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O uso cada vez mais frequente de softwares e outras ferramentas tecnológicas na indústria tem permitido a geração de informações que podem ser usadas para a análise de dados. É o caso do Big Data, que utiliza a Inteligência Artificial para tornar a gestão mais eficiente, por meio de informações concretas, permitindo a identificação de oportunidades para o negócio.

Quer entender como usar os dados na indústria para melhorar e otimizar os seus processos? Então, confira este artigo que preparamos para você!

A importância da análise de dados e a contribuição do Big Data

Com uma análise de dados correta, é possível chegar a informações a respeito de certos assuntos para posterior análise, com o objetivo de identificar soluções ou respostas. Mas a análise de dados não é a meta final. A intenção é possibilitar que a empresa melhore seus processos de tomada de decisões.

Devido à sua eficiência, essa metodologia de estudos de informações é muito utilizada em variadas áreas, como saúde, ciências sociais e negócios. Trata-se de uma ciência exata que trabalha com diversas técnicas e tem vários aspectos de abordagem.

Essa análise é feita por meio de softwares e é executada automaticamente à medida que novas informações chegam ao sistema. Os dados são trabalhados por cientistas de dados, que refinam essas informações para chegar a modelos de precisão da previsão, tornando possível fazer melhorias na empresa.

Nesse cenário, o Big Data é um suporte interessante, já que os softwares são cada vez mais potentes e inteligentes, capazes de interpretar um grande volume de dados.

Com a ajuda da Inteligência Artificial, é possível:

  • identificar cenários;
  • antecipar tendências;
  • compreender os cenários, entre outras vantagens.

Em resumo, com uma tecnologia usada para a análise de dados, é possível usar a Inteligência Artificial para fazer investigações necessárias para a melhoria da empresa, garantindo seu correto funcionamento.

Os principais tipos de análise de dados

Separamos, a seguir, os principais tipos de análise de dados que podem ser feitos na sua empresa. Acompanhe!

Análise Preditiva

Nesse tipo de análise, você vai precisar entender o motivo de certas situações estarem acontecendo para, só depois, fazer um modelo com as projeções que poderiam acontecer futuramente. Por isso, a denominação “preditiva”.

A Análise Preditiva pode beneficiar a empresa em amplos aspectos, pois torna possível guiá-la rumo a operações mais eficientes e com baixos custos. Além disso, com o alinhamento correto dos processos, ainda é possível assegurar que as companhias economizem recursos, aproveitando-os em outras oportunidades no futuro.

Desse modo, é possível criar modelos que são capazes de prever tendências e melhorias. Logo, a empresa pode fazer o melhor aproveitamento dos seus recursos, direcionando esforços para os clientes mais relevantes e com maior potencial de fidelização.

Análise Prescritiva

A Análise Prescritiva tem como objetivo localizar o melhor estudo de ação para cada caso apresentado pela empresa. Ela atua auxiliando a veiculação de resultados a determinadas situações, procurando enumerar escolhas de decisão sobre como fazer a identificação de uma chance de melhoria nos processos do negócio.

Com isso, os riscos são minimizados ou, ainda, é possível fazer a ilustração das implicações de cada plano de ação. De forma prática, essa análise pode ser feita de maneira contínua e automática para a geração de novos dados a serem usados para melhorar a precisão da tomada de decisões dentro das empresas.

Análise Descritiva

Esse tipo de análise trabalha com o resumo e o relato de dados. Para isso, tem seus esforços voltados para o que está acontecendo na atualidade ou o que já ocorreu em uma empresa.

Por exemplo, uma empresa, após a análise dos relatórios, descobriu que empregou mais capital na compra de matéria-prima do que necessitava. Assim, partindo dos dados apurados, é possível encontrar em qual ação está o maior Retorno Sobre Investimento (ROI).

Também é possível fazer a implementação de um plano para fazer a análise de quais iniciativas precisam ser descartadas e quais podem ser expandidas, a fim de aumentar a receita.

Análise Diagnóstica

Responder à pergunta “Por que isso aconteceu?” é a análise de diagnóstico realizada por essa metodologia. É uma forma de verificação de dados feita de forma avançada, que examina informações ou conteúdos para responder à pergunta inicial.

Esse processo envolve:

  • o detalhamento das informações;
  • o levantamento de dados;
  • a mineração de dados;
  • as correlações.

Ela permite que a organização das ideias mais significativas sobre os funcionários seja feita de maneira mais ágil e simplificada, ajudando a resolver questões complexas acerca da força de trabalho. Essas ferramentas interativas permitem visualizar informações e, com isso, os gerentes filtram, pesquisam e comparam todas elas de maneira mais simplificada.

Os filtros também tornam possível gerar um relatório automático dos trabalhadores, com divisão por categorias, desempenho, localização e estabilidade.

Análise Investigativa

A Análise Investigativa pode ser definida por uma série de perguntas que podem ser feitas para a descoberta e o desdobramento em determinadas situações dentro da empresa. O objetivo é criar soluções ou amenizar riscos e, para isso, usa um sistema de mineração de dados, que torna possível a identificação, com maior agilidade, dos tipos de falhas que podem acometer as operações.

Com isso, a identificação de oportunidades de melhoria é otimizada, ao mesmo tempo que é gerada uma maior economia de recursos e de tempo. Além disso, a mão de obra passa a ser mais bem-aproveitada, tornando as funções mais estratégicas.

No entanto, é preciso um grande esforço de todas as áreas da empresa, já que é preciso encontrar provas, aliando pessoas e tecnologias. Nesse cenário, a inteligência investigativa usa as informações coletadas para fazer a integração de dados e de situações que permeiam todos os setores do negócio. Essas análises evoluem conforme a quantidade de informações coletadas, de fatos e de outros elementos que colaboram ou contestam hipóteses.

A análise de dados em Big Data colabora para definir cenários e mapear ameaças, assim como torna possível traçar planos que minimizem erros que podem colocar em risco o desempenho da companhia, comprometendo sua sustentabilidade. Além disso, efetuada de maneira correta, proporciona que sua empresa se destaque no mercado, com soluções eficientes e que realmente agregam aos processos do negócio.

Se você gostou deste artigo sobre análise de dados em Big Data, confira também nosso texto sobre automação industrial!

Terça-feira, 18 de Agosto de 2020 - 9h09

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