O que é Análise Guiada? | Reveal BI

No mundo de dados em constante mudança de hoje, as abordagens tradicionais de BI e os gerentes de negócios estão lutando para acompanhar o ritmo, aumentar a eficiência, gerar ROI e impulsionar o valor dos negócios. Para obter o máximo dos dados, prever com precisão os resultados futuros e tomar decisões de negócios mais inteligentes, as organizações devem preencher a lacuna entre cientistas de dados, analistas de negócios e as máquinas que realizam o trabalho no meio.

A análise guiada é o processo analítico que equipa os cientistas de dados com as ferramentas, habilidades e preferências certas para construir, manter e refinar continuamente um painel. Isso concede aos usuários de negócios o grau certo de interação do usuário para que todos possam trabalhar juntos para gerar análises mais úteis.

Leia este artigo para saber mais sobre a análise guiada, seus benefícios e princípios, e os prós e contras da análise guiada em comparação com a análise autônoma.

O que é Análise Guiada?

A análise guiada é uma abordagem para análise preditiva e visual projetada para usuários de negócios com base em seus casos de uso e requisitos. Ele fornece a capacidade de construir visualizações que servem como uma ferramenta de tomada de decisão para analistas de dados ou usuários de negócios quando necessário. A análise guiada pode ser usada diretamente ou como modelos para construir seu próprio aplicativo personalizado do zero.

Benefícios da Análise Guiada

Em última análise, a abordagem de análise guiada capacita os usuários finais a entender rapidamente os insights e as informações apresentadas em um painel. O objetivo do analista é criar painéis informativos e fáceis de usar para que qualquer pessoa possa se aprofundar e entender a história rapidamente. Fornecer várias opções para segmentar e analisar dados permite que os usuários obtenham insights mais profundos.

Outro dos benefícios da análise guiada é que ela ajuda a manter as equipes na mesma página, com um local centralizado para todos os dados de negócios, onde todos podem encontrar os dados de que precisam.

A abordagem de análise guiada também pode ser usada para projetar aplicativos como um aplicativo independente ou um produto de análise incorporada. A análise incorporada produtos oferecem relatórios em tempo real, visualizações de dados interativas e/ou análises avançadas, incluindo IA e aprendizado de máquina, diretamente na interface do usuário de um aplicativo.

Existem muitos benefícios de incorporar análises em seus aplicativos, um dos maiores dos quais é economizar o tempo e o esforço valiosos de seus desenvolvedores ao desenvolver análises do zero para cada aplicativo.

Por último, mas não menos importante, a análise guiada permite que os usuários explorem todo o conjunto de dados em um ambiente de dados seguro, o que aumenta a confiança dos usuários para extrair os insights acionáveis ​​de que precisam para impulsionar seus processo de tomada de decisão.

Veja o Reveal em ação

Princípios da Análise Guiada

Embora existam dezenas de princípios de análise guiada, selecionamos 7 que servirão a qualquer pessoa em sua jornada de análise de dados:

1. Familiarize-se com o Negócio

Este princípio é a premissa da análise de dados. Você precisa entender o contexto em que os dados estão sendo gerados e usados, como os processos de negócios. Quanto mais você descobrir sobre o negócio e quanto mais você entender o problema, melhor você poderá usar os dados e interpretar os resultados de sua análise ou modelagem.

2. Estabeleça Métricas de Desempenho

O segundo princípio de análise de dados muito importante é estabelecer métricas de desempenho claras para traduzir com sucesso os objetivos de negócios em resultados acionáveis. Para fazer isso, as organizações devem decidir o que medir, como medir e definir as métricas de sucesso.

As métricas de desempenho corretas a serem rastreadas devem ser relevantes para sua estratégia e objetivos de negócios, informar decisões inteligentes e representar uma medição precisa do desempenho. Certifique-se de escolher suas métricas de desempenho com cuidado e não sobrecarregue os usuários de negócios com ruído desnecessário. Selecione apenas as métricas de desempenho que estejam diretamente correlacionadas a um objetivo/problema de negócios específico.

3. Identifique as Fontes de Dados de que Você Precisa

Agora que você sabe o objetivo de negócios específico que precisa alcançar ou o problema que precisa resolver, é hora de começar a pensar em onde obter os dados de que precisa. Atualmente, as empresas coletam uma grande quantidade de dados sobre todos os seus processos, vendas, atividades de marketing, etc., portanto, não deve ser difícil identificar de onde obter os dados de que você precisa. Por exemplo, em um negócio de varejo, se você precisar prever as vendas e a demanda futuras para a próxima temporada de festas, precisará obter dados das temporadas de festas anteriores e explorar as diferentes tendências e padrões.

4. Apresente a História dos Seus Dados

Todas as empresas querem tomar as decisões certas. As decisões certas dependem de boas informações que são traduzidas em insights fáceis de entender. Se seu público não entender as informações que estão sendo apresentadas, eles terão pouca ou nenhuma motivação para agir. É aqui que narrativa de dados. entra.

Se contar uma história não for algo natural para sua mente analítica, não se preocupe - criar histórias de dados atraentes que inspirem e motivem sua organização a agir não é tão difícil de criar. Uma boa história de dados é formada por três componentes: análise de dados, visuais e narrativa. Juntos, esses três componentes colocam seus dados em contexto e destacam as informações mais valiosas para os tomadores de decisão de sua organização.

5. Escolha as Ferramentas de Visualização de Dados com Sabedoria

Ferramentas de visualização de dados são os diferentes elementos visuais usados ​​para apresentar seus dados de uma forma que facilite a compreensão e a obtenção de insights para todos os usuários. Se as pessoas não conseguirem entender os dados, elas não poderão agir sobre eles e nada mudará. É por isso que é vital criar painéis que apresentem insights em um formato digerível para aqueles que não são cientistas de dados e não conseguem extrair informações de gráficos e planilhas estranhas.

Um dos principais princípios de análise guiada é a flexibilidade. Em outras palavras, você deve escolher as visualizações de dados que apresenta aos usuários com sabedoria e de acordo com as demandas e habilidades dos vários usuários que interpretarão os dados.

6. Facilite o Compartilhamento

A má interpretação dos dados é tão ruim quanto não usar os dados. A única maneira de reduzir isso é garantir que todos os departamentos colaborem e trabalhem juntos para traduzir e usar os dados. Compartilhar proativamente insights de dados com as pessoas com quem você trabalha incentiva o envolvimento e a colaboração, traz transparência ao local de trabalho e fornece uma maneira de trabalhar em parceria com outras pessoas em sua organização para melhorar a eficiência e aumentar os resultados da equipe.

7. A Mobilidade é uma Prioridade

Independentemente do setor de sua empresa, ser capaz de acessar insights de negócios em tempo real a qualquer hora e em qualquer lugar é crucial. BI móvel, ou a capacidade de exibir KPIs, métricas de negócios e painéis em telefones celulares e tablets, ajuda os tomadores de decisão a serem mais produtivos e a tomar as decisões certas, na hora certa, todas as vezes.

Casos de Uso da Análise Guiada

Análise Guiada na Indústria Bancária

A análise de dados impacta muito o setor bancário, ajudando-o a consolidar dados internos e externos do cliente para construir um perfil preditivo de cada cliente bancário. Isso permite que os bancos identifiquem os riscos potenciais relacionados ao empréstimo de dinheiro a clientes com pontuação de crédito baixa. Os bancos também estão usando análises para entender como seus clientes usam suas contas e identificar tendências que podem ajudar os engenheiros do banco a criar e manter serviços mais fáceis de usar.

Análise Guiada na Indústria de TI

No setor financeiro, a análise pode dizer a uma empresa como ela está se saindo em comparação com seus concorrentes, pode prever situações financeiras com base em um grande número de cenários definidos para o sistema analisar e muito mais. Mas como a análise de dados pode ajudar na indústria de TI?

análise de TI preenche a lacuna entre dados, insights e ação para que as empresas de TI melhorem para atender melhor a cada um de nós no mundo da tecnologia moderna de hoje. Com acesso a insights de dados em tempo real, as empresas de TI podem entender as tendências relacionadas às operações e tomar decisões mais baseadas em dados para otimizar seus serviços e ofertas para se manterem competitivas.

Análise Guiada na Indústria de Manufatura

Os dados provenientes dos processos de fabricação e de negócios possuem um enorme potencial de desenvolvimento. O aproveitamento de análise de fabricação, incluindo algoritmos de aprendizado de máquina, análises avançadas e outros métodos e ferramentas de análise de dados, apresenta muitas oportunidades para os fabricantes. Estas incluem, mas não se limitam a, manutenção preventiva para reduzir os custos de manutenção de equipamentos, maximização da eficiência dos equipamentos, aprimoramento da logística para o atendimento ao cliente, minimização do tempo de inatividade por meio da automação das operações de máquinas e aumento da precisão nas funções de vendas e marketing.

Análise Guiada vs. BI Autônoma

Geralmente, dois tipos de sistemas de BI são guiados por análises e análises de autoatendimento. A principal diferença entre os dois é que, ao usar análises guiadas, os usuários finais dependem dos profissionais de TI e dos analistas de dados, enquanto, ao usar análises autônomas, os usuários podem trabalhar com os dados e criar painéis e relatórios por conta própria.

Para aqueles que não estão familiarizados com análises guiadas ou análises autônomas, vamos explicar essa diferença com mais detalhes:

A análise guiada permite que uma empresa configure, com a ajuda de um desenvolvedor, aplicativos de negócios com painéis e gráficos que são atualizados com base nas explorações e no feedback do usuário. O usuário final não tem a capacidade de criar suas próprias visualizações de dados, importar uma de suas próprias fontes de dados ou criar painéis e relatórios. As operações de BI de análise guiada são totalmente de propriedade da equipe de TI ou de especialistas em business intelligence dedicados.

Isso significa que, quando um usuário precisa de um relatório ou painel específico, ele deve solicitá-lo aos especialistas e aguardar que o profissional de TI ou o especialista em BI entregue o relatório/painel, o que pode levar de alguns minutos a alguns dias. Isso causa frustração e atrasos na obtenção das informações necessárias para a tomada de decisões.

Por outro lado, as análises autônomas capacitam os usuários finais a explorar qualquer dado ao qual tenham acesso e criar facilmente relatórios e painéis por conta própria, quando necessário. As ferramentas de BI autônomas fornecem uma interface de usuário intuitiva do tipo 'arrastar e soltar' que torna a interação com os dados mais fácil e acessível para aqueles que não possuem conhecimento técnico e analítico.

As aplicações de análise modernas como as soluções de análise incorporada, permitem que todos os usuários de sua aplicação acessem e analisem os dados por conta própria, fornecendo-lhes recursos de autoatendimento e uma arquitetura moderna. Ao usar uma abordagem de análise autônoma que ajuda os usuários a encontrar insights acionáveis quando precisam, todos podem agir no momento certo e nunca perder uma oportunidade.

Por que você deve escolher a Análise Autônoma?

Hoje, todos os usuários de negócios devem ser capazes de trabalhar e analisar dados para impulsionar suas ações. As empresas que não aproveitam essa oportunidade com a abordagem de BI correta estão perdendo o enorme potencial da tomada de decisões baseada em dados.

solução de análise incorporada de autoatendimento que permite aos usuários criar facilmente relatórios de dados e painéis de qualquer dispositivo e tomar decisões mais rápidas e baseadas em dados sem interromper seu fluxo de trabalho. Mas a única maneira de saber se ele é adequado para sua organização é experimentá-lo – saiba mais sobre como ele funciona e como pode beneficiar sua empresa que traz o poder dos dados para as mãos de seus funcionários, clientes, parceiros e fornecedores. Em sua essência, o Reveal é centrado na tomada de decisões baseada em dados e foi projetado para permitir que você integre facilmente painéis interativos e visualizações de dados, A marca branca permite personalizar todas as partes da solução de análise para corresponder ao tema da sua marca. Quando o aplicativo analítico parece fazer parte do seu sistema, os usuários não se distrairão ou notarão uma diferença em seu aplicativo, mas se tornarão clientes mais leais e satisfeitos por causa do valor adicional que você está oferecendo., análises avançadas e preditivas, incluindo aprendizado de máquina, previsão, funções estatísticas e muito mais em seus aplicativos, para que seus usuários possam acessar informações em tempo real e criar painéis bonitos e informativos em qualquer lugar e em qualquer dispositivo.

A importância da análise de arrastar e soltar agendando uma demonstração rápida ou Tome decisões baseadas em dados.

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