Examinar dados brutos de maneira inteligente é a promessa da ferramenta Data Analytics que pode tirar diversas conclusões com base nas informações e dados coletados de forma moderna e automatizada.
Entenda melhor o que é o Data Analytics, a diferença entre essa ferramenta e o Data Science e como aplicar no setor financeiro.
O que é o Data Analytics?
O Data Analytics é uma forma de ciência que busca analisar dados brutos, explorando informações e identificando tendências e padrões de forma inteligente. Seu objetivo é, por meio dessa análise estratégica de dados, extrair insight valiosos que possam ajudar na tomada de decisões estratégicas dentro de uma empresa.
Por meio desta ferramenta é possível analisar uma base de dados de forma automatizada e em tempo real garantindo melhores resultados muito mais rápidos e impactantes às organizações e sistemas.
Tipos e aplicações
Basicamente o Analytics é uma solução que se aplica em diferentes contextos analíticos. Veja abaixo alguns deles:
- Análise descritiva: descreve o que aconteceu como, por exemplo, quais foram as vendas ocorridas na semana;
- Análise de diagnóstico: define os motivos de tal ação ter ocorrido como, por exemplo, por que as vendas aumentaram entre uma semana e outra;
- Análise preditiva: estabelece projeções sobre o que pode acontecer como, por exemplo, como as vendas serão na próxima temporada;
- Análise prescritiva: determina as próximas ações diante de um cenário futuro como, por exemplo, saber a quantidade de produtos que se deve enviar para não faltar na próxima temporada.
Data Analytics x Data Science
Muitos confundem o Data Science com o Data Analytics dentro do Big Data. No entanto, é importante destacar que são diferentes. Ainda que ambos façam parte de um aglomerado matemático, estatístico e focado no desenvolvimento, seus propósitos diferem.
O Data Science tem como objetivo extrair e interpretar dados e informações derivados de muitos dados coletados de uma empresa particular de uso próprio através de algoritmos matemáticos e base em estatísticas que mostram como agir diante de certas circunstâncias.
Já o Data Analytics é uma função mais específica dentro do Data Science. Ele busca entender tendências e métricas para tomada de decisões importantes de forma mais precisa alcançando melhores resultados.
Ou seja, o Data Science centra uma pesquisa mais ampla e técnica enquanto o Analytics formula correlações entre os dados e tem foco em solução de problemas existentes.
Por que aplicar Data Analytics no setor financeiro?
Aplicar o Data Analytics no setor financeiro é uma estratégia inteligente e essencial, visto que os benefícios são variados, tais como:
- Proporciona um conhecimento de dados mais amplo sobre os setores atendidos e o mercado de atuação, identificando preferências e especificações do grupo de clientes, bem como histórico de pagamento e detecções necessárias do comportamento financeiro para poder desenhar ofertas adequadas a cada perfil, aumentando a possibilidade de receita e resultados;
- Melhora o entendimento do negócio, otimizando a tomada na parte externa e para os investidores, além de posicionar a organização a frente de diversos ecossistemas auxiliando no alcance e manutenção da conformidade;
- Diminui riscos pelas incertezas do mercado, atuando com maior assertividade;
- Ajuda no estudo de estratégias que reduzem inadimplência, definem contatos, abordagens, melhoram a comunicação, a negociação e muito mais.
A análise de dados é um emprego de sucesso não só para prever e elaborar estratégias, mas também para mantes a segurança das instituições evitando fraudes.
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