Conheça os quatro principais tipos de análise de dados, veja como elas podem te ajudar na compreensão e projeção dos processos operacionais de sua empresa.
A execução de projetos bem sucedidos de análise de dados, sempre obedecem a algumas “etapas” consagradas no mundo do data science, esse roteiro é apropriado a praticamente qualquer área em que se deseje implantar processos de analytics.
Essas frações, que individualmente também podem ser tratadas como tipos de análise, são as seguintes: análise descritiva, análise de diagnóstico, análise preditiva e análise prescritiva. Conhecer cada uma das categorias, é fundamental para entender melhor a ciência de dados e ter insights de como as tecnologias de analytics podem impactar nos processos produtivos de sua empresa ou propriedade rural.
Neste artigo, explicaremos brevemente as principais características destas classes.
1 – Análise descritiva
A análise descritiva é a mais simples entre as quatro. Seu objetivo é responder a pergunta: “o quê está acontecendo?”.
Nesta fase, o analista busca limpar, organizar e apresentar os dados de forma imediata, buscando apresentar informações básicas sobre as operações atuais ou de histórico de uma organização.
A apresentação de um panorama através da organização dos dados em gráficos e tabelas é o resultado mais comum deste tipo de análise. Na maioria das empresas, seu uso é departamental, e é útil para basear-se em tomadas de decisões a curto prazo.
No geral, essas análises partem de dados armazenados no data warehouse da empresa e se utilizam de ferramentas para relatórios gerenciais, como Excel, Power BI, SAP, Oracle e Tableau.
Uma ferramenta muito conhecida de ferramenta que trabalha com este tipo de análise é o google analytics. No contexto do agro, esse tipo de análise seria útil, por exemplo, para obter percepção sobre a capacidade produtiva do solo de uma propriedade ao observar dados de histórico de safras.
2 – Análise de diagnóstico
Este tipo de análise é focada em encontrar respostas para o quadro corrente da empresa. Diante de um panorama pré determinado (oriundo de análises descritivas, por exemplo), procura-se encontrar explicações para as situações apresentadas.
Para cumprir com sua proposta investigativa, adicionam-se algumas ferramentas estatísticas aos processos para encontrar correlações entre eventos e inferir valores reveladores.
A apresentação dos resultados também depende de filtros e aplicações gráficas como o Power BI e o Tableau, o conhecimento em SQL também é uma grande ferramenta para o cientista de dados nesta etapa.
Voltando ao exemplo expresso no item anterior, a análise de diagnóstico poderia indicar a um produtor interessado em acompanhar a fertilidade do solo, a forma como determinada técnica de manejo ou eventos climáticos afetam sua produtividade.
3 – Análise preditiva
No momento em que entramos no contexto da análise preditiva, a preocupação com eventos atuais ou recentes cessa e dá espaço a tentativas de prever indicativos futuros e identificar as mais prováveis tendências de um processo.
Prever o futuro é uma tarefa tão difícil, que ainda é intangível para a humanidade, entretanto, em alguns casos, é possível fazer prognósticos aproximados.
Para tornar essa possibilidade em realidade, há um incremento de complexidade para a obtenção de resultados e se faz mais necessário o uso da tecnologia e o trabalho do cientista de dados.
Essa espécie de análise abusa de métodos e modelos estatísticos, algoritmos sofisticados, mineração de dados e Aprendizado de Máquina (Machine Learning) a um conjunto de dados coletados no presente ou no passado.
Nesta etapa, o volume de dados necessário para a realização dos prognósticos costuma ser muito maior que o utilizado em etapas anteriores, portanto, se utiliza o conceito de big data com mais frequência.
A previsão do agroclíma local em áreas rurais é um exemplo clássico de análise preditiva baseada em dados climáticos coletados in situ.
4 – Análise prescritiva
Essa é a forma final de projetos de analytics avançados. A análise prescritiva é uma forma de transformar as perspectivas futuras obtidas por análises preditivas, de acordo com tomadas de decisão.
Ela é fundamental, por exemplo, para mensurar o impacto de planos de ação que serão aplicados a determinado processo, o que também é extremamente útil para guiar os planejamentos operacionais com base nesses prognósticos.
A complexidade de sua implementação e alto valor decisório se devem a necessidade da incorporação de conhecimentos humanos, geralmente de especialistas em determinado segmento, para conseguir dar mais precisão aos modelos de previsão.
Agora que você conhece todos os tipos de análise, pode identificar qual é o ideal para as operações de sua organização. A SciCrop é especialista em analytics as a service e irá te ajudar a implementar a melhor agenda de dados em sua empresa.
