Advanced Analytics: Entenda o Conceito e Como Ele Transforma Negócios 

Em um cenário em que dados não são apenas registros, mas ativos estratégicos, é preciso saber, entender e interpretar essas informações. Em situações como estas, estratégias de aplicação de Advanced Analytics são indispensáveis. Mais do que uma iniciativa de TI, a Análise Avançada é uma decisão de negócio e as empresas que dominam este conhecimento se antecipam às mudanças do mercado.  

Prever comportamentos de clientes, ajustar operações em tempo real, reduzir desperdícios e identificar oportunidades escondidas nos dados são apenas algumas das possibilidades que a Análise Avançada traz às organizações. 

Neste artigo, explicaremos o conceito de Advanced Analytics, suas principais aplicações, os benefícios competitivos que proporciona e porque sua adoção deve ser tratada como uma estratégia, não apenas como tecnologia.  

O que é Advanced Analytics? 

Advanced Analytics (ou Análise de dados Avançada) é um conjunto de técnicas e ferramentas estatísticas, matemáticas e computacionais que utilizam machine learning, mineração de dados, modelagem preditiva, simulações e otimizações para entender o que provavelmente acontecerá em um cenário e qual é a melhor decisão a ser tomada nestes casos.  

Capaz de prever tendências, identificar riscos e oportunidades, além de recomendar ações a serem tomadas, esta tecnologia é indispensável em empresas com alto nível de maturidade para tomadas de decisões estratégicas e assertivas em tempo real.  

Ao contrário das abordagens descritivas, que entregam dashboards e relatórios históricos, essa camada analítica busca identificar e interpretar padrões ocultos em grandes volumes de dados estruturados e não estruturados. 

Por meio de modelos ajustados e validados com rigor estatístico, a Análise Avançada aprende com os dados que lhe são disponibilizados, gerando insights inteligentes para as empresas.  

Além de tirar mais valor das informações, a análise de dados avançada reduz incertezas de uma decisão, que se tornam menos dependentes da intuição humana, e aumenta a agilidade organizacional.  

Analytics X Advanced Analytics: qual a diferença? 

Enquanto Advanced Analytics olha para o futuro, Analytics examina o passado da organização buscando responder perguntas como “o que aconteceu?” ou “qual foi o desempenho passado?”.  

O principal objetivo da análise de dados tradicional é fornecer visibilidade operacional. Focada principalmente em dados descritivos e diagnósticos, esta área monitora setores críticos da empresa e identifica desvios em relação às metas estabelecidas.  

A Análise Avançada, por sua vez, usa dados preditivos e prescritivos para otimizar operações, antecipar comportamentos e gerar vantagem competitiva. 

Quais são os tipos de Análise de Dados? 

Para implementar a análise de dados avançada em uma empresa é necessário que seja estruturada uma jornada de maturidade analítica. 

A teoria “4 Tipos de Análise de Dados” demonstra os estágios progressivos de sofisticação e valor gerado pelos dados. Esse caminho é o que permite o entendimento da Análise Avançada e guia as empresas para uma implementação bem-sucedida desta tecnologia. 

Para maior compreensão, usaremos como exemplo de aplicativos de navegação para explicar o que cada tipo de análise faz. 

Passo 1: Análise Descritiva 

Para realizar uma Análise Descritiva é preciso ter uma base de dados organizada, que garanta visibilidade e padronização dos dados. Tal base será usada pela Análise Descritiva para resumir e organizar os dados disponibilizados. Por meio de diferentes ferramentas de análise de dados, é possível gerar visualizações claras e preparar o terreno para as fases seguintes. 

No exemplo prático, o aplicativo usa dados de localização para mapear áreas de maior tráfego ou incidência de eventos. 

Passo 2: Análise Diagnóstica 

A Análise Diagnóstica usa os dados da mapeados na Análise Descritiva para fazer correlações entre os dados apresentados. Essa etapa é capaz de cruzar informações, identificar padrões e fazer relações que ajudem a entender por que determinados eventos aconteceram.  

O aplicativo usa dessa análise para determinar por que certas rotas de transporte apresentam maiores atrasos ou congestionamentos, com base em variáveis como horários, clima ou infraestrutura. Um exemplo disso é a sinalização de acidente: o app sabe que tem mais trânsito em um local por conta de um acidente. 

Passo 3: Análise Preditiva 

Após estas etapas, a empresa entra em contato com Advanced Analytics por meio de análises preditivas. Neste estágio são usados modelos estatísticos e algoritmos de machine learning para antecipar comportamentos, eventos e tendências. 

Aqui as decisões passam a ser tomadas com base em cenários futuros, aumentando a velocidade de resposta e reduzindo a dependência de intuição. 

No exemplo prático, o aplicativo consegue prever o tempo estimado de chegada (ETA) de veículos com base em dados históricos de tráfego e clima. 

  

Passo 4: Análise Prescritiva  

A análise prescritiva é o estágio mais avançado da análise de dados, os modelos estatísticos recomendam as melhores ações possíveis com base nos cenários previstos. Nesse estágio a análise é feita por meio de simulações, otimizações e inteligência artificial. 

 Nessa etapa, a empresa deixa de reagir aos dados e passa a automatizar decisões complexas com base neles, alcançando um alto nível de eficiência e agilidade. 

Quando o app sugere rotas alternativas para reduzir atrasos ou minimizar consumo de combustível, ele está usando a Análise Prescritiva. 

Por que a Análise Avançada é essencial em decisões baseadas em dados?

Em ambientes de alta complexidade, como cadeias de suprimento, gestão de riscos, marketing personalizado e precificação dinâmica, utilizar apenas Analytics não é interessante, visto que ele não oferece agilidade nem profundidade suficientes para análises estratégicas nestes campos, o ideal para estes casos é a análise de dados avançada. 

Por meio de modelos que utilizam machine learning, mineração de dados e testes matemáticos, as organizações podem antecipar cenários como flutuações na demanda, riscos operacionais ou mudanças de comportamento do cliente.  

Para cargos de diretoria, as análises de dados avançadas permitem transformar grandes volumes de dados em insights capazes de apoiar decisões críticas e ajustar suas operações com rapidez e precisão.  

Além disso, reduz desperdícios, evita reações tardias e garante que as decisões complexas sejam baseadas em dados concretos.  

Advanced Analytics é estratégia, não apenas tecnologia 

Pensar na Análise Avançada apenas como algo restrito a times técnicos é um erro comum e extremamente limitante para organizações que buscam usar dados como uma fonte de informações valiosas. Quando utilizada pontualmente em vez de estrategicamente, a Análise Avançada não consegue proporcionar um impacto duradouro para a empresa. 

O Advanced Analytics é uma tecnologia revolucionária no mundo dos dados, quando usada para tomar decisões melhores e mais rápidas, há um grande ganho para a organização, principalmente na vantagem competitiva.  

Segundo a McKinsey, empresas que utilizam Analytics de forma avançada têm até 23 vezes mais chance de conquistar clientes, 9 vezes mais probabilidade de reter clientes e 19 vezes mais chance de serem lucrativas. Esses dados ilustram como a adoção estratégica de técnicas analíticas avançadas impacta diretamente nos resultados financeiros e operacionais. 

Entretanto, é necessário que todos compreendam esta ferramenta para tirar o maior proveito dela: caso o Advanced Analytics seja implementado em um ambiente que não entende o que ele faz ou não confia nas sugestões das máquinas, ele não é efetivo.  

Quando entendida por áreas como a alta gestão de uma empresa, a análise de dados avançada deixa de ser algo isolado, restrito a um time técnico, e passa a ser transversal, isso é, impacta diversas frentes da empresa. O alinhamento entre diferentes áreas e a disseminação da Cultura Data-Driven criam um ambiente em que a informação qualificada se converte em ação coordenada. 

 Essa compreensão é o que separa empresas orientadas por tecnologia daquelas orientadas apenas por inteligência. 

Advanced Analytics na Prática: Cases Reais que Mostram Seu Potencial Estratégico

Para entender como a análise de dados avançada transforam negócios e defender seu potencial dentro de empresas, é preciso observar exemplos concretos de sua aplicação. A seguir, apresentamos três cases que demonstram como diferentes setores usam a Análise Avançada para antecipar tendências, otimizar operações e gerar vantagem competitiva. 

1. Amazon: Previsão de Demanda e Logística Inteligente 

A Amazon é uma referência global quando o assunto é Advanced Analytics. A empresa emprega algoritmos preditivos para otimizar sua cadeia logística e prever padrões de consumo.  

A Análise Avançada é utilizada para analisar históricos de compras, comportamentos de navegação e variáveis externas, como sazonalidade e clima, para antecipar a demanda por produtos em diferentes regiões. 

Com isso a empresa consegue posicionar estoques em centros de distribuição com antecedência e reduz prazos de entrega, minimiza custos logísticos e eleva a satisfação do cliente.  

2. Netflix: Recomendação Personalizada com Machine Learning

A Netflix utiliza a análise de dados avançada para oferecer recomendações altamente personalizadas para seus usuários. Por meio de algoritmos de machine learning, que preveem quais conteúdos são mais relevantes para cada perfil, dados como históricos de visualização, avaliações, tempo de permanência e horário de consumo são cruzados para recomendações mais assertivas. 

Como resultado, a experiência de usuário da plataforma é mais envolvente e eficiente, aumentando o tempo de permanência na plataforma, reduzindo churn e impulsionando receita. É estimado que cerca de 80% do conteúdo assistido seja influenciado pela Análise Avançada. 

3. Rox: Avaliação docente qualificada com Advanced Analytics  

Em um de seus cases a  Rox utilizou Advanced Analytics para aprimorar a avaliação dos professores em uma rede de educação, partir das respostas fornecidas pelos estudantes em uma pesquisa semestral. Por meio de técnicas de modelagem estatística e análise de comentários qualitativos, são criadas notas e perfis personalizados para cada docente, vinculando-os a três aspectos: técnico, didático e comportamental. 

Assim, a instituição conseguiu melhorar o processo de avaliação de desempenho de seus professores e pode identificar de forma preventiva possíveis condutas inapropriadas. A solução favorece a qualidade do ensino, promove um ambiente escolar mais seguro e orienta decisões pedagógicas mais fundamentadas. 

É difícil implementar a Análise Avançada? 

Advanced Analytics é o nível mais elevado de maturidade analítica em uma organização, o que torna difícil sua implementação. Apesar de ser apenas uma implementação de modelos preditivos ou prescritivos, é preciso que a empresa já tenha uma alta maturidade em relação à coleta, processamento, interpretação e utilização dos dados. 

Justamente por ser tão avançada, sua aplicação não acontece de forma isolada ou desorganizada. Para que a Análise Avançada gere valor real e sustentável, é necessário que a empresa já tenha consolidado uma série de fundamentos prévios. 

É essencial ter uma infraestrutura robusta de dados, como Data Lakes, que permitam armazenar grandes volumes de dados de forma escalável e eficiente. Ainda é preciso garantir que os dados sejam limpos, consistentes e confiáveis, por meio de Data Quality. Assim, os modelos analíticos terão mais precisão e menos vieses. 

Outros aspectos críticos são o desenvolvimento de Data Literacy, treinando os profissionais para compreender e lidar com dados da melhor maneira, e de um processo rigoroso de Governança da Dados.  

Neste último caso, englobando papéis e responsabilidades, políticas de uso e procedimentos rigorosos que visam garantir o acesso devido e a segurança dos dados, principalmente dos dados pessoais que são protegidos pela LGPD. 

Avançar para o mundo das Análises Avançadas pode ser algo desafiador. Diante de tantas etapas, decisões técnicas complexas e barreiras culturais, é natural que surjam dúvidas como “Por onde começar?” e “Como garantir que o investimento gere valor?”. Diante de tantas etapas, contar com uma consultoria especializada em dados como a Rox Partner faz toda a diferença. Somos especialistas em guiar empresas por todas as etapas necessárias para a aplicação bem-sucedida de Advanced Analytics. 

A Rox atua de forma estratégica e integrada, avaliando o nível de maturidade analítica de cada empresa e executando com excelência cada parte do processo. Se sua empresa quer evoluir de forma segura e estruturada, a Rox pode te ajudar. 

A diferença entre quem reage e quem lidera está na forma como usa os dados 

Em um cenário onde dados estão disponíveis para todos, o diferencial está em como cada organização escolhe usá-los. Organizações que reconhecem o papel estratégico da Análise Avançada investem em competências analíticas, definem Governança de Dados e envolvem lideranças durante este processo.  

Quando as empresas param de reagir ao mercado para prevê-lo por meio de Análises Avançadas redefinem sua forma de pensar, decidir e competir. É aí que nasce a verdadeira vantagem.