A análise de dados é um conjunto de técnicas estatísticas e matemáticas que a partir de informação (dados) conseguem obter um resultado.

Consoante o ‘ângulo’ com que se aborda a questão, a resposta pode ser diferente.

Consoante o tipo de dados que pretendemos utilizar podemos falar de análises qualitativas (os dados são textos) ou de análises quantitativas (os dados são números).

Consoante o objetivo da análise podemos estar a falar de análises descritivas ou de análise preditiva. Por exemplo, na análise descritiva, ao descrever um determinado evento, podemos perguntar quantos somos? Como nos distribuímos por género, por idade, etc.?. Na análise preditiva, podemos questionar como nos comportaremos perante determinada ocorrência? Ou qual é a estimativa de vendas para o próximo mês?

O processo de análise de dados obedece normalmente a princípios metodológicos que podem ser mais ou menos complexos, dependendo dos seus objetivos. A metodologia da PSE tem três etapas:

Perceber – conhecer detalhadamente a razão de ser do processo que se pretende realizar; Solucionar – encontrar a solução analítica mais apropriada para encontrar um resultado;
Executar – colocar o resultado ao dispor do processo de decisão.

O objetivo final de qualquer processo de análise de dados é sempre contribuir para melhorar qualquer processo de decisão.

Ao conseguir valorizar a informação que qualquer organização possui, os benefícios resultantes podem ir da melhor alocação de recursos ao aumento da rentabilidade. Tudo depende da natureza e dos objetivos de cada projeto.

O impacto mais visível é no processo de tomada de decisões. Qualquer decisão baseada em mais e melhor informação garante vantagens competitivas.

Dados e informação são conceitos da mesma natureza. O importante aqui é o valor. E a informação terá mais valor se for suportada por resultados e tendências que foram extraídos dos dados que a suportam.

Não. Qualquer organização, e de qualquer dimensão, beneficia do conhecimento obtido pela análise de dados. Por exemplo, uma loja de bairro, tal como um grande supermercado, pode obter benefícios se conhecer o perfil, as preferências e os comportamentos dos seus clientes porque com essa informação pode otimizar as experiências de compra de cada cliente.

Considere a obtenção de conhecimento como estratégico para a sua organização. E associado a isso defina objetivos. Este é o primeiro passo. A seguir é desenhar métodos e projetos para alcançá-los.

Aqui o melhor é voltar a relembrar que um bom projeto passa por 3 etapas: Perceber, Solucionar e Executar. A recolha, a validação e a verificação da qualidade dos dados é uma tarefa a executar nas fases iniciais do projeto.

Ter uma estratégia e, pelo menos, um objetivo. A seguir saber que nada é miraculoso mas sim trabalho, trabalho, trabalho…

O investimento está diretamente relacionado com o projeto. Existem projetos “ad-hoc”, ou seja, que visam solucionar um problema específico e naquele momento. Há outros que são “contínuos”, ou seja, vão perdurar no tempo porque o conhecimento passou a influenciar o desenvolvimento da organização. O importante é que associado ao investimento estejam definidos indicadores de rentabilidade do projeto – o investimento pode ser grande mas o seu retorno ser elevado. Assim como pode ser pequeno e não gerar qualquer valor.

Sim. Devem existir indicadores e métricas de medição da rentabilidade do projeto. Devem ser parte integrante de toda a metodologia que suporta a sua execução.