O Futuro do BI: Principais Tendências de Análise Incorporada

O mundo da business intelligence (BI) e da análise de dados continua passando por transformações massivas a cada ano.

As planilhas finalmente revelam seus tesouros enterrados e evoluíram para visualizações de dados perspicazes e painéis de alto impacto interativos.

Os dados explodiram em Big Data.

Analisar dados se tornou acessível a todos os usuários de negócios.

E muito mudou a forma como empresas e 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 vai crescer.

As organizações que desejam alavancar o potencial total de seus dados para tomar decisões no local, precisam seguir continuamente as últimas tendências e tecnologias no espaço de BI e análise de dados para aumentar a receita, acelerar o crescimento e melhorar a produtividade.

Então, o que está por vir?

Estas são as principais análise incorporada tendências que moldarão o futuro do BI:

Principais Tendências de Análise Incorporada

1. Análise Contexto-Enriquecida
2. Análise de Dados Centrada em Dados
3. Melhoria da Qualidade dos Dados
4. Adoção de BI Baseado em Nuvem
5. Ferramentas de Desenvolvimento Low-Code
6. BI Colaborativo
7. Análise Aumentada
8. IA Incorporada é o Futuro
9. Governança Eficaz
10. Storytelling em Ascensão
11. Análise Incorporada Multifuncional

1. Análise Contexto-Enriquecida

De acordo com o relatório “12 Data and Analytics Trends to Keep on Your Radar” da Gartner, até 2025, a análise orientada pelo contexto e os modelos de inteligência artificial (IA) substituirão 60% dos modelos existentes construídos em dados tradicionais e melhorarão os processos de tomada de decisão dos usuários de negócios.

Análise contextual ou análise contexto-enriquecida é a fusão de capacidades analíticas e das aplicações de negócios nas quais elas estão incorporadas para 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 estão olhando para números brutos, acham difícil interpretar e entender os insights escondidos nos dados e, portanto, não conseguem usá-los estrategicamente para melhorar suas decisões.

A análise contextual em tempo real permite uma análise mais profunda usando os relacionamentos entre vários pontos de dados e os próprios pontos de dados. Ajuda os usuários a identificar o contexto da situação com base em similaridades, restrições, caminhos e comunidades sem ter que alternar janelas e aplicativos para obter os dados de que precisam para tomar decisões de negócios informadas.

2. Análise de Dados Centrada na Decisão

Uma das maiores e talvez mais importantes tendências de análise incorporada é focada na disciplina da inteligência de decisão. Inteligência de decisão significa que todas as decisões e processos de negócios em uma organização são baseados em dados.

Tornar-se uma empresa orientada por dados exige o uso total dos dados coletados pelo seu negócio, processando-os com as ferramentas analíticas corretas e extraindo insights acionáveis dos resultados.

E embora o valor da inteligência de decisão não seja novidade, muitas empresas ainda não migraram para ela. Os negócios, independentemente de sua indústria e tamanho, precisam mudar suas estratégias de crescimento, passando de permitir acesso a dados e insights apenas a um pequeno grupo selecionado para ter os dados espalhados e acessíveis por toda a organização, para que todos possam tomar decisões orientadas por dados no ponto de impacto.

3. Melhoria da Qualidade dos Dados

A qualidade dos dados é um dos maiores desafios de análise incorporada. Se os dados não forem precisos, consistentes e atualizados, eles podem prejudicar toda a sua estratégia de negócios, valor e oportunidades de lucratividade. Em seu relatório “How to Improve Your Data Quality”, a Gartner estima que a má qualidade dos dados custa aproximadamente US$ 12,9 milhões às organizações todos os anos.

Além do impacto da má qualidade dos dados na receita, ela também aumenta a complexidade dos ecossistemas de dados e leva a decisões ruins. As decisões corretas só podem ser baseadas em dados de qualidade e precisos.

Uma boa qualidade de dados é crucial ao tentar obter insights precisos, consistentes e atualizados para guiar as decisões de sua organização, e por essa razão, a tendência de gerenciamento de qualidade de dados está em ascensão. O gerenciamento de qualidade de dados (DQM) combina tecnologia, processos, cultura organizacional, bem como as pessoas certas para fornecer dados precisos e úteis que todos os usuários possam aproveitar.

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 incorporada. Quase todos os elementos de BI e análise de dados, incluindo modelos analíticos, fontes de dados, armazenamento de dados e poder de computação, já migraram para a nuvem, reduzindo riscos 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 em análise incorporada e está procurando um fornecedor para parceria (ou deseja deixar o atual por um melhor ajuste), certifique-se de escolher uma plataforma de análise incorporada que suporte um modelo de implantação baseado em nuvem e ofereça SDKs nativos que utilizam os recursos específicos de cada plataforma e proporcionam uma experiência de usuário superior.

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5. Ferramentas de Desenvolvimento Low-Code

Ser capaz de criar soluções de análise incorporada de ponta a ponta sem o esforço pesado de recursos técnicos é uma das principais tendências de análise incorporada a serem observadas nos próximos anos.

De acordo com o relatório de desafios de software da Reveal para 2022, desenvolvedores cidadãos e ferramentas low-code podem ajudar a atender à demanda por construir aplicativos totalmente funcionais mais rápido e com menos recursos. Cinquenta e quatro por cento dos respondentes da pesquisa planejam economizar em 2022 usando ferramentas low-code/no-code (construtor de aplicativos) para automatizar muitos processos de desenvolvedores/TI/analistas, tudo isso eliminando a necessidade de contratar novos funcionários sob demanda.

6. BI Colaborativo

BI Colaborativo não é uma tendência totalmente nova no espaço de análise incorporada, mas com equipes distribuídas se tornando a norma, a colaboração remota é agora mais importante do que nunca.

BI Colaborativo combina ferramentas de BI tradicionais com ferramentas de colaboração e recursos que permitem discussões contextuais em tempo real, fácil compartilhamento de relatórios e painéis com membros de equipe internos e externos e stakeholders, e capacidades de comentários e discussão que suportam a tomada de decisões eficiente. Ele permite fácil acesso a dados de negócios chave de fora e fornece maior visibilidade para todos os envolvidos no processo de tomada de decisão.

7. Análise Aumentada

De acordo com a firma global de pesquisa de TI, Gartner, a análise aumentada é uma das principais tendências de análise de dados a serem observadas. Impulsionada por duas das maiores tecnologias de análise – IA e machine learning – a análise aumentada facilita 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. Assim, à medida que a IA e o ML se tornam mais interligados em nosso dia a dia e continuam a causar um grande impacto no mundo real ao nosso redor, é fundamental escolher um fornecedor de análise incorporada para parceria cujas capacidades de IA e ML incluam coisas como preparação de dados, interfaces de linguagem natural e recomendações guiadas.

8. IA Incorporada é o Futuro

A inteligência artificial (IA) é a ciência de construir máquinas inteligentes que podem realizar tarefas que tipicamente exigem inteligência humana. A análise incorporada aumentada por BI está reduzindo a mão de obra necessária em uma organização para gerenciar e analisar dados.

Algoritmos de IA e machine learning reformam a maneira como os usuários interagem com a análise e o gerenciamento de dados, ajudando a criar ou fornecer capacidades de tecido de dados, catálogos de dados inteligentes data catalogs, limpeza de dados por IA, preparação de dados self-service e muito mais:

• Previsão – prevê os dados necessários para obter um modelo ML mais preciso ou encontrar consultas fraudulentas vindas de uma fonte não autorizada para injeção SQL.
• Automação – aumenta a velocidade e previne a necessidade de trabalho manual, economizando assim 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 de sistemas baseados em IA, e a IA evoluirá ainda mais do que o 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 trata dos dados reais nesses sistemas e do processo de gerenciar a disponibilidade, usabilidade, integridade e segurança dos dados da organização com base em padrões e políticas de dados internos.

A governança de dados garante a qualidade dos ativos de negócios por meio de acesso baseado em funções, 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 em processos de análise.

As organizações precisam de 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. Storytelling em Ascensão

Outra tendência de análise incorporada que a Gartner prevê em seu relatório “4 Data and Analytics Trends CFOs Can’t Afford to Ignore” é que, até 2025, as histórias de dados serão a maneira mais difundida de consumir análises, e 75% das histórias serão geradas automaticamente usando técnicas de análise aumentada.

Storytelling orientado por 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 porque isso permite que usuários de negócios e 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 compreendidos no contexto da situação.

11. Análise Incorporada 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 alavancou as capacidades analíticas fornecidas e, como resultado, perderam insights, crescimento e oportunidades de receita de negócios chave.

De acordo com Ventana Research, mais de dois terços do pessoal de linha de negócios terão acesso instantâneo à análise multifuncional incorporada em seu fluxo de trabalho e processos até 2024.

O aumento das plataformas de análise incorporada como a Reveal está ajudando cada vez mais os negócios a transformar suas atividades de análise e começar a tomar decisões de negócios mais inteligentes diariamente – mais rápido, mais fácil e mais eficaz.

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Palavras Finais…

Com o aumento da IA, machine learning, NLP e outras capacidades analíticas, o cenário de BI e o espaço de análise incorporada estão continuamente e rapidamente evoluindo.

E à medida que todas essas tecnologias e capacidades analíticas se tornam cada vez mais acessíveis e importantes no mundo dos negócios, as organizações em todos os setores e de todos os tamanhos devem buscar usar seus insights de forma inteligente e no momento certo.

Para saber mais sobre análise incorporada e o que tais ferramentas podem fazer por seu negócio, confira nosso guia definitivo de análise incorporada, e se você não sabe por onde começar ao escolher o fornecedor certo para suas necessidades de negócios, confira nosso guia de adequação de produto.

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