Consultoria em Ciência de Dados e Analytics

A revolução digital está se tornando mais popular na indústria de consultoria. O resultado são muitas oportunidades disponíveis para aprimorar a experiência dos clientes. Apesar disso, os consultores precisam adquirir novos conhecimentos para permanecer à frente. Houve um aumento global na forma como as empresas gastam em consultoria analítica. O investimento ocorre entre gastos com consultores externos e criação de capacidades internas.

A análise de dados é um método de extrair e tirar conclusões dos dados para tomar melhores decisões. Esta tecnologia está crescendo rapidamente. Utiliza inteligência artificial, estatísticas e conhecimento avançado de mercado. Os usuários reúnem esses dados para descobrir padrões essenciais em grandes conjuntos de dados. A implantação de análises inteligentes fornece excelentes insights sobre as métricas de desempenho de uma empresa. Também mostra as mudanças complicadas que ocorrem lá.

Tipos de análise de dados

Geralmente, existem quatro tipos de análise de dados. Eles são:

1. Análise Descritiva

A análise descritiva fornece informações expositivas. Responde às questões fundamentais sobre o quê, quem, onde, quando e quantos. Não é possível ter dashboards e ferramentas de Business Intelligence sem ele, porque é a espinha dorsal dos relatórios. Podemos ainda dividir a Análise Descritiva em dois grupos: relatórios predefinidos e relatórios ad hoc. Os relatórios predefinidos contêm informações sobre um assunto específico. Um exemplo é um relatório mensal que fornece informações sobre o desempenho do anúncio. Os relatórios ad hoc geralmente não são programados. É essencial para obter melhores informações sobre um determinado assunto. Você pode fazer isso através das redes sociais, visualizando as pessoas que interagiram com sua página. Também ajuda você a obter outros dados demográficos. Os relatórios ad hoc são hipersensíveis e fornecem uma visão mais ampla do seu público.

2. Análise de diagnóstico

A análise diagnóstica responde à questão de por que algo aconteceu. Ele mede dados históricos em relação a outros tipos de dados. Uma análise de diagnóstico faz com que você se aprofunde. Ajuda você a localizar dependências e descobrir padrões. As empresas fazem uso dessa análise para obter conhecimento aprofundado de um problema específico. As organizações precisam ter dados detalhados o tempo todo. Caso contrário, a recolha de dados pode parecer única para cada desafio e consumir mais tempo. A análise de diagnóstico fornece alertas antes que surja um possível problema. Por exemplo, permite saber sobre funcionários que trabalham menos horas de trabalho do que deveriam.

3. Análise Preditiva

O Predictive Analytics fornece informações sobre o que provavelmente acontecerá no futuro. Ele faz uso das descobertas da análise descritiva e diagnóstica. Ajuda você a descobrir clusters, tendências e exceções. Você pode então prever tendências que provavelmente ocorrerão no futuro. Assim, a análise preditiva é uma ferramenta de previsão crucial. Apesar de suas muitas vantagens, a previsão fornece apenas uma estimativa. Sua precisão depende da qualidade dos dados. Assim, requer otimização regular e tratamento cuidadoso.

4. Análise Prescritiva

Este tipo de análise prescreve as ações a serem tomadas para evitar problemas futuros. Também faz uso de todas as tendências promissoras. É nesse tipo de análise que entram em jogo o big data e a inteligência artificial. A modelagem estatística trata da avaliação de situações para provar ou refutar uma hipótese. A IA trata da previsão de resultados potenciais com base em muitas variáveis.

A consultoria em ciência de dados e análise é essencial para todos os negócios. Pode ajudá-los na criação de novos produtos. Também os torna mais eficientes para um melhor desempenho e melhora a experiência do cliente. Fornece informações para uma melhor tomada de decisão e detecta desafios e oportunidades. Faz previsões que podem reduzir mão de obra e custos, economizando tempo.