Insights sobre o mercado e os clientes são essenciais para o sucesso dos negócios. Mas sempre houve desafios para obter esses insights. Na era digital de hoje, você precisa de uma solução de análise de dados que integre o melhor dos recursos de análise e gerenciamento de dados para acessar os dados de forma rápida e fácil e analisar as informações de que precisa, quando e onde precisa.
A capacidade de derivar determinadas métricas ou indicadores-chave de desempenho (KPIs) dos dados pode ser difícil. Com os dados espalhados por toda a organização, obter informações integradas em tempo hábil também pode ser problemático. Normalmente, obter as informações ou insights desejados que sua empresa precisa para competir muitas vezes demora muito e exige muito esforço.
Isso geralmente se deve a uma provável falta de recursos de análise. Os dados estão prontamente disponíveis, mas não há uma ferramenta disponível que forneça acesso rápido. Se houver, os analistas de dados ou de negócios poderão fazer uma visualização de dados de autoatendimento rápida e análise. E, novamente, os dados geralmente são dispersos, o que significa que a equipe deve primeiro reunir os dados manualmente antes mesmo de poder iniciar sua análise.
Por exemplo, devido ao uso de vários aplicativos de vendas, as empresas provavelmente têm acesso a várias fontes de dados, incluindo extratos de dados financeiros ou de marketing em um formato de arquivo CSV ou Excel. Eles podem até mesmo obter dados adicionais que foram obtidos em uma base ad hoc de outra parte. Antes de realizar qualquer análise, no entanto, os dados devem ser mesclados, provavelmente tentando usar uma planilha como um banco de dados e, em seguida, criar métricas ou análises a partir disso.
Esse processo de coleta de dados é muito mais difícil e demorado do que a análise de dados real. E como também é muito manual, não é repetível, então quando novas análises são necessárias três semanas depois, esse processo difícil e demorado precisa ser feito novamente.
Essa abordagem também cria um problema de consistência de dados. Com muita frequência, os colegas de trabalho compartilham uma planilha que é atualizada ao longo do tempo. Como resultado, a planilha original fica fora de sincronia, uma vez que diferentes equipes usaram versões diferentes sem que ninguém acesse uma fonte comum e atual. Compor esse problema com erros de fórmula entre versões e links quebrados inerentes ao compartilhamento de planilhas. Todos os problemas típicos que surgem com planilhas aparecem aqui, mas ainda mais quando se tenta usar uma planilha como um banco de dados improvisado.
Há também questões de governança e segurança. Para os membros da equipe responsáveis por planejamento e análise financeira, enviar por e-mail informações financeiras básicas sobre planilhas ou compartilhá-las via SharePoint (ou outra ferramenta de colaboração) são práticas de segurança arriscadas que podem expor sua empresa ao cibercrime.
Para começar a usar a análise de dados para sua empresa, é recomendável que as organizações comecem automatizando alguns desses processos usando a preparação de dados de autoatendimento. Esse é um recurso integrado e integrado de ferramentas de análise que documentam e automatizam o processo para que ele possa ser repetido - reduzindo bastante o tempo de análise e os resultados.
Com uma solução autônoma, os analistas de negócios habilitados para dados podem configurar um repositório de dados seguro e compartilhável em questão de minutos em apenas algumas etapas simples. As empresas podem então usar o recurso de preparação de dados de autoatendimento na plataforma de nuvem de análise para não só automatizar o processo de preparação de dados, como também preencher automaticamente um repositório de dados seguro e compartilhável. Quando os dados forem atualizados, todos verão essas atualizações conforme elas forem feitas, resolvendo a consistência dos dados e o problema de segurança.
De uma perspectiva de governança, uma equipe centralizada de dados e análises pode ver quais dados, transformações, métricas, relatórios e análises estão sendo usados - o que significa que todos eles podem ser rastreados - incluindo esses conjuntos de dados ad-hoc - dentro e entre as funções de negócios. Os conjuntos de dados e os dados comumente usados podem ser incorporados a métricas e data warehouse departamentais ou empresariais, bem como painéis de controle e relatórios padrão. Processos ad-hoc isolados são integrados a processos departamentais e empresariais, permitindo ainda maior consistência, acesso e eficiência.
Historicamente, a comparação de estatísticas e a análise de dados para insights de negócios era um exercício manual, muitas vezes demorado, com planilhas sendo a ferramenta de destino. A partir da década de 1970, as empresas começaram a empregar tecnologia eletrônica, incluindo bancos de dados relacionais, data warehouses, algoritmos de aprendizado de máquina (ML), soluções de pesquisa na Web, visualização de dados e outras ferramentas com o potencial de facilitar, acelerar e automatizar o processo de análise.
No entanto, juntamente com esses avanços em tecnologia e aumento da demanda do mercado, novos desafios surgiram. Um número crescente de soluções de análise e gerenciamento de dados competitivas e às vezes incompatíveis criou silos tecnológicos, não apenas dentro de departamentos e organizações, mas também com parceiros e fornecedores externos. Aliás, algumas dessas soluções são tão complicadas que exigem experiência técnica além do usuário médio de negócios, o que limita sua usabilidade dentro da organização.
As fontes de dados modernas também taxaram a capacidade dos bancos de dados relacionais convencionais e outras ferramentas para inserir, pesquisar e manipular grandes categorias de dados. Essas ferramentas foram projetadas para tratar informações estruturadas, como nomes, datas e endereços. Dados não estruturados produzidos por fontes de dados modernas - incluindo e-mail, texto, vídeo, áudio, processamento de texto e imagens de satélite - não podem ser processados e analisados usando ferramentas convencionais.
O acesso a um número crescente de fontes de dados e a determinação do que é valioso não são fáceis, especialmente porque a maioria dos dados produzidos hoje é semiestruturada ou não estruturada.
O melhor tipo de análise de dados para uma empresa depende do estágio de desenvolvimento. A maioria das empresas provavelmente já está usando algum tipo de análise, mas normalmente só oferece insights para tomar decisões de negócios reativas, não proativas.
Cada vez mais, as empresas estão adotando soluções sofisticadas de análise de dados com recursos de aprendizado de máquina para tomar melhores decisões de negócios e ajudar a determinar tendências e oportunidades do mercado. As organizações que não começam a usar a análise de dados com recursos proativos e de futuro podem achar falta de desempenho nos negócios porque não têm a capacidade de descobrir padrões ocultos e obter outros insights.
A análise preditiva pode ser a categoria de análise de dados mais usada. As empresas usam análise preditiva para identificar tendências, correlações e causalidade. A categoria pode ser ainda mais dividida em modelagem preditiva e modelagem estatística; no entanto, é importante saber que os dois andam lado a lado.
Por exemplo, uma campanha publicitária para camisetas no Facebook pode aplicar análises preditivas para determinar a estreita correlação da taxa de conversão com a área geográfica, faixa de renda e interesses de um público-alvo. A partir daí, a modelagem preditiva poderia ser usada para analisar as estatísticas de dois (ou mais) públicos-alvo e fornecer possíveis valores de receita para cada demografia.
A análise prescritiva é onde IA e big data são combinados para ajudar a prever resultados e identificar quais ações tomar. Essa categoria de análise pode ser detalhada em otimização e testes aleatórios. Usando avanços em ML, a análise prescritiva pode ajudar a responder perguntas como "E se tentarmos isso?" e "Qual é a melhor ação?" Você pode testar as variáveis corretas e até sugerir novas variáveis que ofereçam maior chance de gerar um resultado positivo.
Embora não seja tão excitante quanto prever o futuro, a análise de dados do passado pode servir a um propósito importante para orientar seus negócios. A análise de dados de diagnóstico é o processo de examinar dados para entender a causa e o evento ou por que algo aconteceu. Técnicas como detalhamento, descoberta de dados, data mining e correlações são frequentemente empregadas.
A análise de dados de diagnóstico ajuda a responder por que algo ocorreu. Como as outras categorias, elas também são divididas em duas categorias mais específicas: descoberta e alertas e consulta e drill-downs. Consultas e drill-downs são usadas para obter mais detalhes de um relatório. Por exemplo, um representante de vendas que fechou significativamente menos negócios um mês. Um detalhamento pode mostrar menos dias úteis, devido a férias de duas semanas.
Descubra e informe um possível problema antes que ele ocorra, por exemplo, um alerta sobre uma quantidade menor de horas da equipe, o que pode resultar em uma diminuição nas negociações fechadas. Você também pode usar a análise de dados de diagnóstico para "descobrir" informações como o candidato mais qualificado para uma nova posição em sua empresa.
A análise descritiva é a espinha dorsal da geração de relatórios - é impossível ter ferramentas e painéis de controle do business intelligence (BI) sem ele. Ele aborda questões básicas de "quantos, quando, onde e o que".
Mais uma vez, a análise descritiva pode ser separada em duas categorias: relatórios ad hoc e relatórios planejados. Um relatório padrão é aquele que foi projetado anteriormente e contém informações sobre um determinado assunto. Um exemplo disso é um relatório mensal enviado por sua agência de anúncios ou equipe de anúncios que detalha as métricas de desempenho em seus esforços de anúncios mais recentes.
Os relatórios ad hoc, por outro lado, são projetados por você e geralmente não são programados. Eles são gerados quando há a necessidade de responder a uma pergunta de negócios específica. Esses relatórios são úteis para obter informações mais detalhadas sobre uma consulta específica. Um relatório ad hoc poderia se concentrar no seu perfil de mídia social corporativa, examinando os tipos de pessoas que gostaram da sua página e de outras páginas do setor, bem como outras informações de engajamento e demografia. Sua hiperspecificidade ajuda a dar uma visão mais completa do seu público de mídia social. É provável que você não precise exibir esse tipo de relatório uma segunda vez (a menos que haja uma alteração importante no seu público-alvo).
Em um ambiente de negócios em constante mudança, pode ser difícil prever sua próxima mudança. É aí que entra a análise de dados. Ao acessar rapidamente dados entre equipes e empresas, você pode tomar decisões melhores obtendo insights mais profundos sobre:
Se você estivesse lidando com apenas um cliente sentado na mesa, seria fácil coletar as informações necessárias e agir sobre elas. Mas quantas empresas têm apenas um cliente? Para obter o pool de clientes típico, você teria que multiplicar esse cliente por cem, mil ou muitas outras vezes. Adicione dados de marketing e de clientes fornecidos de diversas maneiras e de diversas fontes, e você descobrirá que obter as informações de que precisa - e saber como avançar - pode ser difícil. Ele requer uma solução de análise de dados que esteja à altura da tarefa.
Se você quiser criar uma organização mais orientada a insights, há muitos produtos de análise de dados no mercado hoje. Por fim, a solução ideal oferece ferramentas de análise modernas que são preditivas, intuitivas, de autoaprendizado e adaptáveis.
Para dar suporte a todas as maneiras pelas quais sua organização usará dados, aqui estão algumas coisas para ter em mente:
Procure uma solução que suporte todo o processo de análise, desde a coleta de dados até o fornecimento de insights e ações prescritivas - com segurança, flexibilidade, confiabilidade e velocidade.
Escolha uma solução que acesse e analise os dados disponíveis, de qualquer tamanho e em qualquer local, de aplicativos (incluindo a Internet of Things), departamentos, terceiros, estruturados e não estruturados, no local e na nuvem. Essa solução simplifica o processamento de dados para desbloquear o valor real de seus dados, descobrindo padrões ocultos e informações relevantes para ajudar os usuários a tomar decisões informadas e orientadas por dados.
A solução ideal de análise de dados otimiza todas as etapas em seu workflow de dados. Isso agiliza os processos de dados e análises avançadas. Capacidades integradas, como machine learning, aceleram a construção de modelos. A eficiência é aprimorada em todos os lugares do processo, incluindo coleta de dados, descoberta de insights e melhoria da tomada de decisões.
Para análises, insights e resultados confiáveis, os dados devem ser consolidados em uma única fonte. Isso permite consistência e precisão com uma visão unificada de dados, métricas e insights.
Procure uma solução com análises aumentadas, como IA incorporada e machine learning, para simplificar, acelerar e automatizar tarefas, dando a você o poder de se aprofundar e acelerar em seu mercado. Ele coleta e consolida automaticamente dados de várias origens e recomenda novos conjuntos de dados para análise.
Para perceber seu potencial como uma ferramenta de negócios, a análise precisa ser democratizada. Isso significa ter uma solução que não exija assistência de TI. Qualquer pessoa em sua organização com a devida autorização deve poder usá-la. A solução de análise ideal foi projetada para autoatendimento, com funcionalidade de apontar e clicar ou arrastar e soltar e navegação guiada passo a passo. Sem a assistência da TI, os usuários devem ser facilmente capazes de carregar e importar dados e analisá-los de qualquer ângulo.
As soluções de análise de dados de melhores práticas oferecem aos usuários o recurso de autoatendimento para localizar, entender, controlar e rastrear ativos de dados em toda a empresa com base em metadados e contexto de negócios. Isso acelera o tempo de valorização e facilita a localização de dados próprios para uso. A descoberta, a colaboração e a governança de dados podem ser aprimoradas com anotações, tags e termos do glossário de negócios definidos pelo usuário.
O Analytics tem o potencial de fornecer uma imagem detalhada do cenário de seus negócios. Para aproveitar ao máximo esse potencial, você deseja uma solução inteligente que possa transformar dados automaticamente em apresentações visuais. Isso permite que você veja e entenda padrões, relacionamentos e tendências que podem não ser encontrados com uma planilha de números brutos. Ele também permite criar mash-ups de dados para obter insights novos e exclusivos. Você pode fazer isso sem treinamento especializado, graças à tecnologia inteligente.
Você quer uma solução que possa dar ao seu pessoal acesso às informações necessárias quando estiverem na estrada. Mas nem todas as soluções de análise móvel são criadas da mesma forma. Considere uma solução de análise móvel que não só oferece acesso ativado por voz e alertas em tempo real, como também fornece recursos avançados para ajudar seu pessoal a ser ainda mais produtivo.
Esses recursos incluem a criação de aplicativos analíticos móveis com visuais interativos de um telefone ou tablet - sem código de escrita. Ou imagine uma solução que olhe para sua pegada digital, saiba que você está prestes a participar de uma reunião fora da cidade e forneça insights para ajudar essa reunião a ser um sucesso.
Milhões de planilhas preparadas manualmente são usadas para diversos setores, incluindo finanças, ciência e economia. No entanto, de acordo com ZDNet, 90% de todas as planilhas contêm erros que afetam seus resultados. Problemas de corte e colagem, células ocultas e outros erros custam milhões de dólares para as empresas.
As soluções e os processos analíticos tradicionais também podem causar atrasos no fornecimento das informações necessárias às empresas para tomar decisões oportunas. Em geral, os dados são coletados de vários aplicativos e plataformas, exigindo que um departamento corporativo: crie a extração, a transformação e a carga (ETL), as conexões e as interfaces, transfira dados de um banco de dados para outro, examine a qualidade dos dados e insira-os em planilhas. Todas essas tarefas podem levar um tempo e recursos preciosos.
Além disso, com soluções e processos tradicionais, geralmente você precisa ser um especialista em TI ou análise para conduzir a análise. Não é uma experiência de autoatendimento para o executivo ocupado que requer análise de fim de mês. E isso significa esperar que o especialista em TI ou análise forneça o que é necessário.
Automatizar processos de análise e colocar os processos na nuvem pode ser um divisor de águas para empresas de todos os tamanhos e setores. Por exemplo, uma solução de análise moderna com AI e ML incorporadas e um data warehouse autônomo integrado que é executado em uma nuvem autônoma autoprotegida, com patches automáticos.
Quando você está trabalhando com uma solução de análise moderna, tudo pode ser automatizado. Identifique alguns parâmetros do que deseja examinar, qual modelo aplicar e qual coluna deseja prever e, em seguida, a solução assumirá. Os dados podem ser ingeridos de vários aplicativos, plataformas e nuvens. Elas podem ser reunidas, limpas, preparadas, transformadas e analisadas para previsões - tudo automaticamente, acelerando o processamento e reduzindo a chance de erros criados por humanos.
Escolha a Oracle e você obterá uma plataforma única e integrada que combina o Oracle Analytics e o Oracle Autonomous Database. É uma solução simples e repetível com os melhores elementos de análise e serviços de dados autônomos avançados. Isso significa que os obstáculos são removidos, os dados são reunidos em uma única fonte de verdade e insights altamente acionáveis são desbloqueados rapidamente, o que o torna uma solução ideal de análise de dados para orientar decisões estratégicas de negócios.