Power BI do Zero ao Avançado — Uma Visão Geral da Análise de Dados

Antes de começar os nossos primeiros passos em Power BI, é importante frisar que os dados devem passar por um processo para serem usados ​​para contar uma história. A análise de dados é a etapa de limpeza, modelagem e transformação dos dados para descobrir informações importantes. Os dados são então usados ​​em relatórios para apoiar a tomada de decisões críticas.

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À medida que o mundo se torna mais orientado por dados, a narrativa por meio da análise de dados está se tornando uma parte e um aspecto essencial das empresas grandes e pequenas. É por isso que as organizações continuam a contratar analistas de dados.

As empresas orientadas por dados tomam decisões com base na história que seus dados contam e, no mundo orientado por dados de hoje, os dados não estão sendo usados em todo o seu potencial, um desafio que a maioria das empresas enfrenta. A análise de dados é e deve ser um aspecto crítico de todas as organizações para ajudar a determinar o impacto em seus negócios, incluindo avaliar o sentimento do cliente, realizar pesquisas de mercado e produtos e identificar tendências ou outros insights de dados.

Embora o processo de análise de dados se concentre nas tarefas de limpeza, modelagem e visualização de dados, o conceito de análise de dados e sua importância para os negócios não devem ser subestimados. Para analisar dados, os principais componentes de análise são divididos nas seguintes categorias:

• Análise Descritiva
• Análise de Diagnóstico
• Análise Preditiva
• Análise Prescritiva
• Análise Cognitiva

Análise descritiva

A análise descritiva ajuda a responder perguntas sobre o que aconteceu com base em dados históricos. As técnicas de análise descritiva resumem grandes conjuntos de dados para descrever os resultados para as partes interessadas.

Ao desenvolver indicadores-chave de desempenho (KPIs), essas estratégias podem ajudar a rastrear o sucesso ou o fracasso dos principais objetivos. Métricas como retorno sobre o investimento (ROI) são usadas em muitos setores, e métricas especializadas são desenvolvidas para acompanhar o desempenho em setores específicos.

Um exemplo de análise descritiva é gerar relatórios para fornecer uma visão das vendas e dados financeiros de uma organização.

Análise de diagnóstico

A análise de diagnóstico ajuda a responder a perguntas sobre por que os eventos aconteceram. As técnicas de análise de diagnóstico complementam a análise descritiva básica e usam as descobertas da análise descritiva para descobrir a causa desses eventos. Em seguida, os indicadores de desempenho são investigados para descobrir por que esses eventos melhoraram ou pioraram. Geralmente, esse processo ocorre em três etapas:

1. Identifique anomalias nos dados. Essas anomalias podem ser mudanças inesperadas em uma métrica ou em um mercado específico.
2. Colete dados relacionados a essas anomalias.
3. Use técnicas estatísticas para descobrir relacionamentos e tendências que explicam essas anomalias.

Análise preditiva

A análise preditiva ajuda a responder perguntas sobre o que acontecerá no futuro. As técnicas de análise preditiva usam dados históricos para identificar tendências e determinar se elas provavelmente se repetirão. As ferramentas analíticas preditivas fornecem informações valiosas sobre o que pode acontecer no futuro. As técnicas incluem uma variedade de técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina, como redes neurais, árvores de decisão e regressão.

Análise prescritiva

A análise prescritiva ajuda a responder perguntas sobre quais ações devem ser tomadas para atingir uma meta ou meta. Ao usar insights de análises preditivas, as organizações podem tomar decisões orientadas por dados. Essa técnica permite que as empresas tomem decisões informadas diante da incerteza. As técnicas de análise prescritiva contam com o aprendizado de máquina como uma das estratégias para encontrar padrões em grandes conjuntos de dados. Ao analisar decisões e eventos passados, as organizações podem estimar a probabilidade de resultados diferentes.

Análise cognitiva

A análise cognitiva tenta extrair inferências de dados e padrões existentes, derivar conclusões com base em bases de conhecimento existentes e, em seguida, adicionar essas descobertas de volta à base de conhecimento para futuras inferências, um ciclo de feedback de autoaprendizagem. A análise cognitiva ajuda você a saber o que pode acontecer se as circunstâncias mudarem e determinar como você pode lidar com essas situações.

As inferências não são consultas estruturadas com base em um banco de dados de regras; em vez disso, são hipóteses não estruturadas que são coletadas de várias fontes e expressas com vários graus de confiança. A análise cognitiva eficaz depende de algoritmos de aprendizado de máquina e usará vários conceitos de processamento de linguagem natural para entender fontes de dados anteriormente inexploradas, como logs de conversas de call center e análises de produtos.

Exemplo

Ao habilitar relatórios e visualizações de dados, uma empresa de varejo usa análises descritivas para observar padrões de compras de anos anteriores para determinar quais produtos podem ser populares no próximo ano. A empresa também pode analisar dados de suporte para entender por que um determinado produto era popular e se essa tendência continua, o que os ajudará a determinar se devem continuar estocando esse produto.

Uma empresa pode determinar que um determinado produto era popular durante um período de tempo específico. Em seguida, eles podem usar essa análise para determinar se determinados esforços de marketing ou atividades sociais online contribuíram para o aumento das vendas.

Uma faceta subjacente da análise de dados é que uma empresa precisa confiar em seus dados. Como prática, o processo de análise de dados capturará dados de fontes confiáveis e os transformará em algo consumível, significativo e de fácil compreensão para ajudar no processo de tomada de decisão. A análise de dados permite que as empresas entendam completamente seus dados por meio de processos e decisões orientados por dados, permitindo que tenham confiança em suas decisões.

À medida que a quantidade de dados cresce, aumenta também a necessidade de analistas de dados. Um analista de dados sabe como organizar as informações e destilá-las em algo relevante e compreensível. Um analista de dados sabe como coletar os dados certos e o que fazer com eles, ou seja, entender os dados em sua sobrecarga de dados.

No próximo artigo, iremos abordar os conceitos sobre os Papéis dos Dados.