A análise exploratória de dados é a etapa inicial da construção de um sistema de Business Intelligence. Saiba mais sobre este conceito.
Entender o conceito de Business Intelligence e suas aplicações é essencial para levar inovações para sua imobiliária. Como seu pilar central é o uso de dados para dar suporte às decisões dos gestores, se faz necessário compreender como o tratamento de dados é realizado. É aí que entra a análise exploratória de dados.
Neste post do Blog da Arbo, apresentamos o básico que você precisa saber sobre o tema, em uma linguagem que facilite a compreensão de quem não conhece a parte técnica. Além de entender o conceito, você verá como ele se encaixa na composição estrutural do Business Intelligence e de que maneira seus resultados são apresentados nos sistemas de gestão.
- O que é a análise exploratória de dados?
- Arquitetura de dados para Business Intelligence
- Apresentação visual de informações
O que é a análise exploratória de dados?
A análise exploratória de dados (AED) é o uso de ferramentas para examinar determinado conjunto de dados antes mesmo da aplicação de qualquer técnica estatística para tirar conclusões sobre eles. É uma maneira de obter um entendimento prévio sobre os dados disponíveis para um estudo e das variáveis que eles envolvem.
Depois que os dados são coletados e armazenados em um banco de dados, a análise descritiva é o primeiro passo dentro do AED. Nessa etapa, os pesquisadores se familiarizam e organizam esses dados de forma sintetizada para saber que tipo de informações podem ser tiradas deles.
Dito de outra forma, antes de realizar uma análise exploratória de dados, temos que preparar esses dados para que se tornem analisáveis. Há um conjunto de tarefas envolvido nesse processo:
- identificar quais são as variáveis envolvidas e como elas se relacionam;
- identificar os chamados outliers, casos de exceção que não seguem uma tendência muito diferente da maior parte da amostra analisada;
- verificar se há dados ausentes;
- fazer algumas suposições preliminares sobre as tendências que esses dados demonstram, como normalidade e linearidade.
Esse é o processo que acontece nos bastidores de um sistema voltado para Business Intelligence (BI), que é a análise de dados críticos para ajudar os gestores de uma empresa a tomarem as melhores decisões.
Arquitetura de dados para Business Intelligence
Os sistemas de Business Intelligence são arquitetados para fornecer informações detalhadas sobre os processos internos aplicados em uma organização. Essas informações serão visualizadas de forma intuitiva por meio de aplicativos desenvolvidos para computadores, tablets e smartphones.
Contudo, há uma complexa estrutura tecnológica por trás da parte gráfica interativa experimentadas pelos usuários desses softwares. Um sistema de BI é composto por quatro componentes básicos.
Data Warehouse (DW)
Os dados utilizados por um sistema de BI para analisar o desempenho de um setor ou até de uma empresa inteira vem de fontes variadas. Pode ser um CRM, um ERP, uma planilha do Excel ou uma infinidade de fontes externas. O Data Warehouse é o ponto em que tudo isso fica armazenado.
O DW organiza e integra esse conjunto de dados por assunto e data. Equipados com uma grande capacidade de processamento, ele gerencia, padroniza e modela esse fluxo de informações para atender diferentes demandas dos usuários.
Ambiente de Análise de Negócios
O Ambiente de Análise de Negócios é o conjunto de ferramentas que manipulam os dados contidos no DW. É por meio do cruzamento desses dados que ele realiza as análises pertinentes para traduzi-los como informações relevantes.
Business Process Management
O termo Business Process Management se refere ao uso efetivo do Ambiente de Análise de Negócios para compreender o desempenho da empresa e obter insights que ajudem a identificar e resolver falhas nos processos internos.
Ele interliga os sistemas e pessoas, elementos que precisam trabalhar juntos para gerar valor ao negócio e melhorar a experiência do cliente.
Interface de Usuário
A interface do usuário é a parte com a qual nós interagimos ao abrir um software. Para compreender perfeitamente esse conceito, basta lembrar dos aplicativos que utilizamos em nossos computadores e celulares, como o navegador, o app de mensagens instantâneas, os sistemas de automação da empresa, entre outros.
Todos eles são compostos por elementos visuais com os quais interagimos de muitas maneiras, seja clicando em botões, deslizando o dedo na tela do aparelho ou digitando no teclado, por exemplo. Para que a análise exploratória de dados cumpra seu objetivo, a interface de usuário tem que ser fácil de entender e manipular, o que nos leva ao próximo item.
Apresentação visual de informações
Para que as informações organizadas após a análise exploratória de dados sejam bem aproveitadas pelos usuários de determinado sistema, há um cuidado bastante específico com a questão visual. Há muitas técnicas possíveis e é necessário escolher a mais adequada para cada tipo de informação.
Vamos ver algumas das mais utilizadas:
Tabelas
Nas tabelas, os dados são representados em linhas e as relações entre eles são representadas em colunas. É uma das maneiras mais simples de apresentar um grande volume de informações, como mostra a boa e velha tabela periódica.
Gráficos de colunas, dispersão e linha
Os gráficos podem ser divididos em três grupos: os que representam padrões, proporções e relações. No primeiro grupo temos os gráficos em colunas, linhas e dispersões. Eles sempre contam com dois eixos (X eY), cada um representando uma variável. Dessa forma é possível identificar tendências e fazer comparações.
Gráficos de setores (pizza)
Os gráficos de setores, também conhecidos como gráficos de pizza, fazem parte do grupo de gráficos de proporção. Seu objetivo é mostrar a distribuição das partes de uma variável em relação a várias outras. Ele pode ser usado, por exemplo, para mostrar a distribuição do público-alvo em faixas etárias, ou a divisão do orçamento de uma empresa em setores.
Gráficos de bolhas
Os gráficos de bolhas estão no grupo de gráficos que demonstram relações. Mais especificamente, eles servem para mostrar relações que não são triviais, ou seja, não são óbvias e fáceis de observar. Além dos eixos X e Y, ele também representa valores por meio do tamanho das bolhas.
Gráficos de coordenadas paralelas
Os gráficos de coordenadas permitem mostrar dados multidimensionais, ou seja, mostrar vários atributos ao mesmo tempo. Cada linha representa um atributo. O objetivo é identificar como são as relações entre esses atributos e se um depende do outro.
Mapas de calor
Os mapas de calor apresentam valores individuais dispostos em uma matriz. Esses valores são representados por retângulos. Quanto mais escuro o retângulo, mais alto o valor representado. Esse tipo de representação é muito vista em eventos esportivos.
No futebol, por exemplo, o mapa de calor mostra a região do campo em que um jogador mais circulou. No automobilismo, ele pode representar os pontos do carro que atingem as maiores temperaturas em determinado momento.
Infográficos
Os infográficos são recursos cada vez mais utilizados, especialmente na internet. Áreas como design, jornalismo, estatística e marketing os aplicam para estruturar um grande número de informações de uma maneira que facilite a leitura. Para isso, eles utilizam textos e imagens como complementos um do outro.
Agora você já conhece o conceito de análise exploratória de dados e tem uma visão geral sobre suas aplicações dentro de um sistema de Business Intelligence. Trata-se de um trabalho complexo e extremamente útil para o desenvolvimento de sistemas capazes de contribuir com a gestão estratégica de um negócio.
O Blog da Arbo já tem um post que aborda a importância de utilizar ferramentas de Business Intelligence dentro da sua área imobiliária. Aproveite também para se cadastrar na nossa newsletter e receber conteúdos exclusivos sobre o que você precisa para melhorar a gestão do seu negócio. É só preencher o formulário abaixo.
