Análise de dados além dos dashboards: como gerar insights acionáveis

As plataformas de business intelligence (BI) ganharam destaque nos últimos anos, trazendo recursos visuais e técnicas de storytelling de dados cada vez mais sofisticadas. 

Não é incomum associar o trabalho de analistas de dados a dashboards com gráficos interativos, big numbers e visualizações dinâmicas.

Mas aqui vai um alerta: a análise de dados não começa — nem termina — em dashboards.

A visualização de dados é só uma parte do processo! 

Antes de olhar para os dados, entenda sobre os negócios. Isso ajuda a interpretar os números com mais contexto e permite conversas mais estratégicas com o cliente.

Pesquise sobre:

• O setor em que a empresa atua
  

• Seus principais concorrentes
  

• Os KPIs mais relevantes da área
  

Aqui estão fontes confiáveis para a sua investigação:

• Gartner 

• Nielsen

• Kantar IBOPE

• Portal FGV

• DataFolha Inteligência de Mercado

• IPEA - Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada

• IBGE

• Observatório Data MPE (SEBRAE)

• Opinion Box

• Associações de classe 

• Visão do colaborador - Glassdoor

• Visão do cliente - Reclame Aqui

• Tendência de consumo - Mercado Livre

• Produtos em alta - Amazon

Nem sempre o problema é o que parece. Como analista de dados, seu papel é fazer as perguntas certas para ir além da superfície.

Por exemplo, um supermercado relata perdas com mercadorias vencidas. Isso pode ser sintoma de causas variadas:

• Os compradores priorizam preços baixos sem olhar a validade?
  

• Há atrasos recorrentes de fornecedores?
  

• O marketing falhou em promover produtos com vencimento próximo?
  

• Produtos com vencimento curto estão mal posicionados nas prateleiras?
  

Essas perguntas orientam a análise para hipóteses concretas e direcionam seu foco desde o início.

Antes de aplicar modelos avançados, explore bem os dados. Essa etapa é essencial para gerar insights acionáveis já na análise descritiva.

Aplique:

• Tabelas de frequência
  

• Gráficos de boxplot
  

• Histogramas
  

• Medidas resumo
  

Algumas perguntas que você pode responder com essa etapa:

Após conhecer o segmento do cliente, os seus objetivos e ter em mãos o resultado de uma exploração inicial de dados, é possível criar hipóteses sobre o problema. 

Dessa forma, é possível evoluir as análises e começar a aplicar técnicas estatísticas como regressão linear e correlações, por exemplo.

Mas como levantar hipóteses? 

Voltando ao exemplo do supermercado: digamos que a perda de mercadorias se concentrou em junho. Algumas hipóteses possíveis:

• Houve alta de absenteísmo em junho?
  

• Faltaram promoções no mês anterior?
  

• A troca de fornecedores comprometeu a qualidade?
  

• Ocorreram feriados ou manutenção no local?
  

Cuidado para não sair testando tudo: converse com o cliente e valide quais hipóteses fazem mais sentido antes de mergulhar nos dados.

Na prática, os dados nem sempre estão completos ou bem estruturados. Aqui, entra a inteligência qualitativa.

Converse com quem está perto do problema. Entrevistas com colaboradores, gestores e equipes operacionais podem revelar, por exemplo:

• Processos lentos de aprovação de compra
  

• Sistemas antigos e instáveis
  

• Metas de negociação que priorizam apenas preço
  

Um bom analista de dados entrega mais do que gráficos. Ele entrega contexto, interpretação e recomendações reais.

Exemplo prático: você confirma que a perda de mercadorias cresceu após a troca de fornecedores. Descobre também que os compradores têm metas agressivas para reduzir preços.

Então, você pergunta:

• Os produtos do novo fornecedor vencem mais rápido?
  

• O custo economizado compensa as perdas com descarte?
  

Se a resposta for não, o insight acionável é claro: renegociar contratos, rever metas e ajustar os critérios de compra.

Às vezes, o maior obstáculo é a ausência de dados com qualidade. Nesses casos, analistas de dados podem:

• Sugerir boas práticas de coleta
  

• Mapear lacunas nos sistemas
  

• Propor planos de medição para começar a coletar agora
  

O que não foi possível analisar hoje, pode ser analisado em seis meses — se o dado começar a ser registrado agora.