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O que é análise preditiva, descritiva e prescritiva

O que é análise preditiva, descritiva e prescritiva

Com a constante evolução da tecnologia e o grande volume de informações gerados pelas empresas, a análise de dados tornou-se essencial para a gestão financeira. Por meio dessa análise, é possível identificar padrões, tendências e insights que auxiliam na tomada de decisão e no planejamento estratégico.

Diante deste contexto, três tipos de análises se destacam: a análise preditiva, a análise prescritiva e a análise descritiva. Cada formato de análise possui aspectos únicos, sendo aplicado em diferentes situações.

Compreenda neste conteúdo, o que é uma análise de dados e por que a prática é fundamental na gestão empresarial. Também trazemos as diferenças entre cada tipo de análise existente e quais suas características, para que assim as empresas possam utilizá-las de maneira eficaz.

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O que é análise de dados?

Em primeiro lugar, antes de aprofundar sobre cada modelo, é preciso saber o que é análise de dados. É o processo de coletar, limpar, transformar e modelar dados, com objetivo de identificar padrões, tendências e insights.

Os dados podem vir de diferentes fontes, desde planilhas, bancos de dados, até redes sociais, entre outras. Nesse sentido, sua análise pode ser aplicada em diversas áreas, como:

  • Marketing;
  • Finanças;
  • Logística;
  • Recursos humanos.

O que é análise preditiva?

A análise preditiva utiliza algoritmos e modelos estatísticos para prever eventos futuros com base em dados históricos. Ou seja, a partir das informações reunidas, é gerado um modelo capaz de prever ou indicar a tendência do que acontecerá em um determinado período no futuro.

Este formato é amplamente utilizado em atividades como marketing, finanças e logística, para antecipar pedidos futuros, identificar oportunidades de vendas e otimizar a logística de transporte. Assim, alguns exemplos de aplicações incluem:

  • Previsão de vendas;
  • Previsão de estoque;
  • Previsão de demanda.

O que é análise prescritiva?

Já a análise prescritiva utiliza algoritmos e modelos matemáticos para sugerir ações a serem tomadas a partir do que foi coletado. Este tipo de análise não apenas prevê o que acontecerá como também sugere estratégias a serem tomadas para alcançar determinado resultado.

Semelhante à análise preditiva, este formato é bastante utilizado em áreas como finanças, recursos humanos e produção, por ajudar a tomar decisões mais assertivas. Alguns exemplos de aplicações da análise prescritiva incluem:

  • Otimização de processos;
  • Alocação de recursos;
  • Análise de risco.

O que é análise descritiva?

Por fim, a análise descritiva é um tipo que utiliza gráficos, dashboards, tabelas e outras ferramentas para descrever acontecimentos passados, apoiada nos dados coletados historicamente. Desse modo, descreve o que aconteceu e como as variáveis se relacionam entre si.

Semelhante às análises anteriores, também é muito aplicada nas atividades de marketing, finanças e recursos humanos, por ajudar a entender o comportamento dos clientes, performance financeira da empresa e dos seus colaboradores, por exemplo.

Alguns exemplos de aplicações incluem:

  • Análise de vendas;
  • Análise de lucro;
  • Análise de desempenho.

A importância da análise de dados para a gestão

A análise de dados é uma ferramenta fundamental para a gestão financeira, bem como a implementação de uma cultura data driven. Com a quantidade de informações geradas, é cada vez mais necessário e urgente saber lidar com esses dados para tomar decisões estratégicas.

Por meio dessas práticas, é possível obter informações precisas sobre a real situação da empresa e também do mercado de atuação. Por isso, a análise de dados torna-se essencial para embasar decisões a partir de informações financeiras corretas e confiáveis.

Como exemplo, ao analisar o histórico de vendas, é possível identificar quais são os produtos mais vendidos, regiões com maior potencial de venda, etc.

Como utilizar na sua empresa

Deve-se primeiro estabelecer uma estratégia e, para começar, é preciso identificar quais são os objetivos da análise de dados para a empresa, quais informações são relevantes para o negócio e quais ferramentas/fontes serão utilizadas na análise.

Além disso, uma das principais formas de utilizar a análise de dados na empresa é através do estudo de indicadores de desempenho. Estes podem ser financeiros, de produção, de vendas e outros. Ao examiná-los, é possível identificar pontos de melhoria, definir metas e avaliar o desempenho ao longo do tempo.

Outra aplicação da análise de dados é através do estudo de mercado. Pois, ao analisar dados de mercado, pode-se identificar tendências, entender as demandas/necessidades do consumidor e — assim — definir estratégias de posicionamento da empresa. Nesse contexto, a análise pode ser feita por meio de pesquisas de mercado, pesquisa de concorrência e outras fontes de informações relevantes.

Indispensável para a gestão financeira

Conclui-se que analisar os dados internos e externos (mercado, concorrência, tendências) possibilita a identificação de padrões de comportamento do consumidor, assim como entender as demandas do setor de atuação e prever possíveis cenários.

A análise de dados torna-se assim indispensável, por oferecer e compilar informações valiosas para toda empresa que visa um equilíbrio financeiro e manter-se ativa. Ainda, com essas informações é possível que a organização se prepare para as eventuais mudanças no mercado, podendo adaptar-se a elas.

Por fim, além de incluir a análise de dados como uma prática organizacional constante, é fundamental contar com uma estratégia clara, uma equipe capacitada e ferramentas adequadas para realizar a análise de maneira que se aproveite ao máximo os recursos a favor da gestão. Nesse contexto, o AllStrategy Plano pode ser uma ótima opção para gestores que buscam uma ferramenta completa para a análise de dados na gestão financeira.

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