A transformação digital trouxe um novo ativo estratégico para as empresas: os dados. No entanto, coletá-los não é suficiente, é preciso analisá-los corretamente para gerar aprendizado e apoiar decisões de negócio.
Nesse contexto, a análise de dados evoluiu para diferentes abordagens. Entre as principais estão a análise descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva. Esses quatro tipos de análise abrangem desde o passado até a recomendação de ações para o futuro.
Neste artigo, você entenderá o que significa cada tipo de análise e como ferramentas como o SAP Analytics Cloud (SAC) ajudam empresas a colocá-las em prática e a transformar dados em decisões estratégicas. Boa leitura!
O que é análise de dados e por que ela é importante?
A análise de dados é o processo de inspeção, transformação e modelagem de dados com o objetivo de descobrir informações úteis, apoiar decisões e gerar valor para o negócio.
Com o crescimento de dados corporativos (vindos de ERPs, CRMs, sistemas de produção e plataformas digitais), as empresas precisam de ferramentas avançadas para transformar dados brutos em insights acionáveis.
É nesse cenário que entram as diferentes camadas de análise de dados.
Os 4 tipos de análise de dados
1. Análise descritiva: o que aconteceu?
A análise descritiva é o ponto de partida da análise de dados. Seu objetivo é resumir e interpretar dados históricos para entender o que aconteceu em determinado período.
Ela utiliza métricas, dashboards e visualizações para identificar padrões, tendências e indicadores de desempenho, como:
- Relatórios de vendas do último trimestre
- Dashboard de faturamento mensal
- Indicadores de performance operacional
Ferramentas de BI geralmente utilizam gráficos, tabelas e estatísticas para apresentar essas informações de forma clara.
2. Análise diagnóstica: por que aconteceu?
Depois de entender o que aconteceu, o próximo passo é investigar as causas dos resultados observados. A análise diagnóstica busca responder à pergunta “por que isso aconteceu?”.
Ela examina relações entre variáveis e identifica fatores que influenciaram determinados resultados, como:
- Identificar por que as vendas caíram em determinada região
- Descobrir os fatores que impactaram atrasos logísticos
- Analisar o aumento inesperado de custos operacionais
Essa análise pode envolver técnicas estatísticas mais avançadas, como regressão e análise de correlação.
3. Análise preditiva: o que pode acontecer?
A análise preditiva utiliza dados históricos, modelos estatísticos e técnicas de machine learning para prever eventos ou comportamentos futuros. Ela responde à pergunta: o que provavelmente vai acontecer?
Alguns exemplos de análise preditiva são:
- Previsão de demanda de produtos
- Estimativa de churn de clientes
- Projeção de vendas futuras
- Previsão de manutenção em equipamentos
Empresas usam esse tipo de análise para antecipar riscos e oportunidades.
4. Análise prescritiva: o que devemos fazer?
A análise prescritiva representa o nível mais avançado da análise de dados. Ela não apenas prevê cenários futuros, mas também recomenda ações para alcançar o melhor resultado possível.
Ela responde à pergunta: qual é a melhor decisão a tomar?
Alguns exemplos são:
- Definir a melhor estratégia de preço
- Otimizar rotas logísticas
- Recomendar campanhas de marketing mais eficazes
- Sugerir ajustes no planejamento financeiro
Esse tipo de análise geralmente envolve simulações, algoritmos de otimização e Inteligência Artificial.
Como o SAP Analytics Cloud potencializa a análise de dados?
Para que as empresas consigam evoluir na análise de dados, é fundamental contar com plataformas capazes de integrar dados, análises e planejamento em um único ambiente. É nesse contexto que o SAP Analytics Cloud (SAC) se destaca.
O SAP Analytics Cloud é a solução de analytics da SAP que combina Business Intelligence (BI), planejamento e análise preditiva em uma única plataforma baseada em nuvem e potencializada por recursos de Inteligência Artificial e Machine Learning.
Isso permite que organizações analisem dados, criem previsões e tomem decisões estratégicas de forma mais rápida e integrada.
Entre os principais recursos da solução estão:
Dashboards interativos e visualizações avançadas
Permitem transformar dados complexos em painéis intuitivos, facilitando a interpretação das informações e o acompanhamento de indicadores de desempenho.
Exploração de dados e análises inteligentes com IA
Com recursos como Smart Insights e Smart Discovery, potencializados por Inteligência Artificial e Machine Learning, os usuários podem investigar automaticamente os fatores que influenciam determinados resultados e identificar padrões relevantes nos dados.
Análise preditiva integrada
O SAC possui funcionalidades de machine learning e previsão automática que ajudam as empresas a projetarem tendências, estimar demanda e antecipar cenários de mercado.
Planejamento empresarial integrado
A plataforma também permite realizar planejamento financeiro, simulações de cenários (what-if) e planejamento colaborativo entre diferentes áreas da empresa.
Outro diferencial importante é a integração nativa com soluções SAP, como o ERP SAP S/4HANA, além da possibilidade de conectar dados de diversas fontes externas, como CRMs, sistemas de outros fornecedores e bancos de dados.
Isso cria uma visão unificada das informações da empresa e facilita a tomada de decisão baseada em dados confiáveis e atualizados.
SAP Analytics Cloud é com a ALFA – Consultoria SAP
Com soluções como o SAP Analytics Cloud, é possível integrar análise descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva, além de planejamento e IA, em uma única plataforma.
A ALFA é uma consultoria SAP Gold Partner, com 23 anos de experiência, mais de 600 projetos entregues no Brasil e no exterior e uma equipe de profissionais certificados que implementam essa solução.
A empresa figura entre os maiores parceiros SAP no Brasil, com cerca de 40 prêmios de excelência e atuação global. Nosso foco é organizar, otimizar e impulsionar o crescimento de clientes por meio das tecnologias inteligentes da SAP.
