnicas de análise de dados e são especialistas no gerenciamento de dados. Isso significa que elas são capazes de realizar análises de dados com mais eficiência, identificar padrões e prever tendências futuras com sucesso. Porém, a transferência do conhecimento e a confidencialidade dos dados podem apresentar desafios de negócios na terceirização.

A análise de dados melhora o insight sobre os clientes

A análise de dados pode ser realizada em conjuntos de dados provenientes de várias fontes de dados de clientes, como as seguintes:

• Pesquisas de clientes por terceiros
• Registros de compras de clientes
• Atividades nas mídias sociais
• Cookies de computador
• Estatísticas de sites ou aplicações

Análises podem revelar informações ocultas, como preferências de clientes, páginas populares em um site, o tempo que os clientes passam navegando, o feedback dos clientes e a interação com formulários de site. Isso permite que as empresas respondam com eficiência às necessidades dos clientes e aumentem a satisfação deles.

Estudo de caso: como a Nextdoor usou a análise de dados para melhorar a experiência dos clientes

A Nextdoor é o centro da vizinhança para conexões confiáveis e troca de informações, bens e serviços úteis. Usando o poder da comunidade local, a Nextdoor ajuda as pessoas a ter vidas mais felizes e significativas. A Nextdoor usou as soluções de análise da Amazon para medir o envolvimento dos clientes e a eficácia de suas recomendações. A análise de dados permitiu que eles ajudassem os clientes a cultivar melhores conexões e visualizar conteúdo mais relevante em tempo real.

A análise de dados embasa campanhas de marketing eficazes

A análise de dados elimina as suposições dos processos de marketing, desenvolvimento de produtos, criação de conteúdo e atendimento ao cliente. Ele permite que as empresas implementem conteúdo direcionado e o ajustem analisando dados em tempo real. A análise de dados também fornece informações valiosas sobre a performance das campanhas de marketing. Segmentação, mensagens e materiais publicitários podem ser ajustados com base em análises em tempo real. Análises podem otimizar o marketing para resultar em mais conversões e menos desperdício de anúncios.

Estudo de caso: como a Zynga usou a análise de dados para aprimorar campanhas de marketing

A Zynga é uma das empresas de jogos para dispositivos móveis mais bem-sucedidas do mundo, com jogos de grande sucesso, incluindo Words With Friends, Zynga Poker e FarmVille. Esses jogos já foram instalados por mais de um bilhão de jogadores em todo o mundo. A receita da Zynga é proveniente de compras dentro da aplicação e, portanto, eles analisam a ação dos jogadores no jogo em tempo real usando o Amazon Kinesis Data Analytics para planejar campanhas de marketing mais eficazes.
 

A análise de dados aumenta a eficiência operacional

A análise de dados pode ajudar as empresas a agilizar seus processos, reduzir perdas e aumentar a receita. Cronogramas de manutenção preditiva, listas de funcionários otimizadas e o gerenciamento eficiente da cadeia de suprimentos podem melhorar exponencialmente a performance dos negócios.

Estudo de caso: como o BT Group usou a análise de dados para agilizar as operações

O BT Group é a principal empresa de rede e telecomunicações do Reino Unido, atendendo a clientes em 180 países. A equipe de suporte de rede do BT Group usou o Amazon Kinesis Data Analytics para obter uma visão em tempo real das chamadas feitas em todo o Reino Unido em sua rede. Seus engenheiros de suporte de rede e analistas de falhas usam o sistema para detectar, reagir e resolver problemas na rede com sucesso.

Estudo de caso: como a Flutter usou a análise de dados para acelerar operações de jogos

A Flutter Entertainment é um dos maiores provedores de esportes e jogos online do mundo. Sua missão é levar entretenimento a mais de 14 milhões de clientes de maneira segura, responsável e sustentável. Nos últimos anos, a Flutter tem adquirido cada vez mais dados da maioria dos sistemas de origem. A combinação de volume e latência cria um desafio contínuo. O Amazon Redshift ajuda a Flutter a escalar no mesmo ritmo das crescentes necessidades, mas com uma experiência consistente dos usuários finais.

A análise de dados embasa o desenvolvimento de produtos

As organizações usam a análise de dados para identificar e priorizar novos recursos para o desenvolvimento de produtos. Elas podem analisar os requisitos dos clientes, fornecer mais recursos em menos tempo e lançar novos produtos com mais rapidez.

Estudo de caso: como a GE usou a análise de dados para acelerar a entrega de produtos

A GE Digital é uma subsidiária da General Electric. Ela tem muitos produtos e serviços de software em vários setores verticais diferentes. Um dos seus produtos se chama Proficy Manufacturing Data Cloud. O Amazon Redshift permite que eles melhorem tremendamente a transformação e a latência dos dados, para que possam oferecer mais recursos aos seus clientes. 

A análise de dados oferece suporte ao dimensionamento das operações de dados

A análise de dados introduz automação em várias tarefas de dados, como migração, preparação, geração de relatórios e integração. Ela remove ineficiências manuais e reduz o tempo e as horas de trabalho necessárias para concluir operações de dados. Isso dá suporte à escalabilidade e permite expandir novas ideias rapidamente.

Estudo de caso: como a FactSet usou a análise de dados para agilizar processos de integração de clientes

A missão da FactSet é ser a principal plataforma aberta para conteúdo e análise. A movimentação de dados envolve grandes processos, vários membros de equipe diferentes no lado do cliente e vários indivíduos no lado da FactSet. Sempre que havia um problema, era difícil descobrir em que parte do processo a movimentação de dados tinha falhado. O Amazon Redshift ajudou a simplificar o processo e a capacitar os clientes da FactSet a escalar com mais rapidez, além de trazer mais dados para atender às necessidades deles. 

Como a AWS pode ajudar com a análise de dados?

A AWS oferece serviços de análise de dados abrangentes, seguros, escaláveis e econômicos. Os serviços de análise da AWS atendem a todas as necessidades de análise de dados e permitem que organizações de todos os portes e setores reinventem seus negócios com dados. A AWS oferece serviços específicos que proporcionam a melhor relação entre preço e performance: movimentação de dados, armazenamento de dados, data lakes, análise de big data, machine learning e tudo mais.

• O Amazon Kinesis Data Analytics é a maneira mais simplificada de transformar e analisar dados de transmissão em tempo real com o Apache Flink. Ele oferece funções incorporadas para filtrar, agregar e transformar dados de transmissão para análises avançadas.

• O Amazon Redshift permite consultar e combinar exabytes de dados estruturados e semiestruturados em data warehouses, bancos de dados operacionais e data lakes.

• O Amazon QuickSight é um serviço de business intelligence (BI) baseado em machine learning, escalável, sem servidor e incorporável desenvolvido para a nuvem. Ao usar o QuickSight, você pode criar e publicar facilmente painéis de BI interativos que incluem insights baseados em machine learning.

• O Amazon OpenSearch Service facilita a execução de análises interativas de log, o monitoramento de aplicações em tempo real, pesquisas em sites e muito mais.

Você pode começar sua jornada de transformação digital conosco usando o seguinte:

AWS Data Lab: um compromisso conjunto de engenharia entre clientes e recursos técnicos da AWS para acelerar iniciativas de dados e análises.

Programa AWS D2E: uma parceria com a AWS para avançar mais rápido, com maior precisão e um escopo muito mais ambicioso.

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