Análises avançadas

A Advanced analytics emprega modelagem preditiva, métodos estatísticos, machine learning e técnicas de automação de processos além das capacidades das ferramentas tradicionais de BI (inteligência de negócios) para analisar dados ou informações de negócios. Ela alavanca a ciência de dados que envolve métodos maduros de análise para projetar tendências futuras e antecipar a probabilidade de eventos potenciais. Enquanto o BI e análises básicas podem dar uma ideia instantânea do negócio, Advanced analytics fornecem a capacidade de prever tendências ou resultados futuros para uma compreensão mais profunda. A Advanced analytics oferece um conjunto mais amplo de recursos para lidar com os desafios que a BI tradicional não pode, permitindo uma melhor tomada de decisão estratégica para o futuro.

Como disciplina, a Advanced analytics abrange e engloba a análise preditiva e prescritiva. O software de análise com funcionalidade de modelagem preditiva geralmente inclui recursos de análise estatística incorporados à experiência do usuário. Esses recursos podem incluir colunas calculadas, capacidade de inserir expressões em visualizações bem como outras funções estatísticas avançadas. Com Advanced analytics, as empresas podem criar modelos preditivos e aplicá-los ao negócio, integrando-os em uma interface de fácil utilização.

Para que serve a Advanced Analytics?

A Advanced Analytics fornece às empresas uma maneira de operacionalizar e tirar mais vantagem dos ativos de dados. Pode incluir o uso de análises preditivas ou mecanismos de recomendação. Ela representa uma forma potencial para muitas empresas extraírem valor de seus dados, sejam dados armazenados em um data warehouse ou dados em tempo real gerados por operações de negócios. As empresas que empregam ferramentas analíticas avançadas são capazes de usar a descoberta de conhecimento para informar a probabilidade de eventos futuros, fornecendo uma maior confiança de forma que os resultados de negócios possam ser mais facilmente reproduzíveis. A Advanced Analytics resolve os problemas de negócios mais complexos que os relatórios de BI tradicionais não conseguem resolver.

Algumas técnicas frequentemente usadas em Advanced Analytics incluem mineração de dados, machine learning, visualização de dados , sentiment analysis, análise de rede e de cluster, previsão, combinação de padrões, processamento de eventos complexos e muito mais. Todas ou algumas dessas técnicas podem ser usadas para explorar e modelar os dados de uma empresa para melhorar os negócios com base em uma visão prática.

Quais são algumas técnicas ou capacidades analíticas avançadas?

Os seguintes recursos estão incluídos no conceito de advanced analytics:

• Análise preditiva : análise de dados usada para fazer previsões sobre resultados de negócios futuros, com base em dados históricos e usando técnicas de modelagem estatística (modelos de regressão) e machine learning (ML).
• Clusterização: a clusterização de dados é o processo de agrupar coisas com base nas semelhanças entre elas.
• Cálculos: diferentes ferramentas de cálculo, como agregações em visualizações, expressões e muito mais, podem ser usadas em advanced analytics.
• Recursos estatísticos: é importante ter recursos estatísticos para realizar advanced analytics, incluindo clusterização, diagramas de caixa, círculos de comparação e relações entre variáveis categóricas (Qui-quadrado).
• Machine learning : os algoritmos de machine learning aprendem com os dados para produzir modelos detalhados que podem identificar padrões complexos e fazer previsões altamente precisas. Eles são adequados para casos de uso como microssegmentação, personalização, análise de causa raiz de processos complexos, detecção de fraude e rotatividade de clientes.

Por que a advanced analytics é tão importante nos dias de hoje?

Enquanto as ferramentas tradicionais de BI costumavam ser suficientes para a maioria das empresas, os executivos agora estão se voltando para advanced analytics para um maior retorno sobre o investimento (ROI) em seus investimentos em BI. Por que? Por que a advanced analytics está atraindo tantas empresas hoje?

Com enormes quantidades de dados sendo gerados todos os dias, as empresas estão procurando novas maneiras de aproveitar esses dados. A Advanced analytics ajuda as empresas a fazer isso. Ela permite que as empresas otimizem suas operações inovando para obter uma vantagem competitiva. Com uma melhor análise do cliente, análise preditiva e modelagem estatística, a advanced analytics está ajudando as empresas a melhorar as tomadas de decisões e acompanhar o ritmo dos mercados extremamente competitivos e em rápida mudança. Onde a análise tradicional e as ferramentas de BI não conseguem se manter, a análise avançada posiciona as empresas em direção a um sucesso futuro.

Benefícios da Advanced Analytics

Contribuindo para o valor real do negócio, os principais benefícios que as organizações podem obter de um programa de Advanced Analytics de sucesso são os seguintes:

• Prever o futuro: as organizações que usam Advanced Analytics podem agir rapidamente e com maior grau de confiança sobre os resultados futuros. Ela permite que as organizações tomem decisões baseadas em dados e obtenham insights mais profundos sobre as tendências do mercado, as preferências do cliente e as principais atividades de negócios. A implementação de Advanced Analytics permite que as empresas avaliem as condições de mercado com mais rapidez e reajam às mudanças antes de seus concorrentes, obtendo uma vantagem significativa.
• Reduzir riscos: com previsões mais precisas de advanced analytics, as empresas podem evitar tomar decisões caras e arriscadas com base em previsões imprecisas. A advanced analytics fornece às empresas uma compreensão abrangente dos negócios, passado, presente e futuro, para melhor identificar e gerenciar os riscos.
• Antecipar e resolver problemas: a Advanced Analytics pode ajudar as empresas a resolver desafios que o BI tradicional não consegue. Com base na probabilidade, pode aconselhar ações que resultem em melhores resultados de negócios.

Quais são os casos onde se pode usar a Advanced Analytics?

Se sua empresa já usa ferramentas tradicionais de BI, provavelmente também pode se beneficiar da Advanced Analytics. Ela pode ser usada para:

• Otimização da cadeia de suprimentos: as empresas globais precisam de uma cadeia de suprimentos que possa reagir rapidamente às mudanças nas condições do mercado, incluindo demanda do mercado, preferências do cliente e flutuações de custo. A Advanced Analytics pode ajudar, especialmente na manufatura, reduzindo os custos de distribuição, evitando atrasos ou falhas de máquina e otimizando processos.
• Análise de marketing: entender os clientes nunca foi tão difícil, e vender e fazer marketing para esses clientes da maneira certa na hora certa pode ser um grande desafio. Com a Advanced Analytics, as empresas podem criar vendas personalizadas e campanhas de marketing para reduzir os gastos em estratégias ineficientes, identificar oportunidades de vendas adicionais e cruzadas e melhorar a experiência do cliente.
• Análise de risco: toda empresa busca maneiras de mitigar riscos futuros, mas apenas aquelas que empregam análises avançadas podem gerenciar grandes conjuntos de dados, ou mesmo fluxos de dados em tempo real, para identificar padrões de risco. Técnicas analíticas avançadas podem ser usadas para detectar fraudes em pagamentos e pedidos ou até mesmo para monitorar a reputação entre os clientes atuais.
• Análise de recursos humanos: a satisfação do funcionário tem um grande impacto no desempenho dos negócios, embora a maioria das empresas falhe em aproveitar os dados de recursos humanos. A análise avançada pode ser usada em RH para reduzir a rotatividade de funcionários, os custos associados ao recrutamento e contratação e para investir em programas de bonificação eficazes de forma a manter ou aumentar a satisfação dos funcionários.
• Operações de negócios: as ferramentas tradicionais de BI não são ágeis o suficiente para permitir a excelência operacional que reage às mudanças nas condições do mercado e otimiza as decisões com base em previsões sobre tendências futuras. A análise avançada permite que as organizações melhorem o desempenho e a produtividade, aumentem a receita e resolvam problemas operacionais com mais rapidez.