Mãos e computador com gráficos de análise de big data
Business Intelligence

Como realizar análise de big data?

A análise de big data pode ser feita por todos os que desejam lidar com um grande volume de dados de um negócio. A princípio, todo escritório de advocacia possui uma imensidão de informações que precisam ser tratadas e analisadas de maneira inteligente.

Embora pareça simples, trabalhar com dados envolve diversas etapas e conhecimentos. Por isso, é fundamental entender bem o conceito que se deseja aplicar antes de partir para a prática.

Nesse artigo, você aprenderá a realizar uma análise de big data, bem como entenderá melhor como funciona esse conceito. Tenha uma boa leitura!

O que é big data?

Big data é um processo de análise e interpretação de um vasto volume de dados. Isso significa que, tudo o que está disponível de forma online e que não esteja sob sigilo pode ser analisado por meio desse conceito. 

Engana-se quem pensa que a análise de big data se encarrega apenas de dados públicos de grandes portais, como YouTube e Wikipedia. O conceito pode integrar qualquer dado coletado sobre um determinado assunto, como registros de compra e venda, contatos via canais não digitais, dentre outros meios. 

Nesse aspecto, apenas informações privadas sobre o negócio é que não passam pelas análises. 

Com o big data, uma empresa pode interpretar e analisar esse grande volume de dados e utilizar as informações extraídas para diversos objetivos, como: definir estratégias de marketing, aumentar investimentos, reduzir custos, dentre outros. 

O que é análise de big data?

Se big data se refere ao processo de análise de um grande volume de dados, o que seria a análise de big data?

Esta última se relaciona com a utilização de técnicas analíticas avançadas aplicadas em conjuntos volumosos de dados, sejam eles estruturados, semiestruturados e/ou não estruturados, podendo ser de diversas fontes e tamanhos. 

Por meio de uma análise de big data, os analistas e responsáveis por um negócio conseguem tomar decisões melhores mais rápidas utilizando os dados que antes eram inacessíveis e inteligíveis. 

Para realizar essas análises, as companhias podem utilizar diversas técnicas, como: análise de textos, machine learning, estatística e processamento de linguagem natural, dentre outras, para obter insights valiosos para o negócio. 

Análise de big data: como realizar na prática? Veja aqui!
Análise de big data: como realizar na prática? Veja aqui!

Qual é a utilidade do big data?

Diversas companhias dos mais variados setores entenderam a importância da análise de big data para obter insights que auxiliam na tomada de decisões sobre o presente e futuro do negócio.  

Desse modo, conseguem entender tendências de mercado, o comportamento dos seus consumidores, melhorar processos internos, dentre outros aspectos. 

Ademais, ao utilizar o big data, é possível conseguir informações relevantes para uma tomada de decisões mais assertiva, consciente e principalmente, se adiantar em relação à concorrência. 

Logo, todos esses dados online e offline que foram coletados, armazenados, tratados e analisados pelo big data podem ser a chave para melhorar o negócio como um todo e garantir um crescimento sustentável e inteligente.

Quais são os 4 tipos de análise de big data? 

Existem 4 tipos de análise de big data que você pode aplicar na prática para tratar o grande volume de dados do seu escritório de advocacia. Veja abaixo quais são eles.

1.Análise preditiva

A análise preditiva utiliza métodos avançados para conseguir informações. Essa análise tem como propósito realizar uma varredura nos dados para obter respostas para questionamentos como: 

  • O que pode acontecer? 
  • O que vai acontecer?
  • O que é mais provável que aconteça?

Além disso, utiliza técnicas de previsão e estatísticas para encontrar os insights necessários. 

Trata-se de um método avançado, visto que combina técnicas de mineração de dados, machine learning e estatística para encontrar as informações necessárias nos grandes volumes de dados. A principal característica dessa técnica é que ela trabalha com probabilidade e predições. 

2.Análise prescritiva

Outra análise de big data muito conhecida é a prescritiva. Ela tem como intuito responder ao seguinte questionamento: “o que pode acontecer se tomarmos uma determinada decisão?”.

Trata-se de uma análise cujo objetivo é traduzir as previsões em planos viáveis para o negócio. 

Ela ajuda os gestores a decidirem o melhor caminho a ser seguido, tendo noção do que realmente é viável ou não. Para isso, utiliza duas abordagens principais: a simulação e a otimização. 

Utiliza-se a primeira para identificar comportamentos futuros. Por outro lado, a última usa a programação linear para buscar e identificar o melhor resultado para o negócio. 

3.Análise descritiva

Essa análise de big data tem como objetivo responder a seguinte pergunta: “o que está acontecendo?”. 

A partir da resposta, o escritório de advocacia pode analisar os dados para conseguir informações sobre o cenário, que pode ser, por exemplo: motivo da perda de clientes, mau desempenho de um determinado setor, baixa procura por um determinado serviço, dentre outros. 

A análise descritiva possibilita que os gestores tomem decisões de forma imediata, com uma grande margem de segurança, visto que se baseia em dados concretos sobre o negócio.

Por meio dela, é possível visualizar informações com o auxílio de gráficos de barras e tabelas, possibilitando que o gestor tenha uma visão ampla e clara do que foi analisado. 

Em suma, a análise descritiva possibilita a visualização de dados, possibilitando o entendimento de como a base de dados se organiza e principalmente, o que ela traz de informações sobre o estado atual do negócio. 

4. Análise diagnóstica

Por fim, o último tipo de análise de big data, a análise diagnóstica, também se baseia em perguntas. Nela, é preciso realizar uma varredura nos dados para responder questões como: “o que aconteceu?” ou então, “por que isso aconteceu?”. 

Para descobrir as respostas para esses questionamentos, a análise diagnóstica utiliza técnicas como data mining, correlações, drill-down e descoberta de dados. 

Com esses quatro tipos de análise de big data, o gestor poderá ter em mãos um relatório completo e bem detalhado sobre o estado atual do escritório. 

Para que serve os tipos de análise de big data?

Cada um dos quatro tipos de análise de dados serve para um objetivo específico. Desse modo, o gestor deve utilizar aquele que mais faz sentido para o que lhe interessa.

As companhias costumam utilizar mais a análise preditiva, visto que permite que as elas compreendam as métricas com as quais trabalham. Ademais, ela pode trazer indicativos sobre informações demográficas dos clientes, permitindo gerar inteligência de mercado e saber qual o serviço que o público-alvo mais procura.

Na prática, ela é utilizada por grandes empresas, como a Netflix, para entender os programas que deve recomendar aos seus assinantes. 

A análise prescritiva, por outro lado, é útil para verificar a eficiência dos processos nas empresas. Na prática, companhias como a Google a utilizam para entender quais sites exibidos nas buscas pelos usuários são relevantes para, assim, corrigir os resultados apresentados para determinadas palavras-chave. 

A análise descritiva é feita por empresas de cartão de crédito quando os clientes utilizam recursos como avaliação emergencial. Por ser bastante precisa, ela consegue oferecer respostas rápidas para essas situações e determinar se a companhia deve aprovar ou não o pagamento e a liberação de um crédito extra ao cliente que solicita esse serviço. 

Por fim, as análises diagnósticas são interessantes para analisar a dimensão de uma ação realizada pela companhia. Ela contribui para comparar métricas de diversos setores, como marketing e vendas, relacionando-as para entender os efeitos das decisões tomadas. 

Como são feitas as análises de big data?

As análises de big data, para serem eficientes, precisam passar por diversos processos. Assim como todo estudo e pesquisa, é essencial verificar esses passos para garantir eficiência e evitar erros. Veja abaixo as principais etapas de uma análise de dados!

Análises exploratórias

O primeiro passo são as análises exploratórias. Nessa etapa, os dados ainda não foram integrados e muito provavelmente estão incompletos. 

Desse modo, é preciso fazer essa análise inicial para verificar pontos fora da curva. Nesse primeiro momento, as análises não são completamente automatizadas. 

Modelagem de dados

Nessa etapa, já há recursos de automação. Aqui, os responsáveis determinam a melhor abordagem, ou seja, qual é o tipo de análise ideal para encontrar as informações que precisam. 

Ao passar para a modelagem de dados, é preciso criar as regras para realizar as análises preditivas, descritivas, diagnósticas e prescritivas. 

Geração de relatórios

Por fim, é preciso gerar um relatório dos dados, etapa que ocorre após a escolha do tipo de análise e a aplicação dela. 

A equipe deve gerar esse sumário de dados para orientar os responsáveis na tomada de decisões. Do mesmo modo, precisa levar em consideração a clareza dos dados e a precisão da análise realizada. 

Como escritórios de advocacia podem obter vantagens com a análise de big data?

Engana-se quem pensa que somente grandes empresas podem utilizar o big data para implementar melhorias nos seus negócios. As pequenas e médias organizações também podem se beneficiar da utilização desse conceito. 

Sendo assim, os escritórios de advocacia, independente do tamanho, também podem ter diversos benefícios ao implementar a análise de big data dos seus dados.

Por exemplo, um dos principais benefícios do big data para os escritórios é entender o comportamento dos clientes. Com isso, é possível pensar em estratégias para melhorar os processos relacionados a esse aspecto, bem como identificar oportunidades e reduzir custos desnecessários. 

Além desse exemplo, existem outros, como: manter a competitividade do escritório no mercado, ter uma atuação mais estratégica e melhorar aspectos que precisam de atenção, dentre outros.

Os escritórios de advocacia que trabalham com os dados que possuem conseguem se posicionar melhor e manter o negócio com a saúde que se deseja. Desse modo, é urgente que gestores e líderes que ainda não trabalham com dados comecem o quanto antes a implementar, tanto análises envolvendo o big data quanto o business intelligence. 

A análise de big data é fundamental para escritórios de advocacia que desejam manter o negócio forte e ter uma atuação estratégica, possibilitando ter bons resultados. Por isso, é essencial que todos os escritórios que desejam ser fortes e competitivos no mercado se utilizem desse conceito para analisar os dados que possuem.

E se você gostou deste artigo, aproveite e entenda agora o que a jurimetria small data pode fazer pelo seu escritório!

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Autor
Comunicação & Conteúdos

Equipe ADVBOX

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