O Que É Inteligência Contínua?
Inteligência contínua é o uso de ferramentas e processos que integram análise em tempo real às operações de negócios, processando dados atuais e históricos e recomendando ações específicas a serem tomadas em resposta a questões, dificuldades e oportunidades de negócios.
Inteligência contínua alavanca diferentes abordagens e tecnologias modernas orientadas por máquinas, como análise aumentada, gerenciamento de regras de negócios, otimização, processamento de fluxo de eventos e machine learning. Em outras palavras, inteligência contínua trata de derivar valor de negócios contínuo a partir de dados. Permite que os usuários acessem rapidamente todos os seus dados e acelerem a análise de que precisam, independentemente das fontes ou volumes de dados, além de permitir que as tecnologias orientadas por máquinas consultem análises continuamente em vez de fazê-lo apenas uma vez.
Como a Inteligência Contínua Difere do BI Tradicional?
A principal diferença entre inteligência contínua e business intelligence tradicional é que, enquanto o BI tradicional depende de pessoas para orquestrar cada etapa do processo de análise de dados, desde o acesso aos dados até criação de painéis, a inteligência contínua é uma abordagem analítica baseada em IA e orientada por máquinas que substitui os vieses humanos em cada etapa do processo de análise de dados por uma IA inteligente e automatizada.
Outra diferença é que as ferramentas de BI tradicionais do passado foram criadas para serem tecnicamente complexas e geralmente exigem uma equipe de TI extensa para manutenção e gerenciamento. As plataformas de inteligência contínua não têm tais limitações e, por contraste, trazem o poder dos dados para as mãos de usuários de todos os níveis.
Benefícios da Inteligência Contínua
Em um ambiente de negócios e espaço analítico em constante mudança e evolução, uma abordagem baseada em inteligência contínua permite que as empresas permaneçam à frente do mercado, reajam prontamente às condições em mudança e tomem decisões mais inteligentes com base em insights, em vez de intuição.
Alguns dos principais benefícios da inteligência contínua incluem:
- Automatizar e guiar ações no momento do impacto – a análise aumentada está no coração da inteligência contínua e, juntamente com algoritmos de IA e ML, orienta as pessoas sobre qual ação tomar para automatizar totalmente processos que acionam ações subsequentes sem qualquer intervenção humana.
- Prever com mais precisão – a combinação de dados atuais e históricos, algoritmos e machine learning permite que você execute suposições contra os dados disponíveis para validar e prever múltiplos resultados. Ao empregar inteligência contínua em toda a organização, os usuários são capazes de encontrar insights por conta própria para previsões mais precisas e antecipar futuras situações.
- Análise de impacto em tempo real – os dados contextualizados em tempo real da inteligência contínua fornecem uma compreensão maior das implicações em vários pontos de diferentes processos de negócios, permitindo ajustes nas operações que podem resultar em produtividade significativamente melhorada que impacta o processo de análise de dados em tempo real.
- Preencher a lacuna entre dados em tempo real e históricos – dados, em geral, são prova de suas atividades e ações. A análise nos ajuda a entender melhor e, como resultado, preenche a lacuna entre o que foi, o que é agora e o que seria. As máquinas de inteligência contínua observam dados em tempo real e históricos para desenvolver melhores soluções de negócios para o futuro.
- Análise de dados aprimorada – as tecnologias de IA e ML por trás da abordagem de inteligência contínua podem analisar dados complexos de forma eficaz para que os usuários possam tomar as decisões mais informadas com base em análises profundas e mais precisas. Isso dá aos usuários uma visão mais completa da situação e ajuda a evitar o viés de confirmação no final. Também fornece sugestões contextuais que revelam insights que os usuários nunca pensaram que precisavam.
- Reconhecer padrões de dados – cobrindo o conhecimento adquirido e o estudo de informações estatísticas, o algoritmo de machine learning é capaz de identificar e reconhecer padrões nos dados. Ele também ajuda a classificar dados, aplicar identificadores, desenvolver novos algoritmos e criar dados de teste.
Os benefícios substanciais e de amplo alcance da inteligência contínua para empresas de todos os setores e tamanhos tornam-na uma decisão fácil e escolha óbvia para as organizações abraçarem uma transformação digital a fim de elevar seus negócios e se manterem à frente de seus concorrentes.
Casos de Uso e Exemplos de Inteligência Contínua
A inteligência contínua não é específica de um setor e pode ser aplicada a vários setores. Aqui estão alguns exemplos:
Inteligência Contínua na Saúde
Inteligência contínua na saúde ajuda organizações de saúde, grupos de médicos e hospitais a tomar decisões em tempo real e baseadas em valor sobre o que é melhor para um paciente individual com base em uma visão de 360 graus da saúde e histórico do paciente. Usar análise preditiva na saúde também ajuda a identificar pacientes em risco, prevenir o desenvolvimento de doenças crônicas, identificar grupos expostos a um possível surto de doenças, prever necessidades de manutenção de equipamentos antes que surjam e muito mais.
Um dos casos de uso mais importantes de análise preditiva e inteligência contínua na saúde é também a ajuda das tecnologias de IA para prevenir erros humanos que possam ser fatais.
Inteligência Contínua em Finanças
À medida que o volume de transações financeiras globais continua a crescer, detectar fraudes, lavagem de dinheiro e negociação de informações privilegiadas torna-se mais desafiador. Inteligência contínua no setor financeiro encontra aplicação nessas áreas principais e em outras, incluindo sistemas automatizados que usam IA para detectar transações suspeitas em andamento e prevenir quaisquer fraudes financeiras antes que ocorram.
Inteligência Contínua no Varejo
Com a ajuda de inteligência contínua na indústria de varejo, os varejistas podem obter a maior receita de seus clientes. Um exemplo de como a IC é usada na indústria de varejo é combinando dados de streaming com histórico e preferências de compra detalhados do cliente para entregar ofertas personalizadas e, o mais importante, eficazes no momento certo. O marketing de varejo também se beneficia da análise, pois ajuda os profissionais de marketing a planejar futuras campanhas direcionando seus públicos com mais precisão.
Inteligência Contínua na Manufatura
Desbloquear inteligência contínua na manufatura para aproveitar dados para entender e otimizar o uso e a manutenção de máquinas pode diferenciar as organizações de manufatura de sua concorrência. Quando dados em tempo real e históricos são continuamente combinados para análise em tempo real, gerando tomada de decisão rápida, precisa e orientada por máquinas, os fabricantes podem aumentar facilmente a eficiência operacional, prever a demanda do mercado, reduzir despesas de manutenção de equipamentos e diminuir custos ao fornecer insights sobre o consumo de energia, por exemplo. Soluções de análise também permitem que as empresas identifiquem riscos e ajudem a prever riscos futuros ao detectar tendências e padrões em toda a cadeia de suprimentos. Análise avançada da cadeia de suprimentos também pode ajudar a identificar tais riscos no início, para que suas equipes possam agir no momento certo e reduzir o impacto do risco no negócio.
Como Escolher uma Plataforma de Inteligência Contínua?
As plataformas de inteligência contínua existem atualmente como aplicativos autônomos ou como parte de ofertas de solução de análise incorporada. Ambos os tipos de plataformas de inteligência contínua foram construídos para melhorar as ferramentas e abordagens tradicionais de BI. No entanto, elas variam em capacidades e funcionalidades que podem beneficiar suas decisões e resultados de negócios.
Não há dúvidas de que a ferramenta de inteligência contínua com a qual você decidir fazer parceria deve fornecer a base para a análise contínua de dados, que é a maneira baseada em IA e orientada por máquinas de interpretar dados continuamente, descobrir padrões e aprender o que é valioso nos dados.
Aqui está mais o que você deve procurar em uma plataforma de inteligência contínua:
Arquitetura de aplicação moderna****– escolher uma arquitetura de aplicação moderna e nativa da nuvem suportará a integração de visualizações e gráficos e permitirá uma análise mais profunda de seus dados, flexibilidade e escalabilidade. Plataformas modernas de inteligência contínua suportam um conjunto completo de funções analíticas integradas e se integrarão aos seus próprios aplicativos perfeitamente.
Adoção de BI baseado em nuvem – uma das maiores tendências no espaço de análise incorporada, o BI baseado em nuvem torna possível executar cargas de trabalho de aplicativos distribuídos em múltiplas infraestruturas de nuvem.
Inteligência orientada por dados – a capacidade de extrair insights acionáveis em tempo real e valor de negócios de todas as suas diferentes fontes de dados.
BI Colaborativo – a combinação de ferramentas e recursos que permitem discussões contextuais em tempo real, fácil compartilhamento de relatórios e painéis com membros da equipe e partes interessadas internas e externas, e recursos de comentários e discussão que apoiam o pensamento colaborativo e aceleram a tomada de decisões.
Segurança contínua – a capacidade de prevenir ameaças de segurança e violações de dados em uma superfície digital em constante expansão.
Conectividade – se uma determinada plataforma de inteligência contínua não puder conectar-se a todos os seus dados, então não há sentido nisso. Certifique-se de que o fornecedor que você escolher ofereça integração perfeita com todas as fontes de dados que armazenam seus dados.
APIs – a plataforma de inteligência contínua na qual você decidir investir também deve incluir uma interface de programação de aplicativos (API) para lidar com a criação e renderização de painéis, deep linking, UI personalizada para aquisição de fontes de dados e uma API moderna com capacidades de distribuição multicanal.
Preços – muitos fornecedores no espaço de BI usam táticas de preços obscuras para maximizar seus lucros. Você não quer fazer parceria com um fornecedor que cobrará custos imprevisíveis como uso e usuários. Recomendamos escolher uma solução de inteligência contínua que tenha um modelo de preços 100% transparente que não aumentará à medida que suas vendas de aplicativos aumentam.
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