O que é analytics

Source: FreepickO que é analytics?
por Bruno Michel Costa de Brito

O termo “analytics”
tem ganhado
relevância com o
passar do tempo

O termo “analytics”
tem ganhado
relevância com o
passar do tempo
Fonte: Google Trends
Termo “analytics” no Google Trends

Mas ao se observar as buscas relacionadas a analytics, vemos
uma grande variedade de termos...

...e eles nem
sempre levam
ao que se quer
encontrar
Mas ao se observar as buscas relacionadas a analytics, vemos
uma grande variedade de termos...

Mas afinal, o que
é analytics???
Source: Freepick

Várias empresas e pesquisadores
definiram o que é analytics
É um campo abrangente e
multidimensional que usa
matemática, estatística,
modelagem preditiva e
técnicas de aprendizagem
mecânica para encontrar
padrões e conhecimentos
significativos nos dados
gravados

É a aplicação das
capacidades de BI
a uma área de
conteúdo
específica
gravados

É o processo de
análise de
informações de
um determinado
domínio, como a
análise de sites.
capacidades de BI
a uma área de
conteúdo
específica
gravados

É o processo de
análise de
informações de
um determinado
domínio, como a
análise de sites.
capacidades de BI
a uma área de
conteúdo
específica
É a análise de dados
estatísticos e
matemáticos que
agrupa, segmentos,
pontua e prediz que
cenários são mais
prováveis de
acontecer
gravados

É o processo de
análise de
informações de
um determinado
domínio, como a
análise de sites.
capacidades de BI
a uma área de
conteúdo
específica
estatísticos e
matemáticos que
agrupa, segmentos,
pontua e prediz que
cenários são mais
prováveis de
acontecer
gravados
É a exploração de
enormes montes de
dados internamente
gerados e disponíveis
externamente

É o processo de
análise de
informações de
um determinado
domínio, como a
análise de sites.
capacidades de BI
a uma área de
conteúdo
específica
estatísticos e
matemáticos que
agrupa, segmentos,
pontua e prediz que
cenários são mais
prováveis de
acontecer
gravados
É a exploração de
enormes montes de
dados internamente
gerados e disponíveis
externamente
É o uso de técnicas analíticas
avançadas contra conjuntos de
dados muito amplos e variados
que incluem dados estruturados,
semiestruturados e
desestruturados, de diferentes
fontes e em diferentes tamanhos
de terabytes para zettabytes.

E aqui vai a minha
definição:

E aqui vai a minha
definição:
“São processos de negócio que
contemplam a coleta, estruturação e
análise de grandes volumes de dados
por meio de técnicas estatísticas, além
da apresentação dos resultados
obtidos”

Os 3 elementos que
compõe o analytics

O que cada elemento
significa
Apresentação
das análises em
dashboards

Quais são as
ferramentas que
suportam

Quais são as
ferramentas que
suportam
Há mais de 68 plataformas de analytics
segundo pesquisa do KDD

Porém a fronteira entre os 3
elementos está se tornando
cada vez menos clara

Tableau lança versão que realiza segmentação por
meio do algoritmo k-means

Nova versão do KNIME possui novas ferramentas
gráficas em Java

Nova versão do KNIME possui novas ferramentas
gráficas em Java
Spark permite a execução de algorítmicos
supervisionados em dados de larga escala

Exemplo de aplicação de analytics: Análise das informações das redes
sociais de uma empresa

• Conexão via API com das redes sociais (Facebook, Twitter, etc.)
• Captura das publicações com menção à empresa
• Estruturação dos textos das publicações (usuário, curtidas,
compartilhamentos, etc.)
• Associação com produtos contratados, reclamações nos canais
internos e externos, etc.
• Estruturação das informações em bases estruturadas

• Estruturação das publicações, por meio de técnicas de text mining (tokenização,
normalização e redução de ruídos e associação com termos positivos, neutros e
negativos)
• Seleção das variáveis para análise (publicações, tipo de comentário, nº de curtidas,
nº de comentários, reclamações nos canais internos, externos, produtos associados)
• Aplicação de técnicas de modelagem como segmentação das publicações,
identificação das variáveis com maior poder de descrição

• Estruturação das publicações, por meio de técnicas de text mining (tokenização,
normalização e redução de ruídos e associação com termos positivos, neutros e
negativos)
• Seleção das variáveis para análise (publicações, tipo de comentário, nº de curtidas,
nº de comentários, reclamações nos canais internos, externos, produtos associados)
• Aplicação de técnicas de modelagem como segmentação das publicações,
identificação das variáveis com maior poder de descrição
• Estruturação de dashboard com os resultados obtidos, desde a lista de publicações até visões
sobre quantidade de usuários por segmento, ações realizadas, evolução histórica, etc.

E por fim, as aplicações de analytics devem respeitar o nível de
maturidade da empresa quanto ao tema

E por fim, as aplicações de analytics devem respeitar o nível de
maturidade da empresa quanto ao tema
Analytics
Mensuração Diagnóstico Predição Otimização Alertas Automação
Análises
avançadas
BI
Processamento
por evento
Maturidade do Analytics
Valor para a
organização
Imediato
Vantagem competitiva
de longo prazo
Fonte: TIBCO

Bruno Michel Costa de Brito
brunomichelcb@gmail.com

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