Qual é o tipo de dados mais importante usado na análise de negócios?

A utilidade de qualquer tipo de dados ou fonte de dados depende do tipo de análise que está sendo executada. Para algumas empresas, a análise de dados funciona como uma ferramenta de coleta de informações e medição de desempenho em tempo real. Outro negócio pode usar análises puramente descritivas que enfocam perfil, segmentação e identificação do consumidor. Uma versão mais ambiciosa da análise de dados preocupa-se em transformar dados em previsões - perguntando não apenas o que é, mas o que será. A aplicação mais rápida dos dados na análise de negócios é conhecida como otimização , na qual diferentes tipos de dados são comparados para maximizar a eficiência em resultados direcionados.

Os dados são importantes quando foram refinados em uma ferramenta útil. Para colocar isso em perspectiva, pense em dados não refinados como se fosse petróleo não refinado: é possível coletar enormes quantidades de dados, mas ele precisa ser transformado em um produto útil para ser valioso em um sentido econômico . O aplicativo precisa ser extraído dos dados. O papel da análise de negócios é refinar os dados.

Considere o seguinte exemplo: A empresa ABC vende carros de brinquedo. A gerência decide que quer entender seu mercado potencial, mas não pode decidir sobre qual tipo de dados coletar. Deveria olhar para os padrões de compra em automóveis reais? Deveria levar pesquisas das cores de brinquedos favoritas para crianças? Deve olhar para a etnia, religião, gênero ou renda no mercado-alvo?

A empresa ABC provavelmente não começaria a coletar dados sobre os hábitos alimentares de seus consumidores. Não parece haver muita correlação entre as compras de restaurantes e de carros de brinquedo. Mesmo que seus funcionários tenham ferramentas notáveis ​​de modelagem estatística e possam realizar estudos econométricos complexos, é improvável que esses dados sejam importantes.

Os dados mais importantes são os dados que fornecem a maior vantagem competitiva . Mineração e refinação de dados não é um processo livre de custos. As empresas devem procurar dados que forneçam o maior retorno sobre seu investimento em análise de negócios.