Consultoria em Ciência de Dados e Analytics

The digital revolution is becoming more popular in the consulting industry. The result is a lot of opportunities available to enhance the experience of the clients. Despite this, consultants have to gain new knowledge to remain ahead. There has been a global surge in how companies spend on analytics consulting. Investment is between spending on external consultants and creating capabilities in-house.

Data analytics is a method of extracting and drawing conclusions from data to make better decisions. This technology is fast-rising. It uses artificial intelligence, statistics, and advanced market knowledge. Users gather this data to figure out essential patterns in large sets of data. Deploying smart analytics provides excellent insights into the performance metrics of a company. It also shows the complicated changes taking place there.

Tipos de análise de dados

Geralmente, existem quatro tipos de análise de dados. Eles são:

1. Análise Descritiva

Descriptive analytics provides expository information. It answers the fundamental questions of what, who, where, when, and how many. It is not possible to have dashboards and Business Intelligence tools without it, because it is the backbone of reporting. We can further divide Descriptive Analytics into two groups: canned reports and ad hoc reporting. Canned reports contain information about a particular subject. An example is a monthly report providing information on ad performance. Ad hoc reporting is usually not scheduled. It is essential to get better information about a particular issue. You can do this through social media by viewing the people who have interacted with your page. It also helps you get other demographic data. Ad hoc reporting is hypersensitive, and it provides a bigger picture of your audience.

2. Análise de diagnóstico

A análise diagnóstica responde à questão de por que algo aconteceu. Ele mede dados históricos em relação a outros tipos de dados. Uma análise de diagnóstico faz com que você se aprofunde. Ajuda você a localizar dependências e descobrir padrões. As empresas fazem uso dessa análise para obter conhecimento aprofundado de um problema específico. As organizações precisam ter dados detalhados o tempo todo. Caso contrário, a recolha de dados pode parecer única para cada desafio e consumir mais tempo. A análise de diagnóstico fornece alertas antes que surja um possível problema. Por exemplo, permite saber sobre funcionários que trabalham menos horas de trabalho do que deveriam.

3. Análise Preditiva

O Predictive Analytics fornece informações sobre o que provavelmente acontecerá no futuro. Ele faz uso das descobertas da análise descritiva e diagnóstica. Ajuda você a descobrir clusters, tendências e exceções. Você pode então prever tendências que provavelmente ocorrerão no futuro. Assim, a análise preditiva é uma ferramenta de previsão crucial. Apesar de suas muitas vantagens, a previsão fornece apenas uma estimativa. Sua precisão depende da qualidade dos dados. Assim, requer otimização regular e tratamento cuidadoso.

4. Análise Prescritiva

Este tipo de análise prescreve as ações a serem tomadas para evitar problemas futuros. Também faz uso de todas as tendências promissoras. É nesse tipo de análise que entram em jogo o big data e a inteligência artificial. A modelagem estatística trata da avaliação de situações para provar ou refutar uma hipótese. A IA trata da previsão de resultados potenciais com base em muitas variáveis.

Data science and analytics consulting are essential to all businesses. It can help them create new products. It also makes them more efficient for better performance and enhances the customer experience. It provides information for better decision-making and detects challenges and opportunities. It makes forecasts that can reduce labor and cost, saving time.