Os 4 tipos de análise de dados e seus benefícios: descritiva, exploratória, preditiva e prescritiva

Introdução aos tipos de análise de dados

No universo de Data Analytics, os dados são o ponto de partida, mas o verdadeiro valor surge ao analisá-los de maneira estratégica. Para isso, existem diferentes tipos de análise de dados, cada um com seu objetivo e aplicação. Desde entender o que aconteceu até recomendar as melhores ações futuras, essas análises oferecem uma visão ampla e detalhada para apoiar decisões mais informadas.

Neste artigo, abordaremos os quatro tipos principais de análise de dados – descritiva, exploratória, preditiva e prescritiva – e explicaremos como eles funcionam, com exemplos práticos e aplicações reais.

1. Análise descritiva: entendendo o passado

A análise descritiva busca responder à pergunta: o que aconteceu? Ela se concentra em organizar e interpretar dados históricos, permitindo que organizações e indivíduos entendam padrões passados e tomem decisões com base em fatos concretos.

• Exemplo no varejo: uma rede de supermercados pode utilizar a análise descritiva para identificar os produtos mais vendidos durante as festas de fim de ano nos últimos cinco anos, entendendo padrões sazonais de compra;

• Exemplo em finanças pessoais: uma pessoa pode analisar seus gastos mensais passados para identificar em quais categorias, como alimentação ou lazer, está gastando mais dinheiro.

Esse tipo de análise é como olhar pelo retrovisor essencial para entender o histórico e preparar o terreno para decisões futuras.

2. Análise exploratória: encontrando padrões ocultos

A análise exploratória vai além de descrever o que aconteceu. Seu objetivo é descobrir padrões e conexões escondidas nos dados, muitas vezes utilizando ferramentas de visualização, como gráficos de dispersão, mapas de calor ou histogramas.

• Exemplo no marketing: uma empresa pode analisar dados de comportamento de seus clientes para descobrir que um segmento específico, como jovens adultos, responde melhor a campanhas realizadas em redes sociais;

• Exemplo na saúde: um hospital pode usar essa análise para identificar padrões em registros de pacientes, como horários com maior incidência de emergências, ajudando a ajustar equipes de plantão.

Esse tipo de análise é fundamental para gerar perguntas e hipóteses que guiam etapas analíticas mais avançadas.

3. Análise preditiva: olhando para o futuro

A análise preditiva utiliza modelos estatísticos e algoritmos de machine learning para responder à pergunta: o que pode acontecer? Com base em dados históricos e variáveis contextuais, ela projeta cenários futuros com uma boa margem de confiabilidade.

• Exemplo na logística: uma empresa de entregas pode prever atrasos em períodos de alta demanda, como Black Friday, e ajustar rotas ou aumentar equipes para garantir prazos;

• Exemplo no esporte: clubes de futebol podem usar análises preditivas para prever o desempenho de jogadores, considerando fatores como histórico de lesões, minutos jogados e condicionamento físico.

Essa análise permite antecipar oportunidades ou problemas, possibilitando um planejamento mais eficaz.

4. Análise prescritiva: decisões guiadas por dados

A análise prescritiva responde à pergunta mais importante: o que devemos fazer? Ela não apenas prevê cenários, mas também oferece recomendações baseadas em dados, utilizando algoritmos sofisticados para identificar a melhor ação a ser tomada.

• Exemplo em gestão de estoques: se a análise preditiva indica que a demanda por um produto cairá, a análise prescritiva pode sugerir estratégias como reduzir preços ou oferecer promoções para minimizar estoques encalhados;

• Exemplo na mobilidade urbana: cidades inteligentes podem usar essa análise para sugerir rotas alternativas a motoristas em tempo real, minimizando congestionamentos em horários de pico.

Por que integrar esses tipos de análise?

Embora cada tipo de análise tenha um papel específico, o verdadeiro potencial de Data Analytics surge quando elas são usadas de forma integrada, criando uma abordagem analítica completa.

Como destaca Bruno Scremin, Gerente de Data Analytics na Cadastra: "Cada etapa da análise responde a uma pergunta diferente, mas juntas, elas formam a base para decisões realmente transformadoras."

Conclusão

Compreender e aplicar os diferentes tipos de análise de dados é essencial em um mundo cada vez mais orientado por dados. Desde entender o passado até tomar decisões embasadas para o futuro, essas abordagens são ferramentas poderosas para qualquer setor ou projeto.

Seja no varejo, na saúde, na mobilidade ou na gestão de recursos, Data Analytics, com suas análises descritivas, exploratórias, preditivas e prescritivas, é o diferencial que transforma dados em resultados concretos.

Ao investir nessas abordagens, você não apenas adota práticas mais inteligentes, mas também constrói um futuro onde as decisões são fundamentadas, e os resultados, mais consistentes e impactantes. Transformar dados em ações nunca foi tão essencial – e tão possível.