Definição de análise integrada

A análise integrada é uma abordagem inovadora da análise de dados, que facilita a tomada de decisões mais assertivas. Neste artigo, definiremos análises integradas, exploraremos seus benefícios e examinaremos técnicas comuns de implementação. Com a análise integrada, as organizações podem colocar recursos analíticos diretamente em fluxos de trabalho e aplicações de negócios, permitindo que os funcionários, e às vezes até clientes, acessem insights em tempo real com base no contexto e os ajudem a tomar decisões orientadas por dados.

O que é análise integrada?

A análise integrada incorpora diretamente análises de dados e recursos de visualização em aplicações operacionais ou outros softwares, permitindo que as pessoas acessem e analisem dados sem alternar entre diferentes aplicações ou sistemas. A análise integrada ajuda as empresas a melhorar a tomada de decisões e identificar novas oportunidades, reduzindo a complexidade envolvida na análise. Isso torna os insights orientados por dados mais acessíveis e práticos para mais pessoas (como funcionários e, às vezes, até clientes), colocando informações relevantes e acionáveis exatamente onde elas são necessárias.

Análise integrada versus Business Intelligence (BI)

A análise de negócios e a análise integrada visam ajudar as empresas a tomar decisões assertivas com insights baseados em dados. A diferença está na forma como eles são usados. A análise de negócios e o business intelligence (BI) exigem que os usuários abandonem as aplicações operacionais usadas para executar suas tarefas e utilizem ferramentas separadas, com diferentes interfaces, para obter insights dos dados.

A análise integrada é projetada para um local específico, ao qual ela será integrada, fornecendo informações relevantes para a tarefa. Ela oferece uma maneira fácil para as pessoas acessarem análises e insights, enquanto as ferramentas de business intelligence ou de análises de negócios também oferecem informações para consumo, mas exigem conhecimento técnico para criar ou modificar conteúdo usando a ferramenta e fontes de dados relacionadas.

Principais Diferenças

Ao contrário da análise tradicional, a análise integrada elimina a necessidade de mudar da interface do usuário que você está usando para fazer seu trabalho e passar para uma ferramenta de análise especializada para acessar informações e insights de suporte. Os usuários internos (funcionários) e externos (clientes) não exigem habilidades técnicas avançadas ou acesso à plataforma analítica subjacente ou aos sistemas de gerenciamento de dados para usar análises integradas. Esse acesso permite que eles tomem decisões baseadas em dados sem compreender o processo analítico envolvido.

A análise integrada fornece uma abordagem mais eficiente, acessível e fácil de usar, particularmente adequada para oferecer suporte a processos de negócios em tempo real. Além disso, fornece insights contextuais para oferecer suporte aos processos de negócios em tempo real. Sem a análise integrada, o usuário exigiria acesso a uma plataforma de análise separada, as habilidades para usar esse software, uma compreensão das definições de dados e mais tempo para interagir, manipular e interpretar as informações apresentadas.

Principais conclusões

• Um projeto de análise incorporado bem-sucedido requer uma compreensão clara dos objetivos de negócios específicos e da experiência do usuário que o projeto está tentando abordar. Como a empresa e o cliente se beneficiarão?
• A análise integrada deve ser perfeitamente incorporada à aplicação ou à plataforma para que o componente incorporado não possa ser reconhecido como algo separado do aplicativo. Para isso, o sistema de análise incorporado precisa ser corretamente integrado à infraestrutura e às ferramentas existentes.
• Uma solução de análise integrada deve ser dimensionada para tratar grandes volumes de dados e interações do usuário sem atraso ao renderizar o componente incorporado. O sistema deve lidar com consultas e cálculos complexos, com desempenho otimizado, mesmo com o aumento do volume de dados.
• A equipe de implementação deve garantir que as políticas de governança e segurança de dados estejam em vigor para proteger os dados do usuário e atender aos regulamentos. Isso inclui controlar o acesso aos dados, monitorar o uso de dados e implementar políticas de segurança.
• O esforço para medir o retorno sobre o investimento da plataforma de análise integrada vale a pena. Ao integrar o monitoramento de uso, as empresas podem quantificar o valor do uso de métricas, como o tempo economizado pelos clientes.

Explicando a análise integrada

A análise integrada é uma plataforma de software que incorpora recursos de análise de dados às aplicações operacionais de uma organização para melhor oferecer suporte a fluxos de trabalho e processos de negócios. Ao usar análises integradas diretamente em aplicações operacionais, como sistemas CRM ou ERP, os usuários finais podem acessar insights de dados críticos sem precisar de ferramentas adicionais ou suporte de TI ou analistas de dados. Isso significa que os usuários podem tomar decisões informadas e baseadas em dados, sem sair do contexto do seu fluxo de trabalho ou aplicação atual. Quando amplamente utilizada em uma empresa, a análise integrada pode melhorar a produtividade, aumentar o ROI da plataforma analítica e promover uma cultura orientada por análise.

Por que a análise integrada é importante?

Do ponto de vista da empresa: a análise integrada pode ajudá-la a diferenciar seus produtos e serviços dos concorrentes. Por exemplo, um banco pode incorporar informações de dados visuais na visão geral da conta online de seus clientes, que mostram o progresso de suas poupanças e projetam os possíveis valores futuros com base em diferentes cenários de economia e retorno. Esse serviço de valor agregado tem um custo relativamente baixo, mas possui alto valor para seus clientes, pois aprimora diretamente o que os clientes estão tentando fazer. Ao incorporar análises diretamente nos produtos, as empresas podem melhorar a retenção de clientes e até mesmo gerar novos fluxos de receita ao cobrar por recursos analíticos adicionais. A análise integrada também permite que as empresas coletem e analisem dados de uso, fornecendo insights sobre o comportamento e as preferências do cliente que informam o desenvolvimento futuro de produtos.

Do ponto de vista do usuário: a análise integrada permite que funcionários ou clientes acessem insights de dados diretamente em suas tarefas diárias, sem a necessidade de ferramentas adicionais ou conhecimento específico. Isso ajuda as pessoas a tomar decisões mais assertivas e baseadas em dados, melhorando a produtividade, a precisão e a eficiência. Com a análise integrada, é possível consumir os insights de dados apresentados de forma rápida e fácil e que seriam difíceis ou demorados de obter de outra forma. Além disso, a análise integrada permite que as pessoas tomem medidas imediatas com base nesses insights, em vez de terem que adiar uma decisão para coletar mais dados e pesquisas. Por exemplo, quando alguém faz login na sua conta bancária online pessoal, a análise integrada pode permitir rever visualmente os seus hábitos de consumo e as ferramentas adicionais podem ajudar você a avaliar se uma compra importante, como um carro novo, está ao seu alcance.

Como a análise integrada funciona?

Existem vários métodos para incorporar insights em outros sistemas, com níveis crescentes de habilidade técnica necessários. O mais simples envolve apenas recortar e colar links em uma aplicação. O nível seguinte usa opções low-code que permitem uma pessoa com conhecimento um pouco mais técnico que não necessariamente saiba escrever códigos, mas que entenda os sistemas em uso. Por fim, existem estruturas de desenvolvimento full-code que oferecem maior flexibilidade, mas dependem de habilidades especializadas. Conheça mais detalhes sobre esses três métodos para incorporar análises.

• Integração ao copiar e colar um URL: nesta abordagem, o sistema operacional com o qual o usuário interage exige que a plataforma analítica renderize o componente analítico necessário, como um gráfico ou tabela, em um espaço predeterminado na interface do usuário. Para usar essa abordagem, essa aplicação operacional deve oferecer um método para incorporar conteúdo, normalmente de links, sites ou iFrames. Esse URL viria do software analítico. A Figura 2 mostra análises integradas ao Microsoft Teams usando o aplicativo do site da Microsoft.

  Saiba como incorporar o Oracle Analytics Cloud ao Microsoft Teams

• Integração usando plataformas de desenvolvimento low-code: os benefícios do desenvolvimento de aplicações low-code incluem inovação mais rápida em comparação com a codificação do zero, o que proporciona entrega rápida de requisitos de negócios com custo mínimo. É possível usar várias técnicas para incorporar análises, dependendo do caso de uso e do nível de habilidade de quem executa a integração. O usuário de low-code é provavelmente um analista de negócios com experiência em tecnologia ou outro “desenvolvedor cidadão” que se sente confortável com ferramentas ricas em recursos, mas não escreve códigos. Por exemplo, ferramentas low-code podem oferecer um componente Web que facilita a incorporação de insights analíticos em aplicações. E alguns bancos de dados incluem ferramentas low-code para incorporar mais facilmente visualizações de dados e outras análises.

  Por exemplo, na Figura 3, as pesquisas facetadas do Oracle APEX podem filtrar conteúdos analíticos incorporados, incluindo nuvens de tags e visualizações de geração de linguagem natural.

  A Figura 4 mostra um componente Web de análise usado em uma aplicação do Oracle Visual Builder referenciando um projeto analítico e as propriedades que o desenvolvedor de aplicações low-code pode configurar.

• Integração usando estruturas full-code: as estruturas full-code oferecem maior flexibilidade, mas usá-las requer desenvolvedores com as habilidades certas. Por exemplo, um desenvolvedor pode usar uma estrutura de incorporação de JavaScript junto com HTML e CSS para criar uma experiência de aplicação Web totalmente personalizada. Veja na Figura 5 – para cada tela do Oracle Analytics, é possível visualizar e copiar o código necessário para fazer referência a essa tela na aplicação Web.

  Incorporar conteúdo dessa forma oferece funcionalidade adicional para passar filtros e invocar eventos, resultando em uma experiência de usuário rica que pode ser adaptada a um Web design responsivo. Consulte a Figura 6.

7 benefícios da análise integrada

A análise integrada pode tornar mais fácil e eficiente para funcionários e clientes obter informações sobre as quais possam agir, sem sair da aplicação ou da interface digital que estão usando. Essas informações podem vir na forma de gráfico, tabela, mapa ou até mesmo um prompt de texto. A questão é que a informação vem de alguma outra fonte de dados, mas aparece naturalmente na atividade digital que uma pessoa está executando. Conheça os sete benefícios que isso pode trazer.

1. Tomada de decisão orientada por dados: ao fornecer às pessoas os insights corretos incorporados ao seu processo de decisão e com o contexto necessário, é mais provável que elas tomem a melhor decisão orientada por dados com mais rapidez, pois as informações estão prontamente disponíveis sem que seja necessário procurar por elas.
2. Aumento da produtividade: quando as informações corretas são apresentadas imediatamente e incorporadas a um processo comercial, as pessoas economizam tempo por não precisarem procurar informações analíticas em ferramentas separadas. A alternância entre ferramentas requer uma mudança de contexto constante, o que afeta negativamente a produtividade.
3. Satisfação do cliente: o cliente ganha uma experiência mais simplificada na pesquisa ou experiência de compra, pois as informações relevantes para a sua ação ou decisão são apresentadas imediatamente. Isso permite que as pessoas concluam suas tarefas sem precisar extrair dados de outros aplicações, fazer chamadas ou procurar ajuda de especialistas.
4. Crescimento da receita: se os funcionários tomam decisões mais rápidas, mais precisas e baseadas em dados, isso aumentará as chances de obter um melhor resultado comercial e aumentará a receita, pois a empresa poderá agir mais rápido em relação a novas oportunidades. Clientes bem informados deverão ter menos problemas com a falta de decisão, o que também poderá impulsionar as vendas.
5. Autoatendimento: a análise integrada melhora o autoatendimento, fornecendo às pessoas informações mais relevantes para concluir o trabalho sem ferramentas, etapas adicionais ou ajuda de terceiros.
6. Uma fonte de dados única e confiável: plataformas de análise que fornecem um modelo de dados corporativos consistente e confiável também podem fornecer análises incorporadas para promover métricas e insights em que as pessoas confiam. As informações fornecidas por outros métodos, como ligações, mensagens do Slack, emails, demonstrativos impressos – podem levar rapidamente a números inconsistentes.
7. Aplicações combináveis: a análise integrada é fundamental na criação de aplicações combináveis, já que a plataforma de análise pode fornecer um recurso, como visualizações de dados, que uma aplicação não possui. A vantagem das aplicações combináveis ​​é que a empresa pode montar componentes existentes rapidamente para atender a uma nova necessidade comercial.

Exemplos e casos de uso da análise integrada

Ao analisar a melhor forma de usar a análise integrada, considere três cenários amplos de integração: em sites ou aplicativos voltados para o público, em aplicações da empresa voltadas para os funcionários e, no caso de fornecedores independentes de software, em suas aplicações para aumentar sua utilidade. Conheça os detalhes desses três cenários.

Integração de sites públicos e aplicativos móveis: a integração de ferramentas de análise e visualização de dados diretamente em um site ou aplicativo Web, permite que os usuários interajam e analisem dados sem sair da página Web. Por exemplo, uma empresa de aluguel de casas de férias pode fornecer aos anfitriões insights sobre o desempenho de suas propriedades, como taxas de ocupação, preços e avaliações, no contexto do site da empresa ou do aplicativo móvel para proprietários.

Integração de sistemas operacionais internos: a integração de ferramentas de análise e visualização de dados diretamente em sistemas corporativos internos pode gerar uma economia significativa de tempo para os funcionários e fornecer informações mais práticas. Por exemplo, uma plataforma de gestão da cadeia de abastecimento que incorpora análises pode fornecer visibilidade em tempo real dos níveis de inventário, desempenho do fornecedor e prazos de entrega, tornando esses insights visíveis diretamente no sistema de gerenciamento da cadeia de abastecimento de uma empresa, sem exigir que um funcionário mude para outras ferramentas da empresa.

Integração de sistemas de terceiros: a análise integrada pode ser integrada a uma aplicação de terceiros em um acordo de fornecedor de software independente para fornecer aos usuários insights em tempo real sobre seus fluxos de trabalho. Isso permite que o fornecedor independente de software providencie insights baseados em dados aos seus clientes ou parceiros, criando uma vantagem competitiva. Por exemplo, um fornecedor de software independente ​​poderia incorporar análises em sua plataforma de comércio eletrônico para fornecer aos seus clientes insights em tempo real sobre o comportamento do consumidor, como histórico de navegação e compras.

Principais recursos da plataforma de análise integrada

Uma plataforma de análise integrada requer alguns recursos fundamentais para atender às necessidades das empresas. Essas necessidades se concentram principalmente em como o usuário interage com os dados, como painéis, visualizações e interatividade, bem como na capacidade de acessar os dados certos. Conheça os principais recursos dos quais uma plataforma de análise integrada precisa.

• Painéis: os fornecedores de software que se destacam no desenvolvimento de software operacional podem não possuir necessariamente experiência em ferramentas analíticas, portanto, incorporar análises de um fornecedor de software especializado pode ser vantajoso. Ao integrar painéis incorporados, os funcionários podem interagir mais facilmente com seus dados de maneira intuitiva e acessível.
• Visualização de dados: visualizações de dados integradas, como gráficos, narrativas linguísticas e tabelas, podem ser incorporadas diretamente em outro aplicativo web ou móvel, fornecendo aos usuários uma representação visual clara e concisa de seus dados para oferecer suporte às decisões.
• Análise de autoatendimento: o conteúdo incorporado está diretamente conectado à fonte de dados e fornece ao usuário uma maneira gráfica de interagir com esses dados sem solicitar que a equipe de TI crie um relatório para eles. Os recursos de autoatendimento incluem a capacidade de modificar a visualização por meio de filtragem, alteração de tipos de gráficos, detalhamento de elementos de dados adicionais e criação de novas visualizações.
• Conectores de dados: a plataforma de análise integrada deve se conectar diretamente a todas as fontes de dados relevantes, sem precisar mover dados ou depender de armazenamentos de dados proprietários, pois essas abordagens podem resultar em dados obsoletos e inconsistentes.
• Interatividade: a análise integrada deve ser capaz de interagir com o host ao qual ela está incorporada. Isso pode incluir a aceitação de valores passados como filtros ou o envio de eventos orientados por dados para a página do host.

Futuro da análise integrada

A análise integrada desempenhará um papel cada vez mais importante para ajudar funcionários e clientes a acessar os insights necessários para agir. Tudo dentro da aplicação que estiver sendo usada. Isto resolverá os principais obstáculos para que as empresas possam fazer melhor uso dos dados e ajudar as pessoas a tomar decisões inteligentes com confiança. A análise integrada fornecerá muito mais do que gráficos estáticos ou ligeiramente interativos. O machine learning (ML) poderá fornecer previsões visuais contextuais sem que o usuário precise solicitá-las. Por exemplo, uma empresa de energia pode usar o ML para fornecer insights nas páginas de faturamento de seus clientes que preveem os próximos seis meses de uso de energia, considerando o uso passado e fatores externos, como sazonalidade e previsões meteorológicas.

Fornecer insights personalizados e em tempo real se tornará cada vez mais importante à medida que as empresas buscam obter uma vantagem competitiva por meio de tomadas de decisão mais oportunas e informadas. Outros fatores que podem moldar o futuro da análise integrada incluem o uso crescente de soluções baseadas em nuvem, maior adoção de análises de autoatendimento e integração de soluções analíticas com tecnologias emergentes, como a Internet das Coisas (IoT) e o blockchain.

Como escolher uma solução de análise integrada

Ao avaliar se uma plataforma analítica pode atender às necessidades de análise integrada, considere os seguintes fatores, em ordem de prioridade:

1. Integração: deve ser integrada à aplicação ou à plataforma existente, sem a necessidade de soluções alternativas personalizadas.
2. Conectividade de dados: deve ser capaz de se conectar a uma ampla variedade de fontes de dados, incluindo bancos de dados, armazenamento em nuvem e outras aplicações.
3. Segurança: deve fornecer recursos de segurança robustos para proteger dados confidenciais, incluindo autenticação silenciosa de usuários, criptografia de dados e controles de acesso.
4. Escalabilidade: deve ser escalável para lidar com grandes quantidades de dados e interações do usuário, mantendo o desempenho e a confiabilidade.
5. Suporte e treinamento: deve obter o apoio de uma equipe de suporte experiente, fornecendo acesso a treinamento e recursos para ajudar os usuários a aproveitar ao máximo o sistema.
6. Propriedade do custo total: deve fornecer um ROI positivo, com um modelo de preços transparente que considere todos os custos, incluindo licenciamento, implementação e manutenção e suporte contínuos.
7. Personalização: as visualizações do sistema devem ser personalizáveis ​​para que o componente incorporado pareça naturalmente fazer parte do aplicativo original. Deve ser funcionalmente personalizável de acordo com as necessidades específicas do negócio, com a capacidade de adicionar ou remover recursos conforme necessário.
8. Funcionalidade analítica: deve fornecer uma variedade de funcionalidades analíticas, incluindo modelagem de dados, visualização de dados, análise preditiva e relatórios.
9. Recursos de autoatendimento: devem permitir que os usuários modifiquem sua visão dos dados em tempo real, sem necessidade de treinamento ou suporte de TI.

Obtenha os benefícios da análise integrada com a Oracle

O Oracle Analytics oferece uma variedade de recursos de integração, como simplesmente usar um link para acessar uma pasta de trabalho, bem como a flexibilidade de usar as ferramentas de desenvolvimento low-code da Oracle para fornecer componentes ou usar uma estrutura de incorporação JavaScript preferida pelos desenvolvedores full-code.

A combinação do Oracle Analytics incorporado com a riqueza de serviços disponíveis na Oracle Cloud Infrastructure (OCI) oferece uma maneira única de as empresas criarem aplicações personalizadas e combináveis. Por exemplo, eles podem criar uma aplicação usando o Visual Builder que captura uma imagem, executa análises usando o serviço OCI Vision AI e gera sugestões de "rótulos" que atuam como filtros para análises integradas. Essa solução também usa o Oracle Autonomous Data Warehouse, o OCI Object Storage e a comunicação por meio de APIs REST da OCI. Há muitos casos de uso comercial para esse tipo de aplicativo. Pense no uso dos recursos do AI Vision para detectar se os estacionamentos estão lotados ou se o estoque diminuiu em uma estação de uma linha de montagem.

Incorporar análises usando uma ampla variedade de técnicas pode ajudar empresas de todos os portes. Começar a usar análises incorporadas pode ser tão fácil quanto copiar e colar o link de uma pasta de trabalho de análise em uma de suas aplicações de negócios. Ou, se você for um desenvolvedor cidadão, pode tentar algo mais avançado usando opções low-code para integração. Ou, para os desenvolvedores, o céu é o limite usando uma estrutura de incorporação para desenvolvimento full-code. Seja qual for sua escolha, você verá rapidamente como fornecer insights no momento certo, no fluxo de trabalho de um funcionário ou no processo de compra de um cliente, pode resultar em melhores decisões e maior produtividade ou vendas.

A incorporação de análises permite que cada sistema se destaque nas funções pretendidas, o que é a principal vantagem. As empresas de software podem permitir que a aplicação host – e seus desenvolvedores – se concentrem inteiramente na otimização da operação funcional do sistema. Ao utilizar uma plataforma analítica para fornecer análises incorporadas, as empresas podem evitar ter que desenvolver as suas próprias análises personalizadas, uma área na qual podem não ter experiência.

Perguntas frequentes sobre análise integrada

O que seria um exemplo de análise integrada?

Um exemplo de análise integrada são métricas e visualizações incorporadas em um sistema de CRM (gerenciamento de relacionamento com clientes). Os representantes de vendas podem visualizar as principais métricas de desempenho, como receita de vendas, taxas de conversão e custos de aquisição de clientes, diretamente no sistema de CRM que usam todos os dias. Isso permite que eles tomem decisões baseadas em dados, identifiquem tendências e acompanhem o progresso em direção a suas metas sem precisar alternar entre diferentes aplicações.

Qual é a vantagem da análise integrada?

O poder da análise integrada reside na sua capacidade de incorporar perfeitamente a análise de dados nos fluxos de trabalho, aplicações e processos de negócios existentes. Ao incorporar análises diretamente em suas operações diárias, as empresas podem obter insights em tempo real, tomar decisões baseadas em dados e responder rapidamente às mudanças nas condições do mercado. Isso pode levar a maior eficiência, melhores experiências do cliente, aumento da receita e redução de custos.

Qual ​​é o valor da análise integrada?

Primeiro, a análise integrada permite que as empresas tomem decisões assertivas com base em informações de dados em tempo real, melhorando a sua capacidade de resolver imediatamente problemas ou mudanças no mercado. Com análises incorporadas, os funcionários podem acessar e interpretar dados sem depender de habilidades especializadas ou do suporte de uma equipe de dados. Isso democratiza o acesso aos dados, aumentando a velocidade na tomada de decisões e reduzindo a probabilidade de erros causados ​​pelo processamento manual de dados.

Em segundo lugar, a análise integrada pode proporcionar uma vantagem competitiva ao melhorar a qualidade das experiências do cliente. Com insights em tempo real, as empresas podem compreender melhor o comportamento e as preferências dos seus clientes, permitindo que eles forneçam recomendações personalizadas e campanhas de marketing direcionadas. Isso, por sua vez, pode aumentar a fidelidade do cliente, reduzir as taxas de rotatividade e impulsionar o aumento da receita.

Finalmente, a análise integrada pode ajudar a reduzir custos, identificando ineficiências nos processos de negócios e permitindo a otimização contínua. Ao acompanhar os principais indicadores de desempenho (KPIs) em tempo real, as empresas podem identificar gargalos, ajustar os processos adequadamente e reduzir o desperdício, melhorando seus resultados financeiros.

A análise integrada é uma abordagem inovadora da análise de dados, que facilita a tomada de decisões mais assertivas. Neste artigo, definiremos análises integradas, exploraremos seus benefícios e examinaremos técnicas comuns de implementação. Com a análise integrada, as organizações podem colocar recursos analíticos diretamente em fluxos de trabalho e aplicações de negócios, permitindo que os funcionários, e às vezes até clientes, acessem insights em tempo real com base no contexto e os ajudem a tomar decisões orientadas por dados.

O que é análise integrada?

A análise integrada incorpora diretamente análises de dados e recursos de visualização em aplicações operacionais ou outros softwares, permitindo que as pessoas acessem e analisem dados sem alternar entre diferentes aplicações ou sistemas. A análise integrada ajuda as empresas a melhorar a tomada de decisões e identificar novas oportunidades, reduzindo a complexidade envolvida na análise. Isso torna os insights orientados por dados mais acessíveis e práticos para mais pessoas (como funcionários e, às vezes, até clientes), colocando informações relevantes e acionáveis exatamente onde elas são necessárias.

Análise integrada versus Business Intelligence (BI)

A análise de negócios e a análise integrada visam ajudar as empresas a tomar decisões assertivas com insights baseados em dados. A diferença está na forma como eles são usados. A análise de negócios e o business intelligence (BI) exigem que os usuários abandonem as aplicações operacionais usadas para executar suas tarefas e utilizem ferramentas separadas, com diferentes interfaces, para obter insights dos dados.

A análise integrada é projetada para um local específico, ao qual ela será integrada, fornecendo informações relevantes para a tarefa. Ela oferece uma maneira fácil para as pessoas acessarem análises e insights, enquanto as ferramentas de business intelligence ou de análises de negócios também oferecem informações para consumo, mas exigem conhecimento técnico para criar ou modificar conteúdo usando a ferramenta e fontes de dados relacionadas.

Principais Diferenças

Ao contrário da análise tradicional, a análise integrada elimina a necessidade de mudar da interface do usuário que você está usando para fazer seu trabalho e passar para uma ferramenta de análise especializada para acessar informações e insights de suporte. Os usuários internos (funcionários) e externos (clientes) não exigem habilidades técnicas avançadas ou acesso à plataforma analítica subjacente ou aos sistemas de gerenciamento de dados para usar análises integradas. Esse acesso permite que eles tomem decisões baseadas em dados sem compreender o processo analítico envolvido.

A análise integrada fornece uma abordagem mais eficiente, acessível e fácil de usar, particularmente adequada para oferecer suporte a processos de negócios em tempo real. Além disso, fornece insights contextuais para oferecer suporte aos processos de negócios em tempo real. Sem a análise integrada, o usuário exigiria acesso a uma plataforma de análise separada, as habilidades para usar esse software, uma compreensão das definições de dados e mais tempo para interagir, manipular e interpretar as informações apresentadas.

Principais conclusões

• Um projeto de análise incorporado bem-sucedido requer uma compreensão clara dos objetivos de negócios específicos e da experiência do usuário que o projeto está tentando abordar. Como a empresa e o cliente se beneficiarão?
• A análise integrada deve ser perfeitamente incorporada à aplicação ou à plataforma para que o componente incorporado não possa ser reconhecido como algo separado do aplicativo. Para isso, o sistema de análise incorporado precisa ser corretamente integrado à infraestrutura e às ferramentas existentes.
• Uma solução de análise integrada deve ser dimensionada para tratar grandes volumes de dados e interações do usuário sem atraso ao renderizar o componente incorporado. O sistema deve lidar com consultas e cálculos complexos, com desempenho otimizado, mesmo com o aumento do volume de dados.
• A equipe de implementação deve garantir que as políticas de governança e segurança de dados estejam em vigor para proteger os dados do usuário e atender aos regulamentos. Isso inclui controlar o acesso aos dados, monitorar o uso de dados e implementar políticas de segurança.
• O esforço para medir o retorno sobre o investimento da plataforma de análise integrada vale a pena. Ao integrar o monitoramento de uso, as empresas podem quantificar o valor do uso de métricas, como o tempo economizado pelos clientes.

Explicando a análise integrada

A análise integrada é uma plataforma de software que incorpora recursos de análise de dados às aplicações operacionais de uma organização para melhor oferecer suporte a fluxos de trabalho e processos de negócios. Ao usar análises integradas diretamente em aplicações operacionais, como sistemas CRM ou ERP, os usuários finais podem acessar insights de dados críticos sem precisar de ferramentas adicionais ou suporte de TI ou analistas de dados. Isso significa que os usuários podem tomar decisões informadas e baseadas em dados, sem sair do contexto do seu fluxo de trabalho ou aplicação atual. Quando amplamente utilizada em uma empresa, a análise integrada pode melhorar a produtividade, aumentar o ROI da plataforma analítica e promover uma cultura orientada por análise.

Por que a análise integrada é importante?

Do ponto de vista da empresa: a análise integrada pode ajudá-la a diferenciar seus produtos e serviços dos concorrentes. Por exemplo, um banco pode incorporar informações de dados visuais na visão geral da conta online de seus clientes, que mostram o progresso de suas poupanças e projetam os possíveis valores futuros com base em diferentes cenários de economia e retorno. Esse serviço de valor agregado tem um custo relativamente baixo, mas possui alto valor para seus clientes, pois aprimora diretamente o que os clientes estão tentando fazer. Ao incorporar análises diretamente nos produtos, as empresas podem melhorar a retenção de clientes e até mesmo gerar novos fluxos de receita ao cobrar por recursos analíticos adicionais. A análise integrada também permite que as empresas coletem e analisem dados de uso, fornecendo insights sobre o comportamento e as preferências do cliente que informam o desenvolvimento futuro de produtos.

Do ponto de vista do usuário: a análise integrada permite que funcionários ou clientes acessem insights de dados diretamente em suas tarefas diárias, sem a necessidade de ferramentas adicionais ou conhecimento específico. Isso ajuda as pessoas a tomar decisões mais assertivas e baseadas em dados, melhorando a produtividade, a precisão e a eficiência. Com a análise integrada, é possível consumir os insights de dados apresentados de forma rápida e fácil e que seriam difíceis ou demorados de obter de outra forma. Além disso, a análise integrada permite que as pessoas tomem medidas imediatas com base nesses insights, em vez de terem que adiar uma decisão para coletar mais dados e pesquisas. Por exemplo, quando alguém faz login na sua conta bancária online pessoal, a análise integrada pode permitir rever visualmente os seus hábitos de consumo e as ferramentas adicionais podem ajudar você a avaliar se uma compra importante, como um carro novo, está ao seu alcance.

Como a análise integrada funciona?

Existem vários métodos para incorporar insights em outros sistemas, com níveis crescentes de habilidade técnica necessários. O mais simples envolve apenas recortar e colar links em uma aplicação. O nível seguinte usa opções low-code que permitem uma pessoa com conhecimento um pouco mais técnico que não necessariamente saiba escrever códigos, mas que entenda os sistemas em uso. Por fim, existem estruturas de desenvolvimento full-code que oferecem maior flexibilidade, mas dependem de habilidades especializadas. Conheça mais detalhes sobre esses três métodos para incorporar análises.

• Integração ao copiar e colar um URL: nesta abordagem, o sistema operacional com o qual o usuário interage exige que a plataforma analítica renderize o componente analítico necessário, como um gráfico ou tabela, em um espaço predeterminado na interface do usuário. Para usar essa abordagem, essa aplicação operacional deve oferecer um método para incorporar conteúdo, normalmente de links, sites ou iFrames. Esse URL viria do software analítico. A Figura 2 mostra análises integradas ao Microsoft Teams usando o aplicativo do site da Microsoft.

  Saiba como incorporar o Oracle Analytics Cloud ao Microsoft Teams

• Integração usando plataformas de desenvolvimento low-code: os benefícios do desenvolvimento de aplicações low-code incluem inovação mais rápida em comparação com a codificação do zero, o que proporciona entrega rápida de requisitos de negócios com custo mínimo. É possível usar várias técnicas para incorporar análises, dependendo do caso de uso e do nível de habilidade de quem executa a integração. O usuário de low-code é provavelmente um analista de negócios com experiência em tecnologia ou outro “desenvolvedor cidadão” que se sente confortável com ferramentas ricas em recursos, mas não escreve códigos. Por exemplo, ferramentas low-code podem oferecer um componente Web que facilita a incorporação de insights analíticos em aplicações. E alguns bancos de dados incluem ferramentas low-code para incorporar mais facilmente visualizações de dados e outras análises.

  Por exemplo, na Figura 3, as pesquisas facetadas do Oracle APEX podem filtrar conteúdos analíticos incorporados, incluindo nuvens de tags e visualizações de geração de linguagem natural.

  A Figura 4 mostra um componente Web de análise usado em uma aplicação do Oracle Visual Builder referenciando um projeto analítico e as propriedades que o desenvolvedor de aplicações low-code pode configurar.

• Integração usando estruturas full-code: as estruturas full-code oferecem maior flexibilidade, mas usá-las requer desenvolvedores com as habilidades certas. Por exemplo, um desenvolvedor pode usar uma estrutura de incorporação de JavaScript junto com HTML e CSS para criar uma experiência de aplicação Web totalmente personalizada. Veja na Figura 5 – para cada tela do Oracle Analytics, é possível visualizar e copiar o código necessário para fazer referência a essa tela na aplicação Web.

  Incorporar conteúdo dessa forma oferece funcionalidade adicional para passar filtros e invocar eventos, resultando em uma experiência de usuário rica que pode ser adaptada a um Web design responsivo. Consulte a Figura 6.

7 benefícios da análise integrada

A análise integrada pode tornar mais fácil e eficiente para funcionários e clientes obter informações sobre as quais possam agir, sem sair da aplicação ou da interface digital que estão usando. Essas informações podem vir na forma de gráfico, tabela, mapa ou até mesmo um prompt de texto. A questão é que a informação vem de alguma outra fonte de dados, mas aparece naturalmente na atividade digital que uma pessoa está executando. Conheça os sete benefícios que isso pode trazer.

1. Tomada de decisão orientada por dados: ao fornecer às pessoas os insights corretos incorporados ao seu processo de decisão e com o contexto necessário, é mais provável que elas tomem a melhor decisão orientada por dados com mais rapidez, pois as informações estão prontamente disponíveis sem que seja necessário procurar por elas.
2. Aumento da produtividade: quando as informações corretas são apresentadas imediatamente e incorporadas a um processo comercial, as pessoas economizam tempo por não precisarem procurar informações analíticas em ferramentas separadas. A alternância entre ferramentas requer uma mudança de contexto constante, o que afeta negativamente a produtividade.
3. Satisfação do cliente: o cliente ganha uma experiência mais simplificada na pesquisa ou experiência de compra, pois as informações relevantes para a sua ação ou decisão são apresentadas imediatamente. Isso permite que as pessoas concluam suas tarefas sem precisar extrair dados de outros aplicações, fazer chamadas ou procurar ajuda de especialistas.
4. Crescimento da receita: se os funcionários tomam decisões mais rápidas, mais precisas e baseadas em dados, isso aumentará as chances de obter um melhor resultado comercial e aumentará a receita, pois a empresa poderá agir mais rápido em relação a novas oportunidades. Clientes bem informados deverão ter menos problemas com a falta de decisão, o que também poderá impulsionar as vendas.
5. Autoatendimento: a análise integrada melhora o autoatendimento, fornecendo às pessoas informações mais relevantes para concluir o trabalho sem ferramentas, etapas adicionais ou ajuda de terceiros.
6. Uma fonte de dados única e confiável: plataformas de análise que fornecem um modelo de dados corporativos consistente e confiável também podem fornecer análises incorporadas para promover métricas e insights em que as pessoas confiam. As informações fornecidas por outros métodos, como ligações, mensagens do Slack, emails, demonstrativos impressos – podem levar rapidamente a números inconsistentes.
7. Aplicações combináveis: a análise integrada é fundamental na criação de aplicações combináveis, já que a plataforma de análise pode fornecer um recurso, como visualizações de dados, que uma aplicação não possui. A vantagem das aplicações combináveis ​​é que a empresa pode montar componentes existentes rapidamente para atender a uma nova necessidade comercial.

Exemplos e casos de uso da análise integrada

Ao analisar a melhor forma de usar a análise integrada, considere três cenários amplos de integração: em sites ou aplicativos voltados para o público, em aplicações da empresa voltadas para os funcionários e, no caso de fornecedores independentes de software, em suas aplicações para aumentar sua utilidade. Conheça os detalhes desses três cenários.

Integração de sites públicos e aplicativos móveis: a integração de ferramentas de análise e visualização de dados diretamente em um site ou aplicativo Web, permite que os usuários interajam e analisem dados sem sair da página Web. Por exemplo, uma empresa de aluguel de casas de férias pode fornecer aos anfitriões insights sobre o desempenho de suas propriedades, como taxas de ocupação, preços e avaliações, no contexto do site da empresa ou do aplicativo móvel para proprietários.

Integração de sistemas operacionais internos: a integração de ferramentas de análise e visualização de dados diretamente em sistemas corporativos internos pode gerar uma economia significativa de tempo para os funcionários e fornecer informações mais práticas. Por exemplo, uma plataforma de gestão da cadeia de abastecimento que incorpora análises pode fornecer visibilidade em tempo real dos níveis de inventário, desempenho do fornecedor e prazos de entrega, tornando esses insights visíveis diretamente no sistema de gerenciamento da cadeia de abastecimento de uma empresa, sem exigir que um funcionário mude para outras ferramentas da empresa.

Integração de sistemas de terceiros: a análise integrada pode ser integrada a uma aplicação de terceiros em um acordo de fornecedor de software independente para fornecer aos usuários insights em tempo real sobre seus fluxos de trabalho. Isso permite que o fornecedor independente de software providencie insights baseados em dados aos seus clientes ou parceiros, criando uma vantagem competitiva. Por exemplo, um fornecedor de software independente ​​poderia incorporar análises em sua plataforma de comércio eletrônico para fornecer aos seus clientes insights em tempo real sobre o comportamento do consumidor, como histórico de navegação e compras.

Principais recursos da plataforma de análise integrada

Uma plataforma de análise integrada requer alguns recursos fundamentais para atender às necessidades das empresas. Essas necessidades se concentram principalmente em como o usuário interage com os dados, como painéis, visualizações e interatividade, bem como na capacidade de acessar os dados certos. Conheça os principais recursos dos quais uma plataforma de análise integrada precisa.

• Painéis: os fornecedores de software que se destacam no desenvolvimento de software operacional podem não possuir necessariamente experiência em ferramentas analíticas, portanto, incorporar análises de um fornecedor de software especializado pode ser vantajoso. Ao integrar painéis incorporados, os funcionários podem interagir mais facilmente com seus dados de maneira intuitiva e acessível.
• Visualização de dados: visualizações de dados integradas, como gráficos, narrativas linguísticas e tabelas, podem ser incorporadas diretamente em outro aplicativo web ou móvel, fornecendo aos usuários uma representação visual clara e concisa de seus dados para oferecer suporte às decisões.
• Análise de autoatendimento: o conteúdo incorporado está diretamente conectado à fonte de dados e fornece ao usuário uma maneira gráfica de interagir com esses dados sem solicitar que a equipe de TI crie um relatório para eles. Os recursos de autoatendimento incluem a capacidade de modificar a visualização por meio de filtragem, alteração de tipos de gráficos, detalhamento de elementos de dados adicionais e criação de novas visualizações.
• Conectores de dados: a plataforma de análise integrada deve se conectar diretamente a todas as fontes de dados relevantes, sem precisar mover dados ou depender de armazenamentos de dados proprietários, pois essas abordagens podem resultar em dados obsoletos e inconsistentes.
• Interatividade: a análise integrada deve ser capaz de interagir com o host ao qual ela está incorporada. Isso pode incluir a aceitação de valores passados como filtros ou o envio de eventos orientados por dados para a página do host.

Futuro da análise integrada

A análise integrada desempenhará um papel cada vez mais importante para ajudar funcionários e clientes a acessar os insights necessários para agir. Tudo dentro da aplicação que estiver sendo usada. Isto resolverá os principais obstáculos para que as empresas possam fazer melhor uso dos dados e ajudar as pessoas a tomar decisões inteligentes com confiança. A análise integrada fornecerá muito mais do que gráficos estáticos ou ligeiramente interativos. O machine learning (ML) poderá fornecer previsões visuais contextuais sem que o usuário precise solicitá-las. Por exemplo, uma empresa de energia pode usar o ML para fornecer insights nas páginas de faturamento de seus clientes que preveem os próximos seis meses de uso de energia, considerando o uso passado e fatores externos, como sazonalidade e previsões meteorológicas.

Fornecer insights personalizados e em tempo real se tornará cada vez mais importante à medida que as empresas buscam obter uma vantagem competitiva por meio de tomadas de decisão mais oportunas e informadas. Outros fatores que podem moldar o futuro da análise integrada incluem o uso crescente de soluções baseadas em nuvem, maior adoção de análises de autoatendimento e integração de soluções analíticas com tecnologias emergentes, como a Internet das Coisas (IoT) e o blockchain.

Como escolher uma solução de análise integrada

Ao avaliar se uma plataforma analítica pode atender às necessidades de análise integrada, considere os seguintes fatores, em ordem de prioridade:

1. Integração: deve ser integrada à aplicação ou à plataforma existente, sem a necessidade de soluções alternativas personalizadas.
2. Conectividade de dados: deve ser capaz de se conectar a uma ampla variedade de fontes de dados, incluindo bancos de dados, armazenamento em nuvem e outras aplicações.
3. Segurança: deve fornecer recursos de segurança robustos para proteger dados confidenciais, incluindo autenticação silenciosa de usuários, criptografia de dados e controles de acesso.
4. Escalabilidade: deve ser escalável para lidar com grandes quantidades de dados e interações do usuário, mantendo o desempenho e a confiabilidade.
5. Suporte e treinamento: deve obter o apoio de uma equipe de suporte experiente, fornecendo acesso a treinamento e recursos para ajudar os usuários a aproveitar ao máximo o sistema.
6. Propriedade do custo total: deve fornecer um ROI positivo, com um modelo de preços transparente que considere todos os custos, incluindo licenciamento, implementação e manutenção e suporte contínuos.
7. Personalização: as visualizações do sistema devem ser personalizáveis ​​para que o componente incorporado pareça naturalmente fazer parte do aplicativo original. Deve ser funcionalmente personalizável de acordo com as necessidades específicas do negócio, com a capacidade de adicionar ou remover recursos conforme necessário.
8. Funcionalidade analítica: deve fornecer uma variedade de funcionalidades analíticas, incluindo modelagem de dados, visualização de dados, análise preditiva e relatórios.
9. Recursos de autoatendimento: devem permitir que os usuários modifiquem sua visão dos dados em tempo real, sem necessidade de treinamento ou suporte de TI.

Obtenha os benefícios da análise integrada com a Oracle

O Oracle Analytics oferece uma variedade de recursos de integração, como simplesmente usar um link para acessar uma pasta de trabalho, bem como a flexibilidade de usar as ferramentas de desenvolvimento low-code da Oracle para fornecer componentes ou usar uma estrutura de incorporação JavaScript preferida pelos desenvolvedores full-code.

A combinação do Oracle Analytics incorporado com a riqueza de serviços disponíveis na Oracle Cloud Infrastructure (OCI) oferece uma maneira única de as empresas criarem aplicações personalizadas e combináveis. Por exemplo, eles podem criar uma aplicação usando o Visual Builder que captura uma imagem, executa análises usando o serviço OCI Vision AI e gera sugestões de "rótulos" que atuam como filtros para análises integradas. Essa solução também usa o Oracle Autonomous Data Warehouse, o OCI Object Storage e a comunicação por meio de APIs REST da OCI. Há muitos casos de uso comercial para esse tipo de aplicativo. Pense no uso dos recursos do AI Vision para detectar se os estacionamentos estão lotados ou se o estoque diminuiu em uma estação de uma linha de montagem.

Incorporar análises usando uma ampla variedade de técnicas pode ajudar empresas de todos os portes. Começar a usar análises incorporadas pode ser tão fácil quanto copiar e colar o link de uma pasta de trabalho de análise em uma de suas aplicações de negócios. Ou, se você for um desenvolvedor cidadão, pode tentar algo mais avançado usando opções low-code para integração. Ou, para os desenvolvedores, o céu é o limite usando uma estrutura de incorporação para desenvolvimento full-code. Seja qual for sua escolha, você verá rapidamente como fornecer insights no momento certo, no fluxo de trabalho de um funcionário ou no processo de compra de um cliente, pode resultar em melhores decisões e maior produtividade ou vendas.

A incorporação de análises permite que cada sistema se destaque nas funções pretendidas, o que é a principal vantagem. As empresas de software podem permitir que a aplicação host – e seus desenvolvedores – se concentrem inteiramente na otimização da operação funcional do sistema. Ao utilizar uma plataforma analítica para fornecer análises incorporadas, as empresas podem evitar ter que desenvolver as suas próprias análises personalizadas, uma área na qual podem não ter experiência.

Perguntas frequentes sobre análise integrada

O que seria um exemplo de análise integrada?

Um exemplo de análise integrada são métricas e visualizações incorporadas em um sistema de CRM (gerenciamento de relacionamento com clientes). Os representantes de vendas podem visualizar as principais métricas de desempenho, como receita de vendas, taxas de conversão e custos de aquisição de clientes, diretamente no sistema de CRM que usam todos os dias. Isso permite que eles tomem decisões baseadas em dados, identifiquem tendências e acompanhem o progresso em direção a suas metas sem precisar alternar entre diferentes aplicações.

Qual é a vantagem da análise integrada?

O poder da análise integrada reside na sua capacidade de incorporar perfeitamente a análise de dados nos fluxos de trabalho, aplicações e processos de negócios existentes. Ao incorporar análises diretamente em suas operações diárias, as empresas podem obter insights em tempo real, tomar decisões baseadas em dados e responder rapidamente às mudanças nas condições do mercado. Isso pode levar a maior eficiência, melhores experiências do cliente, aumento da receita e redução de custos.

Qual ​​é o valor da análise integrada?

Primeiro, a análise integrada permite que as empresas tomem decisões assertivas com base em informações de dados em tempo real, melhorando a sua capacidade de resolver imediatamente problemas ou mudanças no mercado. Com análises incorporadas, os funcionários podem acessar e interpretar dados sem depender de habilidades especializadas ou do suporte de uma equipe de dados. Isso democratiza o acesso aos dados, aumentando a velocidade na tomada de decisões e reduzindo a probabilidade de erros causados ​​pelo processamento manual de dados.

Em segundo lugar, a análise integrada pode proporcionar uma vantagem competitiva ao melhorar a qualidade das experiências do cliente. Com insights em tempo real, as empresas podem compreender melhor o comportamento e as preferências dos seus clientes, permitindo que eles forneçam recomendações personalizadas e campanhas de marketing direcionadas. Isso, por sua vez, pode aumentar a fidelidade do cliente, reduzir as taxas de rotatividade e impulsionar o aumento da receita.

Finalmente, a análise integrada pode ajudar a reduzir custos, identificando ineficiências nos processos de negócios e permitindo a otimização contínua. Ao acompanhar os principais indicadores de desempenho (KPIs) em tempo real, as empresas podem identificar gargalos, ajustar os processos adequadamente e reduzir o desperdício, melhorando seus resultados financeiros.