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No mundo de dados em constante mudança, 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 tirar o máximo proveito dos dados, prever resultados futuros de forma eficaz e tomar decisões de negócios mais inteligentes, as organizações devem preencher a lacuna entre cientistas de dados, analistas de negócios e as máquinas que fazem o trabalho no meio.
A análise orientada (guided analytics) é o processo analítico que equipa cientistas de dados com as ferramentas, habilidades e preferências certas para construir, manter e refinar continuamente um conjunto de painéis. Estes concedem 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 sobre análise orientada, seus benefícios e princípios, e os prós e contras de análise orientada vs. análise de serviço próprio (self-service analytics).
O Que É Análise Orientada?
Análise orientada é uma abordagem de análise preditiva e visual projetada para usuários de negócios com base em seus casos de uso e requisitos. Ela fornece a capacidade de construir visualizações que servem como ferramenta de tomada de decisão para analistas de dados ou usuários de negócios quando necessário. A análise orientada pode ser usada diretamente ou como blueprints para construir sua própria aplicação personalizada do zero.
Benefícios da Análise Orientada
Em última análise, a abordagem de análise orientada capacita os usuários finais a entender rapidamente insights e informações apresentadas em um painel. O objetivo do analista é criar painéis informativos e fáceis de usar para que qualquer pessoa possa mergulhar e entender a história rapidamente. Fornecer várias opções para segmentar e analisar dados permite que os consumidores obtenham insights mais profundos.
Outro benefício da análise orientada 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 orientada também pode ser usada para projetar aplicativos como uma aplicação autônoma ou um produto de análise incorporada. Produtos de análise incorporada () entregam relatórios em tempo real, visualizações de dados interativas e/ou análises avançadas, incluindo IA e machine learning, diretamente em uma interface de usuário de aplicativo.
Existem muitos benefícios de incorporar análise em seus aplicativos, um dos maiores dos quais é economizar o precioso tempo e esforço do seu desenvolvedor no desenvolvimento de análises do zero para cada aplicativo.
Por último, mas não menos importante, a análise orientada permite que os usuários explorem o conjunto completo 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 seu processo de tomada de decisão.
Princípios de Análise Orientada
Embora existam dezenas de princípios de análise orientada, selecionamos 7 que servirão a qualquer pessoa em sua busca por 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 processos de negócios. Quanto mais você puder descobrir sobre o negócio e mais você entender o problema, melhor você poderá usar os dados e interpretar os resultados de sua análise ou modelagem.
2. Estabelecer Métricas de Desempenho
O segundo princípio muito importante de análise de dados é estabelecer métricas de desempenho claras para traduzir com sucesso 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 métricas de desempenho que estejam diretamente correlacionadas a um objetivo/problema de negócios específico.
3. Identificar 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 sobre onde obter os dados de que você precisa. Os negócios hoje em dia coletam uma abundância de dados sobre todos os seus processos, vendas, atividades de marketing, etc., então não deve ser difícil identificar de onde obter os dados de que você precisa. Por exemplo, em um negócio de varejo, se você precisa prever vendas e demandas futuras para a próxima temporada de Feriados, você precisará obter dados das temporadas de Feriados passadas e explorar as diferentes tendências e padrões.
4. Apresentar a História dos Seus Dados
Todo negócio quer tomar as decisões certas. As decisões certas dependem de boas informações que são traduzidas em insights significativos e fáceis de entender. Se o seu público não entender as informações que estão sendo apresentadas, ele terá pouca ou nenhuma motivação para agir sobre elas. É aqui que storytelling de dados entra.
Se contar uma história não vier naturalmente à sua mente analítica, não se preocupe – criar histórias de dados convincentes 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 trazem as informações mais valiosas ao foco para os tomadores de decisão de sua organização.
5. Escolher Ferramentas de Visualização de Dados com Sabedoria
As ferramentas de visualização de dados são os diferentes elementos visuais usados para apresentar seus dados de uma forma que facilita a compreensão e a obtenção de insights por todos os usuários. Se as pessoas não conseguem entender os dados, elas não podem agir sobre eles, e nada mudará. É por isso que é vital criar painéis que apresentem insights em uma forma digerível para aqueles que não são cientistas de dados e não conseguem extrair informações de gráficos e planilhas estranhos.
Um dos princípios chave de análise orientada é a flexibilidade. Em outras palavras, você tem que escolher os visuais de dados que apresenta aos usuários com sabedoria e de acordo com as demandas e conjuntos de habilidades dos vários usuários que estarão interpretando os dados.
6. Facilitar o Compartilhamento
A má interpretação de dados é tão ruim quanto não usar 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 engajamento e a colaboração, traz transparência ao local de trabalho e fornece uma maneira de trabalhar em parceria com outros em sua organização para melhorar a eficiência e impulsionar os resultados da equipe.
7. Mobilidade É uma Prioridade
Independentemente do setor de seu negócio, ser capaz de acessar insights de negócios em tempo real a qualquer hora e de qualquer lugar é crucial. Mobile BI, ou a capacidade de exibir KPIs, métricas de negócios e painéis em telefones e tablets móveis, ajuda os tomadores de decisão a serem mais produtivos e a tomar as decisões certas no momento certo, sempre.
Casos de Uso de Análise Orientada
Análise Orientada no Setor Bancário
A análise de dados impacta muito o setor bancário, ajudando-o a consolidar dados internos e externos de clientes para construir um perfil preditivo de cada consumidor bancário. Isso permite que os bancos identifiquem riscos potenciais relacionados ao empréstimo de dinheiro a clientes com baixo score de crédito. Os bancos também estão usando análise para entender como seus consumidores usam suas contas e identificar tendências que podem ajudar os engenheiros bancários a criar e manter serviços mais fáceis de usar.
Análise Orientada no Setor de TI
No setor financeiro, a análise pode dizer a um negócio como ele está se saindo em comparação com sua concorrência, pode prever situações financeiras com base em um vasto número de cenários definidos para o sistema analisar, e muito mais. Mas como a análise de dados pode ajudar no setor de TI?
Análise de TI preenche a lacuna entre dados, insights e ação para que as empresas de TI melhorem para servir melhor cada um de nós no mundo moderno da tecnologia. Com acesso a insights de dados em tempo real, os profissionais de TI podem entender tendências envolvendo operações e tomar decisões melhores e orientadas por dados para otimizar seus serviços e ofertas e permanecerem competitivos.
Análise Orientada no Setor de Manufatura
Os dados de processos de manufatura e negócios contêm um enorme potencial de desenvolvimento de negócios. Alavancar análise de manufatura, incluindo algoritmos de machine learning, análise avançada e outros métodos e ferramentas de análise de dados, apresenta muitas oportunidades para os fabricantes. Estes incluem, mas não se limitam a, manutenção preventiva para reduzir despesas de manutenção de equipamentos, maximização da eficácia do equipamento, logística aprimorada para atendimento ao cliente, minimização do tempo de inatividade por automação de operações de máquinas e aumento da precisão em funções de vendas e marketing.
Análise Orientada vs. BI de Serviço Próprio
Geralmente, existem dois tipos de sistemas de BI: análise orientada e análise de serviço próprio. A principal diferença entre os dois é que, ao usar a análise orientada, os usuários finais dependem de profissionais de TI e analistas de dados, enquanto ao usar a análise de serviço próprio, os usuários podem trabalhar com dados e criar painéis e relatórios por conta própria.
Para aqueles que não estão bem cientes nem de análise orientada nem de análise de serviço próprio, vamos explicar essa diferença com mais detalhes:
A análise orientada permite que uma empresa configure, com a ajuda de um desenvolvedor, aplicações de negócios com painéis e gráficos que são atualizados com base nas explorações e feedback do usuário. O usuário final não tem capacidade de criar suas próprias visualizações de dados, trazer uma de suas próprias fontes de dados ou construir painéis e relatórios. As operações de BI de análise orientada são inteiramente de propriedade da equipe de TI ou de especialistas dedicados em inteligência de negócios.
Isso significa que quando um usuário precisa que um relatório ou painel específico seja criado, ele deve solicitá-lo aos especialistas dedicados e esperar que o especialista em TI ou BI entregue o relatório/painel, o que pode levar de alguns minutos a alguns dias. Isso causa frustrações e atrasos na obtenção das informações necessárias para a tomada de decisão.
Por outro lado, a análise de serviço próprio capacita os usuários finais a explorar quaisquer dados aos quais têm acesso e criar facilmente relatórios e painéis por conta própria quando precisam. As ferramentas de BI de serviço próprio fornecem UI intuitiva de arrastar e soltar que torna a interação com os dados mais fácil e acessível para aqueles que não têm conhecimento técnico e analítico.
Aplicações modernas de análise como soluções de análise incorporada permitem que todos os usuários de sua aplicação acessem e analisem dados por conta própria, fornecendo-lhes capacidades de serviço próprio e arquitetura moderna. Ao usar uma abordagem de análise de serviço próprio 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 Análise de Serviço Próprio?
Hoje, todo usuário de negócios deve ser capaz de trabalhar e analisar dados para impulsionar suas ações. Os negócios que falham em aproveitar esta oportunidade com a abordagem de BI correta estão perdendo o enorme potencial da tomada de decisão orientada por dados.
Reveal é uma solução de análise incorporada de serviço próprio 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 decisão orientada por dados e foi projetado para permitir que você integre facilmente painéis interativos e visualizações de dados, capacidades white-label, análises avançadas e preditivas, incluindo machine learning, previsão, funções estatísticas e mais em seus aplicativos, para que seus usuários possam acessar insights em tempo real e construir painéis bonitos e informativos em qualquer lugar e em qualquer dispositivo.
Você pode saber mais sobre Reveal e como ele funciona baixando nosso SDK ou agendando uma demonstração rápida.
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