A análise de dados consiste no uso ferramentas que transformam uma base ou um grande volume de informações desconexas, em uma peça informativa de fácil entendimento. Normalmente as ferramentas de análise transformam esses dados em imagens gráficas.

Assim, se torna possível gerar insights significativos para tomar decisões mais sólidas.

Atualmente as interações que temos no mundo digital geram grandes quantidades de informações relevantes e nós podemos usar essas informações para tomar melhores decisões.

Por exemplo, podemos entender a jornada do usuário até o momento de uma compra digital, ou geolocalizações que fazem mais sentido para nossos anúncios.

Compreendemos também, quais os principais canais onde nossos clientes se comunicam, onde nossa audiência se informa, tipos de conteúdos que fazem mais sentido para nossos públicos e etc…

Quando falamos de análise de dados portanto, é importante lembrar que o objetivo é gerar ideias que conduzam novas estratégias. A essas ideias damos o nome de “insights”.

Nesse artigo você verá 8 dicas para implantas esse processo:

• Análise de dados e coleta.
• Como fazer análise de dados.
• Ferramentas.
• Mídias sociais.
• Demanda de analista de dados no mercado brasileiro.
• Quanto ganha um analista.
• Cursos, livros e dicas.
• Saiba fazer bom uso dos dados que te cercam.

Análise de dados e coleta

Para coletar e analisar dados, o primeiro passo é definir o objetivo da análise. Dessa forma você evita perder tempo com informações supérfluas.

Os dados podem ser coletados de diversas maneiras e isso depende muito das ferramentas de análises que você vai usar.

Podemos coletá-los extraindo planilhas CSV de softwares, ou com integrações desenvolvidas por um programador.

Existem softwares de integração para coleta e também plataformas que integram as fontes de dados, coletam e entregam os relatórios, dashoards e análises prontas.

Os dados podem ser quantitativos ou qualitativos.

Primeiramente, dados quantitativos levam em conta a quantidade e buscam padrões.

Já os dados qualitativos, podem conter opiniões, pontos de vista, avaliações, análises, cruzamentos, feedbacks e etc…

Além do mais, é uma obrigação do coletor de dados prezar pelas adequações à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

Isso significa respeitar as fontes comprometendo-se a tratar corretamente as informações, sem repassá-las, ou usá-las para fins diferentes do que o acordado.

Sendo assim, quando é necessário coletar um conjunto de dados para fazer análises, é importante fazer um backup estruturado desses dados.

Por isso, dados originais não devem ser alterados, já que poderão ser consultados novamente no futuro e comparados com diferentes períodos.

Quando é necessário fazer modificações na estrutura de dados, seja para criar gráficos ou padrões, elas deve-se fazer uma replica do arquivo.

Assim é possível fazer correlações entre as informações originais e as editadas.

Hoje em dia existem várias plataformas que otimizam o processo de dados. Porém muitas delas exigem conhecimento técnico em B.I, desenvolvedores e profissionais de design.

Quando você usa uma ferramenta de B.I de “alto contato” é necessário que exista um time de B.I envolvido, o que encarece e pode inviabilizar um projeto de dados.

Como fazer análise de dados.

Fazer análises é simples desde que tenhamos clareza sobre as métricas que importam e os objetivos que deseja alcançar.

Quando você enxerga os padrões e alterações em gráficos de fácil compreensão, torna-se mais fácil definir as ações necessárias para que suas estratégias deem resultado.

Muitas vezes vemos analistas que se preocupam com métricas de vaidade.

Número de curtidas em posts, número de seguidores, comentários… na maioria das vezes essas métricas não dizem muito sobre o negócio.

Métricas mais importantes devem ser priorizadas como custo de aquisição do cliente, custo por lead, LTV, CTR, taxa de conversão entre etapas, entre outras.

Mas quando falamos em Big Data, não são só dados de performance que importam.

Em casos de análises de grandes bancos de dados, que armazenam informações a respeito do histórico de clientes, temos outros tipos de análises e insights.

Por exemplo um sistema de banco, que busca o histórico de pagamento do cliente para liberar crédito, confere o risco daquela relação e assegura uma decisão mais assertiva.

Esse tipo de análise requer um estudo aprofundado e detalhado do histórico de uma fonte de dados. Assim, se torna possível criar padrões, antecipando o impacto no presente.

Para análises preditivas, primeiramente é importante que haja uma massa de dados históricos que demonstrem um padrão.

É o caso do Netflix que usa Inteligência Artificial para criar as recomendações do que você deve assistir, baseado na sua jornada dentro da plataforma.

Por fim, toda análise necessita de iteração, ou seja, esteja sempre atento aos padrões e a pontos fora da curva que podem representar grandes riscos ou grandes oportunidades.

Ferramentas para análise de dados

As ferramentas para análise de dados visam simplificar esse processo, que por muitas vezes é bastante complexo.

No início de tudo, buscar dados para analisar era muito difícil. Não haviam ferramentas, que integravam as fontes de dados e traziam em visualizações e painéis de fácil compreensão.

Com o tempo, foram surgindo as plataformas que chamamos de “High Touch”.

Plataformas como o Tableau e o PowerBI, necessitam de uma interação muito próxima com profissionais técnicos e por isso as chamamos de ferramentas de B.I high touch.

Essas ferramentas demandam times técnicos para a desenvolvimento e setup de integrações, estruturação de dados em planilhas e construção das visualizações.  

Um dos maiores dilemas das áreas de marketing por exemplo, é o grande volume de trabalho manual que um projeto de dados exige.

Você pode ler mais sobre isso aqui: Analise de dados: enquanto BI cria dashboards, quem analisa?

Antes de mais nada, você precisará de um colaborador altamente qualificado, que receba um alto salário e só vai estruturar dados em planilhas, sem tempo para analisá-los.

Assim, com as ferramentas hight touch, temos uma grande perda de produtividade nas áreas de B.I

Além disso, essas ferramentas não integram por si só em fontes de dados, por isso é necessário contratar ferramentas terceiras, para fazer a integração e a coleta dos dados.

Isso causa problemas técnicos da transmissão dos dados e dificulta o processo de análises.

Dados precisam de agilidade,

no entanto, se é necessário analisar dados em tempo real para tomarmos decisões mais rápidas e inteligentes, como reduzir o tempo do processo de dados e melhorar a produtividade?

A bola da vez no segmento de dados é a automação.

Por isso, faz cada vez mais sentido usar uma ferramenta de B.I Low Touch.

Ferramentas de B.I Low Touch demandam quase nenhuma necessidade de um profissional técnico, para atuar no processo de dados.

Com esse tipo de ferramenta é possível ter um framework plug and play, ou seja, você pluga as fontes de dados de maneira simplificada e recebe os dashboard para a analisar em poucos minutos.

E com um framework simplificado, sem a necessidade de contratar um time, fica muito mais simples e rápido, implantar um projeto de dados no seu negócio.

Caso queira conhecer uma plataforma de B.I Low Touch veja aqui.

PowerBI

O Power BI é uma ferramenta de BI hight touch da Microsoft.

Ela tem como objetivo apresentar painéis gráficos com informações sobre dados de diversas fontes.

Por ser uma ferramenta que não tem integração nativa com outras fontes de dados, o PowerBI necessita minimamente de um profissional dedicado, para que funcione.

Esse profissional será responsável por extrair dados em planilhas CSV das fontes a serem analisadas e estruturar essas planilhas para que a ferramenta possa consumir os dados e apresentá-los.

Por ser uma ferramenta gratuita, a primeira vista o PowerBI parece muito interessante.

Porém, como ela demanda profissionais de business intelligence, as operações acabam se tornando bastante dispendiosas.

Tableau

Outro exemplo de ferramenta é o Tableau.

Mais focada no design atrativo das visualizações, Tableau é uma ferramenta de B.I hight touch, que necessita de contato próximo com times de tecnologia.

Como a ferramenta tem poucas integrações nativas com fontes de dados, é necessário ter desenvolvedores no time para construir as integrações. 

Sendo assim é outra ferramenta que torna as operações de dados muito caras.

Contudo, ferramentas estrangeiras trazem outros inconvenientes para usuários brasileiros.

A falta de suporte rápido aos clientes, é um grande problema quando se trata de análise de dados.

Os chamados podem demorar mais de 24 horas para serem atendidos, assim sua operação de dados pode se tornar insegura e lenta.

Keep.i

A Keep.i é a primeira ferramenta de B.I Low Touch brasileira.

Isso significa dizer que os usuários não precisam de times de desenvolvedores e de B.I dedicados.

A Keep.i automatiza todo o seu processo de dados, aumentando a produtividade e reduzindo os custos.

Você deveria facilitar seu framework de dados com a automação de integrações, coleta e até da geração de insights para construir uma cultura data driven.

Com um processo super simplificado, evita-se a necessidade de um time técnico e seu time pode focar no que realmente importa, analisar os dados e gerar insights.

Além disso, a Keep.i também entrega o insights report.

Com ele, nossa Inteligência Artificial, supervisionada por um cientista de dados, leva insights técnicos e oportunidades de negócios aos usuários.

E com a diminuição do trabalho operacional/manual, as áreas de B.I ganham agilidade e se tornam mais produtivas, além de terem redução de custos.

 

Quer se aprofundar no assunto?

Leia mais:

Dashboard de vendas: o guia definitivo

5 dicas rápidas para gerar insights com Google Analytics

Métricas de redes sociais: analise com Dashboards

Análise de dados de mídias sociais

Agora que já sabemos como a análise de dados funciona e por que é importante, vamos olhar para mídias sociais e suas particularidades.

Análise do Facebook insights

Confira suas estratégias no facebook insights:

No facebook insights você pode analisar o crescimento da sua audiência, engajamento do público e também seu posicionamento, buscando entender se quem engaja com seu conteúdo é de fato a sua persona.

Já sabemos que a plataforma vem diminuindo a taxa de entrega orgânica dos posts para que se aumente o investimento financeiro em ads.

Por isso, seguidores de páginas comerciais, muitas vezes não recebem os conteúdos que você posta.

Para mitigar os efeitos da redução do alcance orgânico, podemos citar algumas estratégias:

O horário da publicação é importante portanto, entenda seu público.

Os grupos tem sido cada vez mais priorizados pelo facebook, por isso, use-os para criar pontos de contato e gerar valor para sua audiência.

Grupos também te ajudam a criar um senso de comunidade em torno da sua marca. Escreva conteúdos que geram valor e resolva dores e dúvidas do seu público.

O facebook distribui o conteúdo baseado no engajamento, assim quanto mais seus seguidores curtirem, compartilharem e comentarem os posts, mais eles serão disseminados.

Entre todas essas ações, o compartilhamento é a que gera mais relevância ao algoritmo do facebook.

Análise de dados no Linkedin

No Linkedin, a análise precisa ser mais profunda.

Por exemplo, “impressões”, apresentam a quantidade de vezes que aquele post foi visualizado, mesmo que pela mesma pessoa.

Isso torna o dado mais genérico, então é preciso cruzar os dados de números de likes, compartilhamentos, cliques, impressões e impressões únicas, para entender a taxa de engajamento.

A rede social também entrega o Social Selling Index (SSI), índice que mostra como seu perfil é avaliado no seu mercado.

 

                                                             Social Selling Index no Linkedin

 

A ferramenta possibilita entender seu ranking de atividade comparado a sua rede, como está seu network, se você está desenvolvendo sua marca pessoal, se conectando com as pessoas certas e construindo relacionamentos importantes.

Você consegue acessar o seu Social Selling Index pela url: https://www.linkedin.com/sales/ssi

Outra característica do Linkedin, por ser uma rede social de negócios são os processos seletivos. Por isso nele é possível ter o “Talent Insights”.

A ferramenta gera inteligência na hora de contratar profissionais, bem como entrega diversos insights sobre o candidato.

Você consegue ter visão de benchmark, recebe acesso às principais habilidades do candidato, pode perceber alguns gaps de conhecimento e ver os dados em tempo real.

Instagram insights

O Instagram é um pouco diferente, já que a rede possui o Instagram Insights, para contas business, o que torna o acesso aos dados mais fácil.

Através de informações demográficas dos seguidores, como faixa etária, localização e até melhor horário para posts, é possível encontrar um direcionamento mais claro.

Apesar de ter insights sobre alcance, impressões, interações, visualizações e até visitas ao seu perfil, ainda é preciso ter cuidado.

Na hora de analisar dados de qualquer mídia social é importante priorizar métricas que façam mais sentido ao negócio.

Uma operação com mais métricas do que é necessário, torna as analises mais difíceis, por isso saiba priorizar o que de fato importa.

YouTube dashboard

No caso do Youtube, a análise é ainda mais particular, pois cada canal tem suas características, ou seja, não existe um padrão universal para comparar dados. 

No entanto um dado importante é a média de tempo que o público assiste aos seus vídeos.

Se os seus conteúdos não são assistidos mais de 30% de tempo talvez você precisa testar novos formatos.

Se a duração é alta, a partir de 90% significa que o público enxerga valor e você pode replicar o formato. Encaixe propagandas e CTAs para aproveitar a demanda.

Como cada canal no Youtube tem sua particularidade, não é possível dizer a quantidade de comentários ou compartilhamentos esperada para um determinado número de visualizações.

O Analytics do Youtube é mais específico do que o de outras ferramentas.

Assim, mostra relatórios atualizados diariamente com a origem de tráfego, informações demográficas, número de inscritos, tempo de visualização dos vídeos, comentários e compartilhamentos.

A partir disso, quem analisa as informações pode criar um padrão de uso, comparar quantidade de comentários e feedbacks e usar essas informações para criar conteúdos que cativem o público.

Mercado brasileiro demanda por analistas de dados

A demanda por analistas de sistemas é grande e foi alavancada em mais de 600% entre 2019 e 2020.

Com a pandemia de Covid 19 e o grande salto do mercado digital, causado pelo isolamento, profissionais de análise e cientistas de dados têm sido muito buscados.

O aumento da demanda por profissionais de dados ocorre, pois empresas entenderam que suas decisões não podem ser baseadas em feeling ou achismo.

Com a transformação digital como um dos principais objetivos de empresas durante a pandemia, profissionais de dados se tornam necessários

Além disso, faz parte do trabalho desse profissional pensar na arquitetura do software e ainda ser responsável por propor a interface a ser usada.

Alguns relatórios apontam um déficit de até 300 mil profissionais de dados e analistas de sistemas, até o ano de 2023.

Salário de analistas de dados no Brasil

De acordo com pesquisa feita pelo site Vagas, um analista de dados ganha em média R$ 4.525 por mês.

A remuneração se inicia, geralmente, no valor de R$ 3.300, enquanto o salário máximo pode ultrapassar os R$ 15.000.

Para trabalhar nesse cargo, você pode cursar diversas áreas de estudos.
Aqui segue uma lista: Sistemas de Informação, Informática, Ciência da Computação e Administração de Empresas.

Confira abaixo as cidades que mais necessitam de profissionais de dados, de acordo com o levantamento da Jobby Doo.

Cursos, Livros e dicas sobre dados

Separamos algumas dicas de livros, cursos e podcasts para você que quer conhecer melhor a profissão ou a análise de dados.

O Curso Digital House está entre os três mais procurados no google atualmente. Tem duração de 5 meses, é remoto e 100% ao vivo.

Também é possível se aprofundar no assunto através da leitura de livros.

Seguem algumas de nossas sugestões:

Business e análise de dados para gestão do negócio

Introdução a análise de dados categóricos com aplicação

Por fim, nossa última indicação é o Podcast Not So Standard Deviations.

Nesse podcast, Roger Peng e a Hillary Parker falam sobre as últimas notícias em ciências e análise de dados, nas empresas e no meio acadêmico.

Conclusão: Saiba fazer bom uso dos dados que te cercam

Nesse artigo mostramos que com o aumento das conexões e da tecnologia, é crucial fazer um bom uso dos dados e ter cuidado ao analisá-los.

Os acessos a sites, formulários preenchidos, jornada de usuários e etc, geram dados importantes que podem gerar inteligência aos negócios.

Por isso, sempre tenha em mente que proteger dados fornecidos, não modificá-los e ter acesso seguro as suas fontes é a chave para um processo bem estruturado.

A análise de dados mitiga erros e riscos e aumenta sua produtividade, com maiores acertos em tomadas de decisões.

Por fim, sugerimos que se aprofunde nesse tema e se quiser podemos ajudá-lo.