A Importância da Identificação de Tendências em Análises de Dados
Identificando e Interpretando Tendências: Como as Análises de Dados Impulsiona Decisões Estratégicas A análise de dados pode, muitas vezes, se tornar bastante desafiadora a medida que a complexidade do negócio se desenvolve e passa a sofrer por diversos fatores. Esses fatores podem ser grandes e bem definidos ou micro e sutil. Essa influência passa, então, gerar tendências nos dados, disparando diversos alertas para ações em curto, médio e longo prazo. A análise de tendências permite acompanhar dados ao longo do tempo, essencial para entender o comportamento de indicadores de desempenho. Tendências são padrões de comportamento repetidos que podem sinalizar uma oportunidade ou uma ameaça. Quando uma tendência negativa (queda) é identificada, como a diminuição da satisfação do cliente ou das vendas, isso exige ação imediata para investigar as causas. O que são tendências e como classificá-las? Uma tendência negativa, ou de queda, é um movimento contínuo de declínio em algum indicador chave. Para definir se a tendência é ruim, é necessário monitorar KPIs relevantes em intervalos regulares, como semanais ou mensais. Por exemplo, a queda nas vendas pode ser caracterizada como uma tendência negativa quando o declínio é consistente em vários períodos. Como investigar as causas de uma tendência ruim? A investigação de causas pode incluir: Exemplo: Suponha que uma empresa de e-commerce percebeu uma queda nas vendas do mês de junho. A análise comparativa com o mês de maio pode mostrar que essa queda foi particularmente acentuada em uma categoria de produtos. Comparando com junho do ano anterior, pode-se verificar se há uma correlação sazonal ou outro fator a considerar. Exemplo: Imagine que uma empresa notou uma queda nas vendas online em junho. Ao investigar, descobre que, nesse mês, um concorrente lançou uma campanha de marketing massiva. Esse evento externo impactou diretamente o comportamento dos clientes, desviando a demanda para o concorrente. Como comunicar tendências negativas? A comunicação clara e objetiva é fundamental. Utilize gráficos visuais para destacar as quedas, explique as causas identificadas e proponha soluções. Ao reportar para a liderança, a mensagem deve ser centrada nas ações a serem tomadas. De forma geral, o ciclo de melhoria contínua pode ser definido com base no PDCA: Essa correlação ajuda a criar um ciclo contínuo de otimização, mantendo o foco na melhoria incremental e no acompanhamento de resultados ao longo do tempo. Depois de identificar as possíveis causas, seja por comparação temporal ou evento externo, a comunicação clara dessas descobertas ao time é essencial para tomar decisões. Ao correlacionar dados e eventos, as estratégias de recuperação se tornam mais direcionadas e eficazes. Essa abordagem contribui para um ciclo de melhoria contínua, onde dados são revisados e ações são ajustadas, promovendo decisões cada vez mais rápidas e precisas. Portanto, um projeto de BI bem estruturado pode contribuir, em muito, com a correta estruturação de dados, em tempo hábil, de forma automatizada e com uma comunicação (storytelling) muito bem definida.Para concluir, BI (ou Inteligência de Negócios) não é apenas uma ferramenta de gráficos; é um conceito robusto (conceito guarda-chuva) que, quando bem implementado, direciona o negócio para decisões rápidas, assertivas e sustentáveis, ajustando-se ao ritmo dinâmico do mercado. Veja Também: É só o começo: as Big Techs e o futuro com IAs
