Business Analytics: o que é, como aplicar, como se destacar, ferramentas e mais

Business Analytics é um conceito que se refere à estatística aplicada a negócios. Neste artigo você verá onde e como se aplica o Business Analytics, como se destacar nesta área, bem como os tipos de análises, ferramentas e processos analíticos.

Como se utiliza o Business Analytics?

Aplicar estatística a negócios é utilizar a base de dados deste business para:

  • Trazer “insights” para as empresas,
  • Resolver problemas das empresas e
  • Ajudá-las com tomada de decisões mais eficientes.

Para trabalhar com Business Analytics é importante ter conhecimento em 3 áreas: Estatística + Negócios + Computação.

Figura 1: os pilares de Business Analytics

PIRÂMIDE DA SABEDORIA EM BUSINESS ANALYTICS:

A pirâmide da sabedoria é uma hierarquia que pode ser aplicada em diversas áreas. Trazendo ela para o Business Analytics, podemos dizer que é você saber usar os dados com sabedoria.

Figura 2: Pirâmide da Sabedoria em Business Analytics

Para ler a pirâmide, começamos na sua base e vamos subindo. Então seria assim:

  • Dados: Valores “raw” – são os valores “cru” – do jeito que você os recebe.
  • Informação: Transformar os dados em significado.
  • Conhecimento: Depois dos dados transformados, você começa a entender o contexto.
  • Sabedoria: Saber aplicar.

Onde se aplica o Business Analytics?

Veja abaixo alguns exemplos de aplicação:

  • Relacionamento com o consumidor: usar os dados do cliente para entender as preferências do cliente.
  • Campanhas de marketing: informações de qual tipo de cliente a empresa busca.
  • Gerenciamento de Supply Chain: mais eficiente com o uso de dados.
  • Recursos Humanos: número ideal de empregados e quantos precisam contratar.
  • Precificação: preço ideal de produtos.
  • Estratégia no esporte: analisar a performance do jogador.

Para quê uma empresa usa o Business Analytics?

Entenda porque uma empresa usa ou deveria utilizar o Business Analytics:

  • Concorrência: ganhar vantagem sobre os concorrentes e aumentar receita de produtos e serviços.
  • Eficiência: reduzir custos de recursos ou processos internos.
  • Satisfação do consumidor: melhorar a experiência e encorajar a lealdade do consumidor.

Exemplo: Como aplicar dados se eu trabalho em um banco?

Analisando dados de um banco, podemos:

  • Predizer quem tem a maior chance de pedir um cartão de crédito;
  • Estimar o gasto mensal médio do cliente;
  • Estimar quem tem maior chance de não pagar por um empréstimo;
  • Diminuir o turnover dos empregados (rotatividade).

Por quê entrar na área de Business Analytics?

O mercado de Business Analytics é extremamente promissor. Os principais motivos para você entrar nesta área são:

  • Demanda: as empresas estão cada vez mais vendo a importância de usar dados, mas não há profissionais suficientes, e com isso o salário aumenta.
  • Desafio: se você gosta de desafios, você vai analisar os dados e dar insights para a empresa e com isso pode mudar o rumo.
  • Curiosidade: tentar extrair informações dos dados, mesmo sem ninguém perguntar. Ter a curiosidade de ir atrás do que os números estão falando.

Tipos de análises estatísticas aplicadas a negócios

Para aplicar o Business Analytics é necessário começar entendendo sobre o negócio: 

Comece com o problema que você quer resolver.

  • Descritiva: o que aconteceu? (você analisa com os dados que já tem)
  • Preditiva: o que pode acontecer? (você prevê com os dados que você tem)
  • Prescritiva: o que devemos fazer? (a ação que devemos tomar)

Como ser bem sucedido na estatística e no Business Analytics?

Hoje em dia, além das habilidades técnicas, as empresas estão cada vez mais buscando pessoas que possuam habilidades comportamentais.

A habilidade comportamental (soft skills) desenvolvida é fundamental para complementar a habilidade técnica e você se aprimorar enquanto profissional.

Hard Skills (habilidades técnicas):

  • Estatística
  • Programação
  • Software
  • Conhecimento do negócio

Soft Skills (habilidades interpessoais/ comportamentais):

  • Curiosidade
  • Interesse
  • Criatividade
  • Comunicação

Como aprimorar as Soft Skills e se destacar no mercado de Business Analytics?

Como Professora de Estatística Aplicada, eu gosto de trazer exemplos práticos dos conceitos que eu trago. Então para você entender a importância das Soft Skills e como aplicar ela em sua vida eu vou compartilhar com você um pouco da minha história.

Quando eu era criança e adolescente, era muito tímida. Eu adorava matemática na escola, mas nem cogitei a possibilidade de cursar matemática na faculdade porque eu achava que só poderia ser professora e eu nunca conseguiria falar na frente das pessoas. Foi então que eu soube que existia um curso de estatística e que eu poderia trabalhar em uma empresa ao me formar.

Acontece que mesmo trabalhando em uma empresa, não escapei de ter que enfrentar minha timidez.

Não me contaram na escola, muito menos na faculdade, sobre outras habilidades necessárias para ser bem sucedido.

A curiosidade precisa estar presente ao -namorar- os dados, por exemplo. Se você não sabe o que eu estou falando, clique aqui.

Pode ser que, assim como eu, você pense que não consegue se apresentar, se comunicar direito, que não “nasceu com esse dom”.

Mas eu tenho uma notícia para te dar: Todas essas habilidades podem ser treinadas. Busque técnicas, vídeos e livros que te ensinem também o desenvolvimento dessas habilidades.

A primeira vez que eu tive que me apresentar, foi horrível. Mesmo treinando, não adiantou. Eu tremia, suava frio e quase tive dor de barriga.

Eu segui uma técnica de apresentação que foi me filmar apresentando, para que depois eu assistisse como meu expectador me assistia. Na época não existia smartphone. Eu tinha aquela câmera digital prateada (quem é dessa época?), colocava no móvel e me filmava sem nem conseguir me ver enquanto falava.

Ao assistir a filmagem, sentia vergonha alheia de mim mesma. Tudo estava ruim. Às vezes parecia que eu era um robô e às vezes parecia que eu ia voar de tanto mexer. Mas com isso, eu aprendi a ficar consciente enquanto apresentava, e a cada treino alguma coisa melhorava.

Foi através da repetição e determinação que hoje eu sou capaz de falar em público, me apresentar e gravar vídeos, ensinando para milhares de pessoas.

Treine, se filme, assista, seja crítico e faça melhor. Não desista! Você pode aprender tudo com prática. O sucesso é consequência.

Ferramentas para o Business Analytics

O Business Analytics engloba todas as áreas que você usa na sua empresa. Algumas ferramentas importantes que toda empresa usa:

  • Excel: explora e analisa dados
  • Tableau/ Power BI: visualiza dados em dashboard
  • Python/ R: constrói modelos estatísticos
  • SQL: interage entre as bases de dados

Processo analítico na estatística aplicada

Abaixo segue os passos de como a parte analítica do business funciona:

Figura 3: Processo analítico no Business Analytics

1) Definir os Objetivos: o que você quer solucionar / pesquisar?

2) Coletar os dados: quando a empresa ainda não têm os dados, é preciso entrar em ação para começar a coletar.

3) Explorar os dados: “namore” os dados, observe bem cada informação coletada.

4) Preparar os dados: Geralmente é a parte que demanda mais tempo, você precisa fazer uma “limpeza” destes dados.

5) Analisar os dados: Aplique a análise necessária para seu objetivo.

6) Apresentar os dados: É necessário “traduzir” resultado do “estatistiquês” para o “português”, para que o resultado se torne compreensível ao dono do negócio e equipe.

Bônus: o que colocar em um projeto de Business Analytics?

ETAPAS DE UM PROJETO

Introdução: Resumo do projeto, incluindo o problema, os tipos de dados usados e o “highlight” da solução. (ponto chave)

Dados: Detalhe sobre os dados, variáveis e termos técnicos, passos tomados na preparação dos dados, incluindo observações falantes ou anormalidades.

Análise: O processo construtivo por trás da análise, visualização de dados, métodos, resultados interessantes ou significantes ao projeto.

Resultados e conclusão: Resumir os resultados e sua recomendação para tomada de decisão.

Este artigo te ajudou? Comente aqui abaixo para eu saber.

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Prof. Fernanda Maciel

Prof. Fernanda Maciel

Professora de Business Analytics na California State University

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