Identificando projetos de Analytics

Um Projeto de Analytics é uma iniciativa de melhoria de negócios baseada em uma profunda análise de dados e que entrega um produto final previamente acordado.

Assim como os demais projetos de melhoria e transformação de negócios, essas iniciativas precisam focar na resolução de um problema específico, mesmo que o escopo seja amplo.

O produto ou tipo de projeto de Analytics pode ser dividido nas seguintes categorias:

Análise descritiva

Como o próprio nome diz, nessa análise o objetivo é descrever o que está acontecendo. Dados são analisados dentro de um objetivo de negócio, como mostrar perfil dos clientes que visitam a um site de e-commerce, Análise de vendas por produto e por cliente, Desempenho de linhas de produção, etc.

O produto dessa análise, geralmente um relatório ou dashboards com os dados mais relevantes, dá mais visibilidade do que está acontecendo nos processos estudados.

Análise diagnóstica

É uma análise de dados históricos que é, em fato, uma análise de causa. Ela não só mostra o que está acontecendo mas também diz por quê. Ela pode inclusive responder à perguntas similares a testes de hipótese: Medicamento A é mais eficiente que Medicamento B?, Quem trabalha em home office tem maior produtividade que aqueles que trabalham em escritório?, Qual ação de marketing deu maior impacto nas vendas?

Análise preditiva

Na análise preditiva espera-se prever o futuro (com certa margem de erro, claro). Constrói-se um modelo estatístico utilizando dados históricos e aplica-se este modelo para dados novos/desconhecidos. Modelos aqui podem ser desde simples regressões lineares até redes de Deep Learning, mas que responderão – com certa margem de erro – qual a probabilidade de um cliente fazer uma compra do produto caso ele tenha acessado o site, qual a vida útil de um componente, qual a probabilidade de um político ganhar uma eleição.

Análise prescritiva

Nesta análise você confia ao modelo estatístico a prescrição ou sugestão de uma ação. A decisão em si nem sempre faz parte do pacote, mas os modelos, nesse caso, usarão a opção com maior probabilidade como sugestão de ação.

O exemplo comum é sugestão de produtos baseado em suas visitas ou compras anteriores. O sistema lhe sugere comprar pilhas junto com uma boneca que fala pois diversos clientes fizeram o mesmo no passado.

Também é dessa maneira que um sistema como Uber ou 99 usam para designar um motorista quando você solicita.