O que é Análise de Dados?
A análise de dados permite que as organizações analisem todos os seus dados (em tempo real, históricos, não estruturados, estruturados, qualitativos) para identificar padrões e gerar informações para instruir e, em alguns casos, automatizar decisões, conectando inteligência e ação. As melhores soluções de hoje oferecem suporte ao processo analítico de ponta a ponta, desde o acesso, preparação e análise de dados até a operacionalização da análise e monitoramento dos resultados.
A análise de dados permite que as organizações transformem digitalmente seus negócios e cultura, tornando-se mais inovadoras e com visão de futuro na tomada de decisões. Indo além do monitoramento e relatórios de KPI tradicionais para encontrar padrões ocultos nos dados, as organizações orientadas por algoritmos são os inovadores e líderes de negócios.
Ao mudar o paradigma além dos dados para conectar informações com ação, as empresas são capazes de criar experiências personalizadas para o cliente, construir produtos digitais conectados, otimizar operações e aumentar a produtividade dos funcionários.
Com a análise de dados colaborativa, as empresas capacitam todos a contribuir para o sucesso dos negócios - de engenheiros e cientistas de dados a desenvolvedores e analistas de negócios e até mesmo profissionais e líderes de negócios. A análise de dados colaborativa também incentiva as pessoas de dentro e de fora da organização a se conectar e colaborar. Por exemplo, os cientistas de dados podem trabalhar em estreita colaboração com um cliente para ajudá-lo a resolver seus problemas em tempo real, usando a UI altamente colaborativa das análises modernas de hoje.
A análise de dados impulsiona as empresas ao infundir algoritmos em todos os lugares para otimizar momentos críticos de negócios, como um cliente entrando em sua loja, um equipamento prestes a falhar ou outros eventos que podem significar a diferença entre ganhar ou perder negócios. A análise de dados se aplica a todos os setores, incluindo serviços financeiros e seguros, manufatura , energia, transporte, viagens e logística, saúde e outros. A análise de dados pode ajudar a prever e lidar com interrupções, otimizar rotas, fornecer atendimento proativo ao cliente, fazer ofertas de vendas cruzadas inteligentes, prever falhas de equipamentos iminentes, gerenciar inventário em tempo real, otimizar preços e prevenir fraudes.
Recursos essenciais de análise de dados
Inteligência de negócios e relatórios
Analisar dados e fornecer informações acionáveis para líderes de negócios e outros usuários finais para que eles possam tomar decisões de negócios informadas é um dos maiores usos da análise de dados. Também conhecida como “Business Intelligence”, a análise de dados é o portal de informações para qualquer empresa. Consumidores, desenvolvedores, modeladores de dados, gerentes de qualidade de dados, executivos de negócios, gerentes de operações e outros contam com relatórios e painéis que podem ajudar a monitorar o progresso dos negócios, status, interrupções, receita, parceiros e muito mais.
Organização de dados / preparação de dados
Uma boa solução de análise de dados inclui uma troca de dados de autoatendimento viável e recursos para preparação de dados de forma que os dados possam ser reunidos de forma fácil e rápida a partir de diversas de fontes de dados que podem ser incompletas, complexas ou confusas e limpas para fácil combinação e análise .
Visualização de dados
Para obter informações dos dados, muitos analistas e cientistas de dados contam com a visualização de dados , ou a representação gráfica dos dados, para ajudar as pessoas a explorar visualmente e identificar padrões e discrepâncias nos dados. Uma ótima solução de análise de dados incluirá recursos de visualização de dados, tornando a exploração de dados mais fácil e rápida.
Análise geoespacial e de localização
A análise de grandes conjuntos de dados geralmente não significa nada se sua solução de análise não incluir análises geoespaciais e de localização. Adicionar essa camada de inteligência à análise de dados permite que você desenvolva informações e identifique relacionamentos nos dados que você talvez não tenha visto antes. Você pode prever melhor onde estão seus clientes mais valiosos e o caminho que eles tomam para comprar seus produtos.
Análise preditiva
Um dos maiores usos da análise de dados de negócios hoje é a previsão de eventos; Por exemplo, prever quando uma máquina irá falhar ou quanto estoque é necessário em uma determinada loja em um determinado momento. A análise preditiva requer a obtenção de dados históricos e a criação de um modelo para ajudar a prever eventos futuros. Tradicionalmente, a análise avançada tem sido o domínio de cientistas de dados, estatísticos e engenheiros de dados altamente treinados. Mas, com os avanços em software, aspectos dessas funções estão cada vez mais sendo desempenhados por citizen data scientists . Muitas empresas de análise preveem que os citizen data scientists ultrapassarão os cientistas de dados na quantidade de análises avançadas produzidas.
Use o aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina envolve a automação de modelos analíticos usando algoritmos que aprendem iterativamente a partir dos dados e otimizam o desempenho. Com os algoritmos de aprendizado de máquina disponíveis para big data, você pode colocar seus computadores para trabalhar encontrando novos padrões e percepções sem programá-los explicitamente onde procurar. Procure soluções de análise de dados que ofereçam pesquisa em linguagem natural, análise de imagem e análise aumentada.
Análise de fluxo
Agir em eventos em tempo real no momento que importa está se tornando um recurso crítico da análise de dados hoje em. dia. Extrair dados de dispositivos de streaming IoT, fontes de vídeo, fontes de áudio e plataformas de mídia social, tudo em tempo real, é um recurso essencial das principais soluções de análise de hoje.
Como usar a análise de dados: o processo analítico
- Entenda o problema do negócio.
- Colete / identifique dados relevantes para o problema.
- Prepare os dados para análise.
- Analise os dados para gerar informações.
- Implante / operacionalize análises e modelos.
- Monitore e otimize o desempenho.
A primeira etapa para gerar informações a partir de seus dados é garantir que eles sejam organizados, precisos e acionáveis. Muitas empresas começam criando uma maneira padrão de acessar e integrar dados em fontes distintas usando uma camada de dados virtual. Em seguida, depois de automatizar a preparação de dados, as empresas podem concentrar tempo e energia em ações atípicas ou inconsistências de dados. Em seguida, a análise visual pode fornecer painéis ricos e interativos para exploração de dados, dando às empresas recursos analíticos poderosos em um formato intuitivo. Muitas organizações usam ciência de dados para criar modelos para fornecer informações preditivas. Além disso, as soluções de análise de dados agora extraem continuamente dados de streaming em tempo real para uma análise mais precisa. Com novas percepções, as organizações podem agir rapidamente, tornando simples decisões urgentes com uma compreensão clara dos dados históricos e em tempo real.
Hoje, as organizações podem usar a análise de dados para inspecionar, limpar, transformar e modelar seus dados. As melhores soluções de análise de dados fazem tudo por você, permitindo que você obtenha o máximo de seus dados e aprimore as estratégias de negócios.
Os benefícios da análise de dados
Simplifique, colabore e faça muito mais
As principais soluções de análise de dados atuais simplificam o que costumava ser um processo muito complexo. Simplificar o ciclo de vida analítico de ponta a ponta em ecossistemas de big data como Spark e Hadoop permite que você use técnicas de ciência de dados em escala. A colaboração entre as equipes de ciência de dados, linha de negócios e TI em projetos de análise de big data aumenta a eficiência e a produtividade de toda a organização.
Ache anomalias e aja de acordo
Analisar dados de alto volume de streaming tanto dentro de seus sistemas de negócios principais quanto na borda permite que você encontre anomalias, tome decisões e aja no ponto de impacto. Com volumes de dados cada vez maiores, ser capaz de analisar, filtrar, resumir e obter informações em tempo real permite que você encontre anomalias antes que se tornem um problema maior.
Operacionalizar, monitorar, gerenciar e confiar
Muitas organizações lutam para operacionalizar a análise. À medida que os dados mudam e os modelos decaem, ser capaz de reter, atualizar e implantar automaticamente novos modelos analíticos na borda ou diretamente nos sistemas de negócios principais permite que você entenda e atue em resultados confiáveis.
Conecte a inteligência com a ação
Com uma visão abrangente de todos os dados, em qualquer lugar, sua organização pode tomar melhores decisões baseadas em conhecimentos fundamentados e inteligência em tempo real. Melhore os resultados de negócio, integrando análise aos processos empresariais e automatizando as decisões. Obtenha mais informações, refine e crie inteligência com uma solução com feedback integrado e contínuo.
Reaja de forma rápida e correta
Responda aos eventos em uma fração de segundo e garanta que as pessoas certas tomem as ações certas no momento certo para que os problemas sejam corrigidos rapidamente. Empregue microsserviços para pontuação de borda e aplicativos modernos sem servidor com uma pequena pegada baseada em tecnologia de código aberto.
O impacto da análise de dados
A análise de dados, quando aproveitada corretamente, pode ser uma fonte de vantagem competitiva. As organizações que abordam a análise de dados com uma visão focada podem conduzir a transformação digital, melhorar a experiência do cliente e criar uma cultura empresarial baseada em dados. Usando a análise de dados, as organizações podem identificar novas oportunidades de negócios e usar informações para priorizar ações e criar novas fontes de receita
Para capitalizar o valor que a análise de dados pode fornecer a uma organização, as empresas devem considerar os dados para cada decisão de negócios como uma forma de otimizar os resultados e conduzir uma tomada de decisão mais informada.
À medida que as iniciativas de análise de dados se tornam mais aceitas, as organizações mudarão de relatórios tradicionais para soluções de análise em tempo real mais avançadas. Os programas de análise de dados dentro das empresas estão evoluindo rapidamente à medida que a transformação digital e as organizações orientadas a dados estão se tornando cada vez mais prioritárias.
Principais casos de uso de análise de dados
- Detecção de anomalias
- Gerenciamento dados de clientes
- Gestão de risco
- Detecção de fraude
- Personalização e customização
- Realização de pesquisas de mercado
- Análise de operações