A análise de dados examina os dados para tirar conclusões. Ela responde às perguntas: O que aconteceu? Por que razão aconteceu? O que acontecerá a seguir? O que devemos fazer em relação a isso? Os quatro níveis complementam-se. A análise descritiva relata o que ocorreu. A análise diagnóstica explica porquê. A análise preditiva prevê o que é provável. A análise prescritiva recomenda ações.

A maioria das organizações opera nos níveis descritivo e de diagnóstico. Criam relatórios e painéis de controlo. Investigam anomalias após o sucedido. As análises preditivas e prescritivas exigem uma modelação mais sofisticada, melhores dados e maior tolerância à incerteza. Também acrescentam mais valor. Um retalhista que prevê a procura pode otimizar o stock. Um hospital que preveja a readmissão de um doente pode intervir mais cedo. O fosso entre os níveis não é apenas técnico. É cultural. As organizações que valorizam a certeza têm dificuldades com as previsões probabilísticas. Querem respostas, não intervalos de confiança. Esta resistência retarda a adoção. As ferramentas estão prontas. A mentalidade, muitas vezes, não.

Níveis de maturidade analítica

• Descritivo — o que aconteceu
• Diagnóstico — por que razão isso aconteceu
• Preditivo — o que acontecerá
• Prescritivo — o que deve ser feito

A análise de dados não é um relatório. É um processo de colocar questões e seguir os dados em busca de respostas, mesmo quando estas são inconvenientes.