Data driven, machine learning, market share, forecast… Você provavelmente já se deparou com pelo menos um desses termos de inteligência de mercado por aí, certo?
O fato é que o advento da cultura de dados está trazendo novas práticas ao mercado em um ritmo cada vez mais acelerado. Com isso, novas terminologias vêm galgando espaço na boca dos profissionais.
Para te ajudar a se atualizar com os conceitos mais importantes para as áreas de Inteligência e empresas data driven, disponibilizamos este mini glossário.
Quer saber que termos são esses? Então, continue lendo! Ou, se preferir, preencha o formulário abaixo e acesse uma versão ainda mais completa.
Também chamada de análise exploratória, é um modelo focado no uso de dados para explicar situações em tempo real. Um bom exemplo disso são relatórios que contém as principais razões pelas quais os clientes fecham negócio com a sua empresa.
Como o nome já revela, esse tipo de análise utiliza os dados como apoio para compreender o impacto e o alcance de uma determinada ação.
Modelo que abrange diversas tecnologias de aprendizado de máquina que combinam a análise de históricos e fatos atuais para fazer previsões sobre eventos futuros ou de impactos ainda desconhecidos.
Esse tipo de análise usa a ciência de dados para indicar às companhias possíveis caminhos para alcançar seus objetivos de negócio.
Também conhecida como matriz FOFA – é um método de planejamento estratégico que engloba o estudo de cenários para tomada de decisões, observando 4 fatores. São eles, em inglês: strengths, weaknesses, opportunities e threats. Em português: forças, oportunidades, fraquezas e ameaças.
Também conhecido como inteligência analítica, o termo designa processos de análise de dados com o objetivo de descobrir padrões que favoreçam tomadas de decisão mais eficazes.
São sistemas que automatizam a gestão dos dados, incluindo etapas como coleta, armazenamento, manutenção e processamento desses insumos, tornando-os mais acessíveis para a alta gestão tomar decisões apoiadas por eles.
Conceito que define dados variados, em grande volume e gerados em velocidade acelerada o suficiente para não serem assimilados por seres humanos de forma manual. Ou seja, precisam ser processados e armazenados por meio de tecnologias específicas.
Área do conhecimento responsável por coletar, gerenciar e modelar dados para que seja possível extrair informações relevantes a partir deles.
Um conjunto de metodologias de gerenciamento de projetos que visam a colaboração e a autonomia das equipes, com o objetivo de acelerar o desenvolvimento de entregas de valor.
São tipos de dados que possuem uma estrutura mais rígida e preestabelecida, como planilhas numéricas do Excel.
Ao contrário do exemplo anterior, esses são dados que não possuem um modelo de organização fixo ou padronizado, como fotos, áudios, mensagens de texto, postagens ou menções em redes sociais, vídeos, entre outros.
São aqueles que não fazem parte do domínio da empresa e, geralmente, são informações públicas disponíveis na internet, das quais as companhias podem se beneficiar para enriquecer suas análises de dados.
Todos aqueles que são de propriedade da empresa, tais como: informações de clientes, indicadores de performance etc.
São dados exclusivos e coletados em primeira mão para atender a um propósito específico. Pesquisas de NPS ou de opinião em relação a um produto são bons exemplos.
São dados coletados por meio de fontes terceirizadas, ou seja, provavelmente já foram utilizados com outros objetivos que não os da companhia, por exemplo, pesquisas demográficas.
Um painel que reúne métricas e indicadores-chave que uma empresa deseja monitorar.
Ser data driven significa tomar decisões e sustentar ações a partir de uma base mais sólida: os dados. Portanto, quando uma empresa ou área tem essa característica, quer dizer que seus processos são orientados por dados ao invés de achismos e suposições.
Estratégia que orienta a criação de apresentações de impacto com o apoio dos dados, aumentando o impacto da disseminação das informações entregues.
Uma das principais tendências de Inteligência de Mercado e Analytics para 2021, o método reúne um conjunto de técnicas de tratamento de dados para tornar processos decisórios mais assertivos.
É um modelo de análise preditiva que utiliza dados históricos e atuais da empresa para traçar projeções, principalmente de vendas, para o futuro. Na nova era da Inteligência, os dados de mercado também vêm sendo considerados para enriquecer essa modelagem.
Um conjunto de estratégias que envolvem o uso de Big Data e ciência de dados para alavancar o crescimento em áreas de Marketing e Vendas.
Um conjunto de tecnologias baseadas em redes neurais artificiais, algoritmos, sistemas de aprendizado, etc, que conseguem simular capacidades humanas e tornar as máquinas mais inteligentes para resolver problemas. Chatbots que fazem triagem de atendimentos são um exemplo de IA.
Uma das abordagens da inteligência de dados que auxilia as companhias a se destacarem entre as demais e serem proativas em relação às demandas do mercado. Esse processo está diretamente ligado ao monitoramento e à análise da conjuntura na qual o negócio está inserido.
Um departamento ou área do conhecimento que se utiliza da gestão de dados — coleta, armazenamento, tratamento e interpretação — para fornecer informações estratégicas aos tomadores de decisão ou setores específicos de uma companhia.
É uma área ou estratégia de negócio focada em monitorar determinações e exigências governamentais que podem impactar nas decisões tomadas no âmbito corporativo.
A sigla em inglês para Key Performance Indicator é traduzida para Indicador-chave de Performance. Representa a forma de medir se uma ação ou um conjunto de iniciativas está efetivamente atendendo aos objetivos propostos pela empresa.
Portanto, KPIs variam a cada companhia, de acordo com sua visão e segmento. Podem ser medidos em números ou percentuais, como no caso do número de visitantes de um site e sua respectiva taxa de rejeição.
É a sigla para Lei Geral de Proteção de Dados do Brasil, sancionada em agosto de 2018. A LGPD estabelece regras sobre coleta, armazenamento, tratamento e compartilhamento de dados pessoais, impondo mais proteção e penalidades para o não cumprimento.
Em português, o termo significa “aprendizado de máquina”. Esse é um ramo da inteligência artificial baseado em sistemas que aprendem com dados, identificam padrões e funcionam com o mínimo de intervenção humana. A filtragem de SPAM realizada por servidores de e-mail e sugestões de produtos complementares a uma compra em lojas virtuais são exemplos interesses dessa aplicação.
É a métrica que determina a fatia de mercado que uma empresa detém em relação a suas concorrentes, ou seja, quanto mais a companhia vende, maior a tendência de superar os competidores em participação no segmento.
Também conhecido pelo termo em inglês data mining, é o processo de explorar grandes quantidades de dados na tentativa de encontrar padrões.
Um tipo de pesquisa mais subjetiva, realizada com grupos menores de pessoas, com o objetivo de compreender e descrever um tema de forma mais aprofundada.
É um modelo de pesquisa cujos resultados são quantificáveis, ou seja, uma vez que os dados são coletados, o resultado é obtido por meio de técnicas estatísticas. O Censo do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) é um dos principais exemplos desse método científico.
É a evolução para uma abordagem mais tecnológica, digital e data driven. Nas empresas, isso exige mudanças fundamentais não só nas áreas técnicas, mas também de cultura, operações e entrega de valor.
E aí, quais dos termos acima você já conhecia e quais descobriu agora? Salve esse post nos seus favoritos ou assine nossa newsletter para ficar por dentro das principais tendências de Inteligência de Mercado e da cultura de dados.
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