O que é Inteligência Contínua?
A inteligência contínua é o uso de ferramentas e processos que integram a análise em tempo real às operações de negócios, processando dados atuais e históricos e recomendando ações específicas a serem tomadas em resposta a perguntas, dificuldades e oportunidades de negócios.
A inteligência contínua aproveita diferentes abordagens e tecnologias modernas orientadas por máquina, como análise aumentada, gerenciamento de regras de negócios, otimização, processamento de fluxo de eventos e aprendizado de máquina. Em outras palavras, a inteligência contínua tem como objetivo derivar continuamente valor de negócios dos dados. Ela 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 máquina consultem a análise continuamente, em vez de fazê-lo apenas uma vez.
Como a Inteligência Contínua difere da Inteligência de Negócios tradicional?
A principal diferença entre a inteligência contínua e a inteligência de negócios tradicional é que, embora a inteligência de negócios tradicional dependa 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 de análise baseada em IA e orientada por máquina 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 do passado foram criadas para serem tecnicamente complexas e, normalmente, exigem uma extensa equipe de TI para manutenção e gerenciamento. As plataformas de inteligência contínua não têm essas limitações e, em vez disso, 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 de análise em constante mudança e evolução, uma abordagem baseada em inteligência contínua permite que as empresas se mantenham no topo do mercado, reajam prontamente às mudanças nas condições e tomem decisões mais inteligentes com base em insights, em vez de intuições.
Alguns dos principais benefícios da inteligência contínua incluem:
- Automatizar e orientar ações no momento do impacto – a análise aumentada está no centro da inteligência contínua e, juntamente com algoritmos de IA e ML, orienta as pessoas sobre qual ação tomar para automatizar totalmente os processos que acionam as ações subsequentes sem qualquer intervenção humana.
- Prever com mais precisão – a combinação de dados atuais e históricos, algoritmos e aprendizado de máquina permite que você execute suposições em relação aos dados disponíveis para validar e prever vários resultados. Ao empregar a inteligência contínua em toda a organização, os usuários podem encontrar insights por conta própria para previsões mais precisas e antecipar situações futuras.
- Análise de impacto em tempo real– os dados contextuais em tempo real da inteligência contínua fornecem uma melhor compreensão das implicações em vários pontos de diferentes processos de negócios, permitindo ajustes nas operações que podem resultar em melhorias significativas na produtividade que impactam o processo de análise de dados em tempo real.
- Preencher a lacuna entre dados em tempo real e históricos – os dados, em geral, são a prova de suas atividades e ações. A análise nos ajuda a entendê-los melhor e, como resultado, preenche a lacuna entre o que era, o que é agora e o que seria. As máquinas de inteligência contínua analisam 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 mais profundas e precisas. Isso oferece aos usuários uma visão mais completa da situação e ajuda a evitar o viés de confirmação no final. Ele também fornece sugestões contextuais que revelam insights que os usuários nunca pensaram que precisavam.
- Reconhecer padrões de dados– abrangendo o conhecimento adquirido e o estudo de informações estatísticas, o algoritmo de aprendizado de máquina é capaz de identificar padrões nos dados e reconhecê-los. Ele também ajuda a classificar dados, aplicar identificadores, desenvolver novos algoritmos e criar dados de teste.
Os benefícios substanciais e abrangentes da inteligência contínua para empresas de todos os setores e tamanhos tornam uma decisão fácil e uma escolha óbvia para as organizações adotarem uma transformação digital para 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 do setor e pode ser aplicada a vários setores. Aqui estão alguns exemplos:
Inteligência contínua na área da saúde
Inteligência contínua na área da saúde ajuda as 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 do histórico do paciente. O uso de podem identificar pacientes de alto risco com base na idade, comorbidades ou padrões de medicação. Essa informação oferece suporte a intervenções mais precoces e melhor triagem. também ajuda a identificar pacientes de risco, prevenir o desenvolvimento de doenças crônicas, identificar grupos expostos a um possível surto de doenças, prever as necessidades de manutenção de equipamentos antes que surjam e muito mais.
Um dos casos de uso mais importantes da análise preditiva e da inteligência contínua na área da saúde é também a ajuda das tecnologias de IA para prevenir erros humanos que poderiam ser fatais.
Inteligência contínua em finanças
À medida que o volume de transações financeiras globais continua a crescer, detectar fraudes, lavagem de dinheiro e uso de informações privilegiadas torna-se mais desafiador. A inteligência contínua no setor financeiro encontra aplicação nessas e em outras áreas, incluindo sistemas automatizados que usam IA para detectar transações suspeitas em andamento e evitar fraudes financeiras antes que ocorram.
Inteligência contínua no varejo
Com a ajuda de inteligência contínua no setor de varejo, os varejistas podem obter o máximo de receita de seus clientes. Um exemplo de como a IC é usada no setor de varejo é combinar dados de streaming com o histórico e as preferências detalhadas de compras dos clientes para fornecer 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 campanhas futuras, segmentando seu público com mais precisão.
Inteligência contínua na manufatura
Desbloquear inteligência contínua na manufatura para aproveitar os dados para entender e otimizar o uso e a manutenção de máquinas pode diferenciar as organizações de manufatura de seus concorrentes. Quando os dados em tempo real e históricos são continuamente combinados para análise em tempo real, a fim de produzir tomadas de decisão rápidas, precisas e orientadas por máquina, os fabricantes podem aumentar facilmente a eficiência operacional, prever a demanda do mercado, reduzir os custos de manutenção de equipamentos e reduzir os custos, fornecendo insights sobre o consumo de energia, por exemplo. As soluções de análise também permitem que as empresas identifiquem riscos e ajudem a prever riscos futuros, detectando tendências e padrões em toda a cadeia de suprimentos. A análise avançada da cadeia de suprimentos também pode ajudar a identificar esses riscos no início, para que suas equipes possam agir no momento certo e reduzir o impacto do risco nos negócios.
Como escolher uma plataforma de inteligência contínua?
Atualmente, as plataformas de inteligência contínua existem como aplicativos independentes ou como parte de solução de análise incorporada ofertas. Ambos os tipos de plataformas de inteligência contínua foram criados para aprimorar as ferramentas e abordagens tradicionais de BI. No entanto, todos variam em recursos e funcionalidades que podem beneficiar as decisões e os resultados de seus negócios.
É de se esperar que a ferramenta de inteligência contínua que você decidir utilizar forneça a base para a análise contínua de dados, que é a abordagem baseada em IA e orientada por máquinas para interpretar continuamente os dados, descobrir padrões e identificar o que é valioso nos dados.
Aqui estão outros aspectos que você deve procurar em uma plataforma de inteligência contínua:
Arquitetura de aplicação moderna– a escolha de uma arquitetura de aplicação moderna e nativa da nuvem dará suporte à integração de visualizações e gráficos e permitirá uma análise mais aprofundada de seus dados, além de oferecer flexibilidade e escalabilidade. As plataformas modernas de inteligência contínua oferecem suporte a um conjunto completo de funções de análise integradas e se integrarão perfeitamente aos seus próprios aplicativos.
Cloud-based BI adoption– um dos maiores tendências no espaço de análise incorporada, a BI baseada na nuvem torna possível executar cargas de trabalho de aplicativos distribuídos em várias infraestruturas de nuvem.
Inteligência orientada por dados– a capacidade de extrair insights e valor comercial acionáveis em tempo real de todas as suas diferentes fontes de dados.
BI colaborativa – a combinação de ferramentas e recursos que permitem discussões contextuais em tempo real, compartilhamento fácil de relatórios e painéis com membros da equipe e partes interessadas, internas e externas, e recursos de comentários e discussão que dão suporte ao pensamento colaborativo e aceleram a tomada de decisões.
Segurança contínua – a capacidade de evitar ameaças de segurança e violações de dados em uma superfície digital em constante expansão.
Conectividade – se uma determinada plataforma de inteligência contínua não puder se conectar a todos os seus dados, então não faz sentido. 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 em que você decidir investir também deve incluir uma interface de programação de aplicativos (API) para lidar com a criação e renderização de painéis, links diretos, UI personalizada para aquisição de fontes de dados e uma API moderna com recursos 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 de você custos imprevisíveis, como uso e número de usuários. Recomendamos escolher uma solução de inteligência contínua que tenha um modelo de preços 100% transparente, que não aumentará à medida que as vendas de seu aplicativo aumentarem.
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
