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Perplexity
O business intelligence (BI) e o mundo da análise de dados continuam a passar por grandes transformações a cada ano.
As planilhas finalmente revelaram seus tesouros ocultos e evoluíram para painéis interativos e de alto impacto. visualizações de dados Os dados explodiram em Big Data. A análise de dados tornou-se acessível a todos os usuários de negócios..
E muito mudou na forma como as empresas e os clientes consomem e trabalham com dados.
Não há dúvida de que o BI se tornou um ativo indispensável para organizações de todos os tamanhos e que sua importância só aumentará.
As organizações que desejam aproveitar todo o potencial de seus dados para
tomar decisões imediatas
, devem acompanhar continuamente as últimas tendências e tecnologias no espaço de BI e análise de dados, a fim de aumentar a receita, acelerar o crescimento e melhorar a produtividade. Então, o que está por vir?Estas são as principais
tendências que moldarão o futuro do BI:
Análise enriquecida por contexto análise incorporada Análise de dados centrada em dados
Principais Tendências de Análise Incorporada
- Qualidade de dados aprimorada
- Adoção de BI baseada em nuvem
- Improved data quality
- Cloud-based BI adoption
- Low-code development tools
- BI colaborativa
- Análise aumentada
- A IA integrada é o futuro
- Governança eficaz
- A narrativa de dados está em alta
- Análise integrada multifuncional
1. Análise com contexto aprimorado
De acordo com o relatório \"12 tendências de dados e análise para ficar de olho\" da Gartner, até 2025, a análise orientada por contexto e os modelos de inteligência artificial (IA) substituirão 60% dos modelos existentes baseados em dados tradicionais e melhorarão os processos de tomada de decisão dos usuários de negócios.
Análise contextual ou análise com contexto aprimorado é a combinação de recursos de análise e os aplicativos de negócios nos quais estão integrados, a fim de tornar os dados mais contextualizados e personalizados para o benefício do usuário final. Os dados, por si só, nem sempre fornecem todo o valor que têm a oferecer. Quando as pessoas analisam números brutos, elas têm dificuldade em interpretar e entender as informações ocultas nos dados e, portanto, não podem usá-los estrategicamente para melhorar suas decisões.
A análise contextual em tempo real permite uma análise mais aprofundada, utilizando as relações entre vários pontos de dados e os próprios pontos de dados. Ajuda os usuários a identificar o contexto da situação com base em semelhanças, restrições, caminhos e comunidades, sem precisar alternar entre janelas e aplicativos para obter os dados necessários para tomar decisões de negócios informadas.
2. Análise de dados centrada na decisão
Uma das maiores e talvez mais importantes tendências de análise integrada está focada na disciplina da inteligência de decisão. A inteligência de decisão significa que todas as decisões e processos de negócios em uma organização são baseados em dados.
Tornando-se uma empresa orientada por dados requer o uso total dos dados coletados de sua empresa, o processamento com as ferramentas de análise corretas e a extração de informações acionáveis dos resultados.
E, embora o valor da inteligência de decisão não seja novidade, muitas empresas ainda não mudaram para essa abordagem. As empresas, independentemente de seu setor e tamanho, precisam mudar suas estratégias de crescimento, permitindo que apenas algumas pessoas selecionadas tenham acesso a dados e informações para que os dados sejam disseminados e acessíveis em toda a organização, para que todos possam tomar decisões baseadas em dados no momento do impacto.
3. Melhoria da qualidade dos dados
A qualidade dos dados é um dos maiores desafios da análise integrada. Se os dados não forem precisos, consistentes e atualizados, isso pode prejudicar toda a sua estratégia de negócios, valor e oportunidades de lucratividade. Em seu relatório \"Como melhorar a qualidade dos seus dados\", a Gartner estima que a má qualidade dos dados custa às organizações aproximadamente US$ 12,9 milhões por ano.
Além do impacto da má qualidade dos dados na receita, isso também aumenta a complexidade dos ecossistemas de dados e leva a uma tomada de decisão inadequada. As decisões corretas só podem ser baseadas em dados precisos e de qualidade.
Uma boa qualidade dos dados é crucial ao tentar obter informações precisas, consistentes e atualizadas para orientar as decisões de sua organização e, por esse motivo, a tendência de gerenciamento da qualidade dos dados está em alta. O gerenciamento da qualidade dos dados (DQM) combina tecnologia, processos, cultura organizacional, bem como as pessoas certas para fornecer dados precisos e úteis que todos os usuários possam se beneficiar.
4. Adoção de BI baseado em nuvem
Com a ampla adoção do trabalho remoto nos últimos dois anos, a adoção de BI baseado em nuvem é atualmente a maior tendência para análise integrada. Quase todos os elementos de BI e análise de dados, incluindo modelos de análise, fontes de dados aprovadas, armazenamento de dados e poder de computação, já foram transferidos para a nuvem, reduzindo o risco e aumentando a flexibilidade.
O BI baseado em nuvem torna possível acessar dados e aplicativos de análise em qualquer lugar, a qualquer hora e de qualquer dispositivo. Com isso em mente, se você é novo na análise integrada e está procurando um fornecedor para fazer parceria (ou deseja deixar seu fornecedor atual para encontrar uma opção melhor), certifique-se de escolher um análise incorporada que suporte um modelo de implantação baseado em nuvem e ofereça SDKs nativos que utilizem os recursos específicos de cada plataforma e forneçam uma experiência de usuário superior.
5. Ferramentas de desenvolvimento de baixo código
Ser capaz de criar soluções de análise integrada de ponta a ponta sem o trabalho pesado de recursos técnicos é uma das principais tendências de análise integrada a serem observadas nos próximos anos.
De acordo com o relatório de principais desafios de software da Reveal para 2022, desenvolvedores cidadãos e ferramentas de baixo código podem ajudar a atender à demanda por construção de aplicativos totalmente funcionais de forma mais rápida e com menos recursos. Cinquenta e quatro por cento dos entrevistados da pesquisa planejam economizar em 2022 usando ferramentas de baixo código/sem código (App Builder) para automatizar muitos processos de desenvolvedor/TI/analista, eliminando a necessidade de contratar novos funcionários sob demanda.
6. BI colaborativa
A BI colaborativa não é uma tendência totalmente nova no espaço de análise integrada, mas, com as equipes distribuídas se tornando a norma, a colaboração remota é mais importante do que nunca.
A BI colaborativa combina ferramentas de BI tradicionais com ferramentas e recursos de colaboração que permitem discussões contextuais em tempo real, compartilhamento fácil de relatórios e painéis com membros e partes interessadas internas e externas e recursos de comentários e discussão que suportam uma tomada de decisão eficiente. Ele permite fácil acesso a dados comerciais importantes de fora e fornece maior visibilidade para todos os envolvidos no processo de tomada de decisão.
7. Análise aumentada
De acordo com a empresa global de pesquisa de TI, Gartner, a análise aumentada é uma das principais tendências de análise de dados a serem observadas. Alimentada por duas das maiores tecnologias de análise – IA e aprendizado de máquina – análise aumentada , torna mais fácil para os usuários preparar, analisar, visualizar e interagir com seus dados em um nível contextual.
A análise aumentada permite que os usuários façam perguntas e gerem automaticamente insights explorando seus dados usando linguagem conversacional. Portanto, à medida que a IA e o ML se tornam mais interligados em nosso dia a dia e continuam a ter um grande impacto no mundo real ao nosso redor, é fundamental escolher um fornecedor de análise integrada para fazer parceria, cujas capacidades de IA e ML incluam coisas como preparação de dados, interfaces de linguagem natural e recomendações guiadas.
8. A IA integrada é o futuro
A inteligência artificial (IA) é a ciência de construir máquinas inteligentes que podem realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana. A análise integrada aumentada pelo BI está reduzindo o número de pessoas necessárias em uma organização para gerenciar e analisar dados.
A IA e aprendizado de máquina os algoritmos reformulam a forma como os usuários interagem com a análise e o gerenciamento de dados, ajudando a criar ou fornecer recursos de estrutura de dados, organização inteligente catálogos de dados, limpeza de dados com tecnologia de IA, preparação de dados autoatendimento e muito mais:
- Previsão – prevê os dados necessários para obter um modelo de ML mais preciso ou encontrar consultas fraudulentas provenientes de uma fonte não autorizada para injeção de SQL.
- Automação – aumenta a velocidade e evita a necessidade de trabalho manual, economizando tempo.
- Otimização – fornecendo novas maneiras de melhorar e aplicar as melhores práticas.
Espera-se que, nos próximos anos, as organizações comecem a exigir muito mais dos sistemas baseados em IA, e a IA evoluirá ainda mais do que é hoje para se tornar uma tecnologia mais responsável e escalável.
9. Governança eficaz
Ao contrário do gerenciamento de BI e análise (que se concentra na preparação e apresentação de dados para sistemas de gerenciamento de negócios), a governança de dados é sobre os dados reais nesses sistemas e o processo de gerenciamento da disponibilidade, usabilidade, integridade e segurança dos dados da organização com base em padrões e políticas de dados internas.
A governança de dados garante a qualidade dos ativos de negócios por meio de acesso baseado em função, protocolos de autenticação e auditoria. Ao conter regras e estruturas para gerenciar, monitorar e proteger dados, a governança de dados é necessária como uma estratégia de dados para abordar como a estratégia de negócios é traduzida nos processos de análise.
As organizações precisam de uma governança de dados eficaz em todos os níveis para abordar seus desafios operacionais existentes e porque ela fornece flexibilidade e escalabilidade e é altamente responsiva a desafios estratégicos de negócios de alto impacto e dinâmicas de mercado em constante mudança.
10. A narrativa de dados está em alta
Outra tendência de análise integrada que a Gartner prevê em seu relatório \"4 tendências de dados e análise que os CFOs não podem ignorar\" é que, até 2025, as histórias de dados serão a forma mais difundida de consumir análises, e 75% das histórias serão geradas automaticamente usando técnicas de análise aumentada.
A narrativa de dados é a capacidade de transformar dados brutos em histórias fáceis de ler e fáceis de entender que ajudam os usuários a transformar insights em ação. É uma abordagem estruturada para comunicar insights de dados por meio de técnicas de visualização de dados, infográficos, painéis e outros elementos visuais.
Nos negócios, é inestimável transformar seus insights em histórias de dados, pois isso permite que os usuários de negócios e os tomadores de decisão vejam tendências, entendam problemas ou interpretem como as estratégias de vendas, o desempenho do site ou as campanhas de marketing estão se saindo. Os dados, por si só, não podem fornecer esse significado porque devem ser entendidos no contexto da situação.
11. Análise integrada multifuncional
Historicamente, as ferramentas de análise foram isoladas de nossos aplicativos e processos de negócios e foram fornecidas, acessadas e usadas apenas como ferramentas de terceiros. Devido a esse inconveniente, a maioria dos usuários de negócios nunca realmente aproveitou os recursos de análise fornecidos a eles e, como resultado, perdeu informações, crescimento e oportunidades de receita importantes.
De acordo com Ventana Research, mais de dois terços do pessoal de linha de negócios terão acesso instantâneo à análise multifuncional integrada em seu fluxo de trabalho e processos até 2024.
O surgimento de plataformas de análise integrada como o Reveal está ajudando cada vez mais as empresas a transformar suas atividades de análise e começar a tomar decisões de negócios mais inteligentes diariamente – de forma mais rápida, fácil e eficaz.
Capacite seus usuários com insights acionáveis – a qualquer hora, em qualquer lugar e de qualquer dispositivo.
As ferramentas de inteligência de negócios permitem a tomada de decisões baseada em dados
Considerações Finais...
Com o surgimento da IA, aprendizado de máquina, PNL e outros recursos de análise, o cenário de BI e o espaço de análise integrada estão evoluindo e se expandindo continuamente e rapidamente.
E, à medida que todas essas tecnologias e recursos analíticos se tornam mais acessíveis e importantes no mundo dos negócios, as organizações em todos os setores e de todos os tamanhos devem procurar usar seus insights de forma eficaz e no momento certo.
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