Veja 4 tipos de análise de dados para o setor contábil!

Veja 4 tipos de análise de dados para o setor contábil!
4 minutos de leitura

Tomar decisões faz parte da rotina de qualquer empreendimento. Muitas vezes é uma tarefa difícil, pois envolve os rumos da companhia e quiçá sua sobrevivência. O assunto pode ser delicado tendo em vista que várias pessoas estão envolvidas: são os colaboradores. Cada um deles representa o sustento de uma família e é por isso que a análise de dados pode ser tão útil.

Neste artigo você verá como essa ciência ajuda o país ao tornar a cultura de decisões de uma organização orientada a dados. Isso pode fazer com que vários empregos sejam mantidos, já que a estratégia traçada se dá por meio de números acumulados pelo próprio empreendimento. Lendo este texto, você conhecerá os quatro principais tipos de análises. Vamos lá, leia agora!

O que é análise de dados?

Por muito tempo a espécie humana chegou às suas conclusões de forma totalmente empírica. No entanto, na história recente essa abordagem mudou. A mudança maior de paradigma se deu com o advento da internet, sem sombra de dúvidas. A partir desse momento, a cultura estratégica se tornou orientada a dados e cada vez mais caminha nesse sentido.

Assim estabeleceu-se a análise de dados. Ela parte do pressuposto que decisões mais acertadas se dão por meio da consideração que se faz a respeito de um imenso conjunto de dados. Analisando essas informações, é possível chegar a cenários mais em comum com um empreendimento, por exemplo, e decidir com certa previsão de comportamentos futuros.

Quais são os principais tipos de análise de dados existentes?

Acompanhe a seguir os quatro tipos de análise de dados praticados hoje no mercado.

1. Preditiva

Esse é o tipo de análise mais conhecido e praticado no mercado. A ideia é tentar prever comportamentos futuros por meio da análise de uma determinada base de dados já existente. Com isso, busca-se identificar padrões que possam vir a ser repetidos no futuro e tomar decisões estratégicas baseadas no que esses insights apontam.

Para utilizar essa técnica, é extremamente necessário estar pautado em um volumoso banco de dados e séries históricas. Vale lembrar que nesses casos a mineração de dados é muito utilizada, assim como também mecanismos baseados em inteligência artificial. Os escritórios contábeis podem se valer desse método para prever riscos e oportunidades em diferentes cenários no futuro.

2. Prescritiva

Na análise do tipo prescritiva são analisados os diversos caminhos que devem ser percorridos para alcançar uma meta preestabelecida. Assim, as consequências de todas as ações tomadas devem ser analisadas. Seus resultados servem de guia para o próximo passo a ser dado adiante. O fator humano é considerado e isso impõem complexidade a esse modelo prescritivo. Os conceitos de data science devem ser dominados pelo escritório contábil que utiliza essa técnica.

Em exemplo de como essa técnica se aplica pode ser constatada em grandes plataformas, como o YouTube. Sua análise se baseia no comportamento do usuário (uma pessoa) para fazer a recomendação de vídeos a assistir. Como a ideia é manter o expectador o maior tempo possível na plataforma, suas preferências e histórico são considerados para sugerir novos vídeos.



3. Descritiva

Trata-se de um modelo muito dinâmico e de execução necessariamente rápida. Isso ocorre porque as análises são feitas em tempo real e o resultado precisa ser expresso em poucos segundos. Um exemplo clássico desse tipo de análise ocorre quando da solicitação de um empréstimo, por exemplo. O perfil do cliente solicitante deve ser verificado de forma muito rápida para entender o risco associado na operação e determinar a taxa de juros do contrato.

O modelo descritivo é bastante sofisticado e pode ser usado por escritórios de contabilidade para ajudar a carteira de clientes em diversos setores da empresa. São exemplos disso o controle de estoque e o volume de vendas em determinado período. A análise não emite juízo de valor, apenas esquadrinha determinada situação para ajudar no processo de decisão.

4. Diagnóstica

Como o próprio nome remete, a análise diagnóstica tem a finalidade de apurar quais foram as causas que levaram a ocorrência de determinado evento. Em síntese, busca responder perguntas simples como quem, quando e o porquê.

O objetivo do processo é entender melhor os impactos causados por uma determinada decisão tomada. Assim, novas estratégias de melhorias podem ser desenhadas com o objetivo de melhorar um dado resultado em específico, como o número de vendas em um trimestre, por exemplo.

Como a análise de dados pode beneficiar o setor contábil?

Diversas vantagens podem ser conseguidas por meio de uma análise de caráter voltada a dados. Acompanhe a seguir alguns desses benefícios.

Serviços personalizados

Já é bastante sabido que cada cliente tem suas próprias especificidades. Só que muitas vezes isso não é demonstrado para a clientela, até mesmo por falta de meios mais acertados. Com a análise de dados isso é possível, pois as informações de um dado parceiro de negócios pode ser compilada de forma individual e seu negócio é tratado considerando todas as suas características únicas.

Proximidade

Um estudo minucioso sobre o empreendimento de um cliente permite maior conhecimento sobre sua atividade. Isso traz uma proximidade muito grande, pois é necessário um olhar acurado para produzir os relatórios gerenciais necessários. Isso é bom, pois quanto mais próximo de um cliente o contador estiver, maior será a fidelização gerada. Assim, será mais fácil vender novos produtos para um mesmo cliente, aumentando a receita auferida.

Rentabilização de produtos

Analisar os dados de um cliente em um escritório de contabilidade significa olhar de perto seus resultados também. Dessa forma, pode ser visualizado os produtos que dão mais retorno e aqueles que não são tão bons assim. Para esses últimos, medidas corretivas podem ser implementadas, enquanto os líderes de vendas podem ter suas ações de marketing reforçadas.

Além de todos esses fatores, a análise de dados pode contribuir para uma decisão estratégica que seja de caráter intra setorial. Isso quer dizer que os dados do negócio individual podem ser vistos em conjunto com todo o setor em que ele atua.

Assim, decisões podem ser tomadas de forma que nenhum movimento favorável de mercado seja perdido. O mesmo vale para as decisões que são ruins e se apresentam como boas. É possível não entrar nelas e evitar grandes prejuízos.

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