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O que é Análise Avançada?

A análise de negócios é o processo de descobrir, interpretar e comunicar padrões significativos em dados e usar ferramentas para capacitar toda a organização a fazer perguntas sobre qualquer dado em qualquer ambiente em qualquer dispositivo. A análise de negócios adiciona ainda mais oportunidades para gerar os resultados desejados, como otimização, redução de custos e envolvimento do cliente. Aqueles que são bem-sucedidos com análises ignoram seus instintos e escolhem seus resultados com base no que os dados revelam. Em um cenário perfeito, os líderes empresariais estabelecem uma metodologia sem preconceitos para que as informações e as descobertas possam ser obtidas sem adicionar noções preconcebidas ou experiências na equação.

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Hoje, todas as organizações estão buscando receber mais de análises avançadas utilizando mais dados para obter informações mais profundas mais rapidamente, para mais pessoas - e tudo por menos. Para atingir essas metas, você precisa de uma plataforma robusta que suporte todo o processo de análise avançada com a segurança, a flexibilidade e a confiabilidade esperadas. Ele precisa ajudar você a capacitar seus usuários para fazer análises de autoatendimento sem sacrificar a governança. E deve ser fácil de administrar. Mas como você pode obter os benefícios de um sistema de classe empresarial sem custos e infraestrutura de classe empresarial? A análise de negócios é onipresente nos dias de hoje porque toda empresa quer ter um desempenho melhor e analisar os dados para tomar melhores decisões.

Com a análise avançada de negócios — usando personalização, machine learning e conhecimento profundo de domínio — as empresas podem obter informações relevantes e acionáveis a partir de dados em aplicativos, data warehouses e data lakes. A análise avançada de negócios deve ser um processo completo que exige uma ação. Uma vez que os insights são obtidos, uma empresa pode então reavaliar, reexecutar e reconfigurar seus processos. Tudo é uma questão de ter atitude.

Fundamentos da Análise Avançada

Fundamentos da Análise Avançada

Os dados em si são sem sentido. Podemos aprender todas as lições possíveis, mas se não agirmos e não nos ajustarmos, todo o nosso trabalho será em vão. Se não aproveitarmos toda a tecnologia à nossa disposição, não teremos o retorno esperado de nosso investimento. Em nosso mundo atual, somos efetivamente capazes de falar com nossos dados; fazê-los responder perguntas; prever resultados e aprender novos padrões. Este é o potencial de seus dados.

O Valor Comercial da Análise Avançada

O Valor Comercial da Análise Avançada
  • Um Novo Jeito de Trabalhar

    A natureza dos negócios está mudando e, com essa mudança, surge uma nova maneira de competir. Manter-se atualizado com as demandas da força de trabalho especializada em tecnologia de hoje significa ter um método para criar valor e funcionar rapidamente. Ofereça velocidade e simplicidade para seus usuários enquanto mantém os mais altos padrões de qualidade e segurança dos dados. Uma plataforma de análise avançada centralizada, em que a TI desempenha um papel importante, deve ser uma parte fundamental da sua estratégia de análise avançada de negócios. A combinação de iniciativas conduzidas pelos negócios e pela TI é o ponto ideal para a inovação.

  • Descubra Novas Oportunidades

    Os progressos na tecnologia de análise avançada estão criando novas oportunidades para você ganhar com seus dados. A análise avançada moderna é preditiva, funciona por autoaprendizado e se adapta para ajudar a revelar os padrões de dados ocultos. Também são intuitivos, pois incorporam visualizações fantásticas que permitem compreender milhões de linhas e colunas de dados em um instante. A análise avançada de negócios moderna é móvel e fácil de usar. Além disso, conecta você aos dados certos no tempo certo, com pouco ou quase nada de treinamento.

  • Visualize Seus Dados

    Você deseja ver os sinais dos dados antes dos seus concorrentes. A análise avançada oferece a capacidade de ver uma imagem de alta definição do seu cenário de negócios. Ao combinar dados pessoais, corporativos e big data, você pode compreender rapidamente o valor dos dados e compartilhar o aprendizado com colegas. Tudo isso em questão de minutos.

Tendências da Análise Avançada

Tendências da Análise Avançada

Em meio ao mercado de análises avançadas em constante evolução, a mudança principal na TI foi a de líder na busca de iniciativas de análises avançadas de negócios, para uma onde os negócios e a TI passaram a compartilhar iniciativas e decisões juntas. Não há dúvida de que a análise avançada se tornou estratégica para a maioria das organizações hoje em dia e, como tal, introduziu uma nova onda de novos consumidores e novas expectativas.

O que mudou é a maneira como as decisões devem ser tomadas em tempo real e compartilhadas com um público amplo. A força de trabalho está mudando, e isso resulta em um novo jeito de trabalhar. Já se foram os dias em que os manuais de treinamento eram comuns no escritório - a força de trabalho de hoje é rápida e possui uma interface intuitiva. Mas isso não termina aqui. Embora a velocidade e a simplicidade sejam fundamentais, os líderes de negócios ainda têm grandes expectativas em relação à qualidade e segurança dos dados. Uma plataforma de análise avançada centralizada, em que a TI desempenha um papel importante, ainda é uma parte fundamental de qualquer estratégia de análise avançada. A combinação de iniciativas conduzidas pelos negócios e pela TI é o ponto ideal para a inovação.

Acreditamos que colocar a análise avançada na nuvem é muito mais do que apenas uma opção de implementação, é quebrar as barreiras entre pessoas, lugares, dados e sistemas para mudar fundamentalmente o modo como as pessoas e os processos interagem com a informação, a tecnologia e entre si.

Passado: História da Análise Avançada

História da Análise Avançada

Comparar estatísticas e analisar dados é anterior à história escrita, mas existem alguns marcos significativos que ajudaram a desenvolver análises avançadas no processo que conhecemos hoje.

Em 1785, a William Playfair surgiu com a noção de um gráfico de barras, que é um dos recursos de visualização de dados básicos (e amplamente utilizados). A história diz que ele inventou gráficos de barras para mostrar algumas dezenas de pontos de dados.

Em 1812, o cartógrafo Charles Joseph Minard traçou as perdas sofridas pelo exército de Napoleão em sua marcha sobre Moscou. Começando na fronteira polaco-russa, ele criou um mapa linear com linhas grossas e pensadas que mostravam como as perdas estavam ligadas ao inverno frio e ao período de tempo que o exército se afastava das linhas de abastecimento.

Em 1890, Herman Hollerith inventou uma "máquina de tabulação", que registrava dados em cartões perfurados. Isso permitiu que os dados fossem analisados mais rapidamente, acelerando assim o processo de contagem do Censo dos EUA de sete anos para 18 meses. Isso estabeleceu um requisito comercial para melhorar constantemente a coleta e análise de dados que ainda é adotada até hoje.

Presente: Análise Avançada Hoje

Análise Avançada Hoje

As décadas de 1970 e 1980 viram a criação do software de banco de dados relacional (RDB) e Standard Query Language (SQL) que extrapolaria dados para análise sob demanda.

No final dos anos 1980, William H. Inmon propôs a noção de um “armazém de dados” onde a informação pode ser acessada rapidamente e repetidamente. Além disso, Howard Dresner, analista do Gartner, denominou a expressão "business intelligence", que preparou o caminho para o setor impulsionar a análise de dados com a intenção de entender melhor os processos de negócios.

Nos anos 1990, o conceito de mineração de dados permitiu que as empresas analisassem e descobrissem padrões em conjuntos de dados extremamente grandes. Analistas de dados e cientistas de dados voltaram-se para linguagens de programação como R e Python para desenvolver algoritmos de machine learning, trabalhar com grandes conjuntos de dados e criar visualizações de dados complexas.

Nos anos 2000, as inovações na pesquisa na Web permitiram o desenvolvimento do MapReduce, do Apache Hadoop e do Apache Cassandra para ajudar a descobrir, preparar e apresentar informações.

Futuro: Análise Avançada de Última Geração

Análise Avançada de Última Geração

Como as empresas passaram a ganhar visibilidade de dados e exigir mais informações, as ferramentas e seus recursos também evoluíram.

Os primeiros conjuntos de ferramentas de análise avançada foram baseados nos modelos semânticos forjados do software de business intelligence. Isso ajudou a estabelecer uma forte governança, análise avançada de dados e alinhamento entre funções. Uma desvantagem era que os relatórios nem sempre eram oportunos. Os tomadores de decisões de negócios às vezes não tinham certeza de que os resultados estavam alinhados com a consulta original. Do ponto de vista técnico, esses modelos são usados principalmente on-premise, tornando-os ineficientes em termos de custo. Os dados também são frequentemente presos em silos.

Em seguida, a evolução das ferramentas de autoatendimento avançou a análise para um público mais amplo. Isso acelerou o uso da análise avançada, pois não exigia habilidades especiais. Essas ferramentas de análise avançada de negócios para desktop ganharam popularidade nos últimos anos, principalmente na nuvem. Usuários de negócios estão entusiasmados com a exploração de uma ampla variedade de ativos de dados. Embora a facilidade de uso seja atraente, a combinação de dados e a criação de uma "versão única da verdade" tornam-se cada vez mais complexas. A análise avançada de desktop nem sempre é escalonável para grupos maiores. Eles também são suscetíveis a definições inconsistentes.

Mais recentemente, as ferramentas de análise avançada estão permitindo uma transformação mais ampla de informações de negócios com a ajuda de ferramentas que atualizam automaticamente a descoberta, limpeza e publicação de dados. Usuários de negócios podem colaborar com qualquer dispositivo com contexto, aproveitar as informações em tempo real e gerar resultados.

Hoje, as pessoas ainda estão fazendo a maior parte do trabalho, mas a automação está ganhando apoio. Dados de fontes existentes podem ser combinados facilmente. O consumidor trabalha executando consultas e, em seguida, obtém informações interagindo com representações visuais dos dados e cria modelos para prever tendências ou resultados futuros. Estes são todos gerenciados e controlados por pessoas em um nível muito granular. A inclusão de coleta de dados, descoberta de dados e machine learning fornece ao usuário final mais opções em um período de tempo mais rápido do que nunca.

Abraçando a Análise Avançada de Negócios

Abraçando a Análise Avançada de Negócios

A análise avançada permeia todos os aspectos de nossas vidas. Não importa a pergunta que você esteja fazendo - seja sobre funcionários ou finanças, ou sobre o que os clientes gostam e não gostam e como isso influencia seu comportamento - a análise avançada fornece respostas e ajuda você a tomar decisões informadas.