O que é análise descritiva?

A análise descritiva é uma interpretação estatística usada para analisar dados históricos e identificar padrões e relacionamentos. A análise descritiva busca descrever um evento, fenômeno ou resultado. Ela ajuda a compreender o que aconteceu no passado e fornece às empresas a base perfeita para acompanhar tendências.

A análise descritiva trata de encontrar significado nos dados. Os dados precisam de contexto: a análise mostra onde e quando transformar números em padrões mensuráveis.

Como uma forma de análise de dados, a análise descritiva é um dos quatro tipos principais de análise de dados. Os outros são análise diagnóstica, análise preditiva e análise prescritiva.

Como os quatro tipos de análise funcionam juntos

Em um sentido geral, a análise trata da descoberta de padrões nos dados e da comunicação dessas tendências às diversas partes interessadas. Ao trabalhar com dados ricos registrados, a análise usa estatísticas, programação e pesquisa operacional para validar o desempenho dos dados. Existem quatro tipos básicos de análise – descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva.

As organizações muitas vezes combinam análises descritivas e outras formas para chegar a uma visão mais ampla do desempenho da empresa. A análise descritiva resume e interpreta dados históricos, enquanto outros artigos analíticos examinam as causas por trás das tendências e resultados futuros. Além da análise realizada pelos humanos, o processo provavelmente utiliza aprendizado de máquina para detectar padrões e conexões nos dados automaticamente.

A análise diagnóstica examina por que as coisas aconteceram daquela maneira, diagnosticando um problema ou causa raiz. Ela procura identificar as causas das tendências e anomalias que a análise descritiva pode ter detectado anteriormente. A análise diagnóstica pode fazer isso com mineração e correlação de dados, entre outros métodos.

Como o nome sugere, a análise preditiva usa dados históricos para fazer previsões. As previsões usam probabilidade e apresentam possíveis efeitos de resultados futuros específicos. Isto permite que a gerência das organizações trabalhe com uma abordagem proativa e baseada em dados para a sua tomada de decisões. A empresa também pode utilizar análises preditivas para compreender o possível impacto dos problemas.

E, finalmente, a análise prescritiva utiliza resultados de análises descritivas, diagnósticas e preditivas para fornecer sugestões de como as empresas podem garantir bons resultados potenciais.

Que informações a análise descritiva fornece?

A análise descritiva pode ser aplicada a uma ampla variedade de atividades operacionais diárias de uma empresa. Relatórios sobre estoque, vários fluxos de trabalho, números de vendas e estatísticas de receita são todos baseados em análises descritivas. Juntos, esses relatórios oferecem à empresa uma visão histórica de suas operações. Os dados contidos nessas declarações podem ser coletados para servir de base para criar instantâneos específicos de várias funções relacionadas aos negócios.

A análise social é um exemplo de análise descritiva para criar tais instantâneos. Para cada postagem nas redes sociais, pode-se fazer uma análise dos seguidores da página, das curtidas que uma postagem recebe, dos comentários interativos, do número de visualizações da página e do tempo de resposta disponível. Todos esses fatores determinam o impacto da página em seu público-alvo e, quando agregados, focarão em eventuais lacunas ou áreas de melhoria. Isso ajuda a compreender melhor as atitudes do consumidor.

No entanto, a análise descritiva apenas determina padrões e não se aventura além da análise superficial dos dados. Ela não faz inferências nem cria previsões. Embora o relatório anual de receitas de vendas possa mostrar que um negócio foi lucrativo este ano, a gerência necessitará de outras metodologias para compará-lo com as contas dos anos anteriores para compreender se esse lucro foi maior ou menor. Essas comparações ajudarão as organizações a chegar a uma tendência.

Como funciona a análise descritiva?

Para que a análise descritiva funcione, a organização primeiro precisa criar um conjunto de métricas que medirá o desempenho do negócio em relação às metas de negócios. Por exemplo, uma empresa de manufatura pode ter alterações anuais nos preços das matérias-primas ou métricas de crescimento da receita mensal. Uma empresa de tecnologia pode examinar quantos assinantes adicionou a cada mês ou quantas atualizações de tecnologia criou. Com as métricas necessárias implementadas, dados relevantes devem ser coletados. Em seguida, terão que ser gerenciados, limpos e preparados para a próxima etapa, que é a análise de dados.

A coleta de dados históricos para análise descritiva é feita usando duas técnicas principais – agregação de dados e mineração de dados. Uma empresa coleta e organiza dados em conjuntos de dados gerenciáveis com agregação de dados. Os dados coletados são analisados com diversas ferramentas e métodos, como estatísticas resumidas ou rastreamento de padrões. Os analistas os utilizam para estudar dados e descobrir padrões e, por sua vez, o desempenho.

Exemplos de como as empresas podem usar análises descritivas:

• Alguns resultados da análise descritiva incluem a criação de uma ampla variedade de relatórios relacionados a vendas, receitas e fluxo de trabalho, incluindo relatórios de inventário.
• Informações sobre o uso das redes sociais e o engajamento nelas em diversas plataformas e com base em diversas métricas
• Resumo dos eventos concluídos, como campanhas de marketing, dados operacionais, medições relacionadas a vendas
• Coleta de resultados da pesquisa
• Relatórios sobre tendências gerais
• Esta forma de análise é preciosa na avaliação de dados de alunos para criar melhores resultados nos programas de formação.

Por exemplo, quando um conselho de administração multinacional se reúne digitalmente, a análise descritiva pode determinar quantos membros foram participantes ativos na discussão, os níveis de interação e quantos foram publicados no fórum de discussão. Outro exemplo seria relatar métricas financeiras, como mudanças anuais nos preços, números de crescimento (ou declínio) mensal das vendas e receita de assinantes. Esses dados são baseados no que ocorreu dentro de um período comercial fixo.

Como aplicar a análise descritiva a uma organização

Compreender os fundamentos da análise descritiva parece bastante simples, mas aplicá-la na vida real pode ser um desafio. Existem várias etapas que uma organização precisa seguir para aplicar análises descritivas aos negócios.

Identifique as métricas relevantes

Primeiro, a organização precisa conhecer as métricas a serem criadas. Essas métricas devem refletir os principais objetivos de negócios de cada setor da empresa ou da organização. A gerência pode querer analisar o crescimento numa perspectiva trimestral ou pode precisar acompanhar os pagamentos pendentes para compreender os atrasos. Identificar várias métricas de dados é o primeiro passo.

Se esta etapa não for concluída com alguma reflexão, os resultados não serão úteis. Uma organização precisa entender o que é mensurável, como coletar os dados apropriados e se eles são aplicáveis.

Um exemplo está no departamento de vendas e marketing, onde os representantes de vendas acompanham a receita das vendas por mês. Um contador desejará examinar as métricas financeiras, como a margem de lucro bruta.

Identifique dados para apoiar essas métricas

A próxima etapa é encontrar os dados necessários para dar suporte às métricas exigidas. Em algumas organizações, os dados podem estar em vários silos e arquivos. A maioria dos dados necessários pode já estar na empresa, caso já exista uma organização com sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP). Identifique quaisquer fontes externas necessárias, especialmente aquelas relacionadas a benchmarks do setor, bancos de dados de fora da empresa, sites de comércio eletrônico e os vários sites de redes sociais.

Extração e preparação de dados

Se uma organização estiver trabalhando com múltiplas fontes de dados, ela precisará extrair dados, mesclá-los e prepará-los para análise para garantir uniformidade. Este é um processo demorado, mas é fundamental para a precisão. A limpeza de dados faz parte da remoção de redundâncias e erros e da criação de dados em um formato adequado para análise.

Análise de dados

Existem várias ferramentas disponíveis para fornecer análises descritivas. Elas podem variar de planilhas básicas a uma ampla variedade de softwares de business intelligence (BI) mais complexos. Elas podem estar na nuvem ou no local. Esses programas usam vários algoritmos para criar resumos e informações precisas sobre os dados fornecidos.

Apresentação de dados

O aspecto final da análise descritiva é a apresentação dos dados. Isso geralmente é feito usando técnicas de visualização, com formas de apresentação atraentes e interessantes para o usuário compreender os dados facilmente. Opções como gráficos de barras, gráficos de pizza e gráficos de linhas apresentam informações. Embora alguns departamentos prefiram uma apresentação visualmente atraente, profissionais financeiros podem optar por dados em tabelas e números. O usuário final deve ser considerado.

Benefícios da análise descritiva

Existem vários benefícios da análise descritiva.

Análise simples

A análise descritiva não requer grande conhecimento ou experiência em métodos estatísticos ou analíticos.

Muitas ferramentas disponíveis

Muitos aplicativos tornam essa função uma forma de análise plug-and-play.

Responde às perguntas mais comuns sobre o desempenho empresarial

A maioria dos stakeholders e vendedores desejam respostas simples para perguntas básicas como "Como está nosso desempenho?" ou "Por que as vendas caíram?" A análise descritiva fornece os dados para responder a essas perguntas de forma eficaz e eficiente.

Desafios para a análise descritiva

Como qualquer outra ferramenta, a análise descritiva apresenta problemas. Existem três desafios significativos para as organizações que desejam usar análises descritivas.

Sem insights, é uma ferramenta imprecisa

A análise descritiva examina a relação entre um punhado de variáveis, e isso é tudo. Ela simplesmente descreve o que está acontecendo. As organizações devem garantir que os usuários entendam o que a análise descritiva fornecerá.

Ela informa o que acontece, e não por quê

A análise descritiva relata os eventos como eles aconteceram, não por que aconteceram ou o que poderia acontecer a seguir. A organização precisará executar todo o conjunto de análises para compreender a situação.

Pode medir a coisa errada

Se forem utilizadas métricas incorretas, a análise torna-se inútil. As organizações devem analisar o que desejam medir e por quê. Deve-se pensar neste processo e combiná-lo com os resultados que os dados atuais podem fornecer.

Má qualidade dos dados

Embora grandes quantidades de dados possam ser coletadas, elas não produzirão resultados precisos se não forem úteis ou se estiverem cheias de erros. Depois que uma organização decide sobre as métricas necessárias, os dados devem ser verificados para garantir que possam fornecer essas informações. Uma vez verificado que fornecerão as informações relevantes, os dados devem ser completamente limpos. Dados errados, duplicatas e campos de dados ausentes devem ser resolvidos.

Análise descritiva em análise de dados futura

As empresas estão cada vez mais orientadas para os dados, utilizando resultados derivados de análises descritivas para otimização ou práticas empresariais, desde vendas e finanças até a melhoria das cadeias de suprimentos. No futuro, a previsão é que a análise de dados se afaste da análise preditiva em direção à análise prescritiva.

O uso ideal da análise de dados descreve o que aconteceu e prevê com precisão o que está por vir. Veja o exemplo de um sistema de navegação GPS. A análise descritiva avalia as rotas de entrega anteriores, os tempos necessários e o uso de combustível. No entanto, não faz previsões sobre o percurso mais rápido no futuro, formas de melhorar a velocidade ou como reduzir o consumo de combustível.

Para isso, as organizações precisam usar análises preditivas. Indo um passo além da simples análise descritiva, uma organização receberá instruções de entrega ideais. O uso de análises prescritivas pode ajudar a comparar várias rotas de viagem e sugerir a melhor possível para aquele motorista, estrada ou horário do dia.

A análise descritiva é uma técnica fundamental que as empresas usam para compreender o significado das enormes quantidades de dados históricos que coletam. É uma técnica que ajuda a monitorar tendências e desempenho enquanto rastreia os principais indicadores de desempenho e quaisquer outras métricas que você tenha restringido. No entanto, é uma ferramenta simples e deve ser vista como uma etapa do processo e não como o objetivo final. Para alcançar os melhores resultados, as organizações devem usar análises descritivas juntamente com análises de tipo preditivo, diagnóstico e prescritivo para obter informações mais profundas e previsões precisas, além de como podem melhorar os resultados.

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