Guia de análise aumentada: definição, exemplos e casos de uso

Enquanto as empresas continuam fazendo da análise e do BI sua principal prioridade de investimento, novas técnicas e tendências surgem, tornando a análise de dados mais rápida, fácil e ainda mais poderosa.

De acordo com a empresa global de pesquisa de TI, Gartner, a análise aumentada é uma das principais tendências de análise de dados a serem observadas no futuro. A abordagem de análise aumentada crescerá em breve, à medida que a IA e o ML se tornarem mais interligados em nossas vidas cotidianas.

Mas qual é a definição de análise aumentada, para quem é e como funciona com a análise incorporada são perguntas para as quais muitas pessoas ainda não sabem a resposta.

Veja Reveal em ação

O que é análise aumentada?

Em sua essência, a análise aumentada refere-se ao uso de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina para tornar mais fácil para os usuários preparar, analisar, visualizar e interagir com seus dados em um nível contextual.

A empresa de pesquisa Gartner Inc. descreve muito bem o que exatamente é a análise aumentada: "A análise aumentada é o uso de tecnologias habilitadoras, como aprendizado de máquina e IA, para auxiliar na preparação de dados, geração de insights e exploração de insights para aumentar a forma como as pessoas exploram e analisam dados em plataformas de análise e BI. Ele também aumenta os cientistas de dados especializados e cidadãos, automatizando muitos aspectos da ciência de dados, aprendizado de máquina e desenvolvimento, gerenciamento e implantação de modelos de IA.

Impulsionada por duas das maiores tecnologias de análise, a análise aumentada permite que os usuários façam perguntas e gerem insights automaticamente explorando seus dados usando linguagem coloquial.

Para quem é a análise aumentada?

A análise aumentada permite que empresas de todos os setores e tamanhos tragam o poder dos dados para seu fluxo de trabalho diário e aumentem a tomada de decisões e os resultados. Todos os usuários de negócios podem obter valor com o uso de análises aumentadas, pois isso os ajuda a extrair insights significativos de várias fontes de dados rapidamente e sem a necessidade de habilidades técnicas ou de análise de dados.

E embora a análise aumentada capacite aqueles sem experiência ou conhecimento em análise, ela também ajuda analistas de dados profissionais e usuários empresariais avançados a realizar análises melhores e mais inteligentes, além de preparar dados com mais rapidez.

Benefícios da Análise Aumentada

As técnicas de IA estão causando o maior impacto no mundo real até o momento, e é o que as organizações têm mais probabilidade de usar em seus negócios devido ao poder e aos benefícios que a análise aumentada traz aos usuários. No entanto, é importante entender exatamente como a análise aumentada ajuda em todos os estágios do processo de análise.

Aqui estão alguns dos principais benefícios da análise aumentada:

Acelere o tempo para obter insights

Com a análise aumentada, você pode acelerar a busca por insights ao aparar o espaço de busca e exibir dados relevantes para o usuário certo no momento certo. Em vez de analistas profissionais testando manualmente diferentes combinações de variáveis nos dados, na análise aumentada, algoritmos de ML e IA podem detectar correlações, segmentar, agrupar e dados discrepantes e aplicá-los automaticamente.

Preparação de dados mais rápida

Você sabia que os cientistas de dados gastam 45% de seu tempo na preparação manual de dados? A preparação de dados aumentada usa automação de IA/ML para combinar dados de várias fontes com muito mais rapidez. Os algoritmos substituem os processos manuais e automatizam o processo de preparação de dados em uma fração do tempo, economizando 45% de tempo e energia dos profissionais, ao mesmo tempo em que aumentam a produtividade e a eficiência.

Alfabetização de dados aprimorada

À medida que as empresas continuam a coletar grandes quantidades de dados, é imperativo que todos em uma organização tenham a oportunidade de obter valor dos dados, independentemente de suas habilidades. Ao usar a análise aumentada para obter insights e obter recomendações, seus usuários podem melhorar sua alfabetização de dados e agir com confiança em seus dados. Isso pode ajudar na criação de uma cultura orientada por dados que beneficie toda a organização a longo prazo.

Permita que os usuários tomem melhores decisões baseadas em dados

Em nosso relatório Trends in Software Development and Analytics, descobrimos que 41% das empresas viram um aumento nas solicitações de acesso a dados e análises. Um dos principais motivos? Para permitir que os usuários tomem decisões baseadas em dados.

Os resultados comerciais que estão sendo impulsionados pela análise aumentada podem afetar drasticamente os resultados financeiros de uma empresa. Por exemplo, a capacidade dos algoritmos de IA e ML de tomar decisões baseadas em dados faz uma grande diferença entre acompanhar a concorrência e ficar ainda mais para trás. Ajuda a responder a perguntas comerciais importantes de forma inteligente e a descobrir novas perguntas que os usuários não sabiam que precisavam fazer.

Análise mais precisa

As tecnologias de IA e ML por trás da análise aumentada podem analisar dados complexos de forma eficaz para que os usuários possam tomar as decisões mais informadas com base em análises profundas e mais precisas. Isso dá aos usuários uma visão mais completa da situação e ajuda a evitar o viés de confirmação no final. Ele também fornece sugestões contextuais que revelam insights que os usuários nunca pensaram que precisavam.

Exemplos de análise aumentada e casos de uso da indústria

Empresas de todos os tipos de setores incorporam IA e ML em suas plataformas de BI e análise de dados devido aos benefícios que obtém. Aqui estão alguns exemplos do mundo real de como seis setores diferentes usam análises aumentadas e como você também pode aproveitar ao máximo seus dados:

Finanças: Molde estratégias futuras e melhore o processo de tomada de decisão em tempo real

Devido às soluções modernas de fintech, regulamentações governamentais e crescente demanda dos clientes por melhores serviços e ofertas mais personalizadas, as instituições financeiras são forçadas a inovar para acompanhar as tendências e satisfazer as necessidades dos clientes. A análise aumentada ajuda os provedores de serviços financeiros a processar e analisar dados importantes, como custo de aquisição de clientes, solicitações de empréstimo, lucro bruto e muito mais.

Com os insights obtidos, as instituições financeiras podem promover os serviços certos para os clientes certos, agregando mais valor aos seus relacionamentos com clientes e negócios. A análise aumentada também ajuda os serviços financeiros a tomar decisões mais inteligentes e informadas sobre a formação de metas comerciais futuras, estratégias de curto e longo prazo, otimização da eficiência operacional e muito mais.

Marketing: Melhore as campanhas e entenda melhor os clientes

Em um mundo onde os profissionais de marketing precisam alcançar mais com menos, a análise aumentada fornece aos profissionais de marketing insights inteligentes de seus dados de marketing, descobrindo informações valiosas que, de outra forma, poderiam ser perdidas ou muito demoradas para serem obtidas. Os profissionais de marketing podem otimizar campanhas contínuas e futuras com mais rapidez e precisão para maximizar o ROI de suas atividades de marketing.

Ao explorar e analisar grandes volumes de diferentes tipos de informações e executar algoritmos em vários microssegmentos de clientes, a análise aumentada pode ser usada para prever o comportamento do cliente e calcular o valor da vida útil do cliente. Também é uma ferramenta poderosa para aprimorar e personalizar campanhas em diferentes plataformas e redes de mídia social.

Fabricação: Traga eficiência ao caos da fabricação

Da distribuição da cadeia de suprimentos à escassez de matérias-primas, os fabricantes devem confiar no poder dos dados para atender às demandas e sobreviver no mercado. Com dados contextuais em tempo real na ponta dos dedos dos fabricantes, eles podem facilmente trazer eficiência ao caos da fabricação. Do gerenciamento de armazém à previsão de previsões de demanda, os benefícios da análise aumentada na manufatura são enormes. Ao utilizar análises aumentadas, os fabricantes podem estimar os tempos de envio, as capacidades de produção da linha de produção, a disponibilidade de espaço no armazém e muito mais.

Varejo: Prever vendas futuras e calcular políticas de estoque eficientes para otimizar os níveis de estoque

Por meio do poder da inteligência aumentada e da análise, os varejistas ganham uma única fonte de verdade para melhorar seu processo de tomada de decisão, tomando decisões sobre vendas, operações e marketing de forma melhor, mais inteligente e, acima de tudo, orientada por dados.

Com a ajuda da análise aumentada no varejo, os varejistas podem acompanhar o quão vazios ou cheios estão seus estoques e certificar-se de fornecer o número de produtos necessários de acordo. O marketing de varejo também se beneficia da análise, pois ajuda os profissionais de marketing a planejar campanhas futuras direcionadas a seus públicos com mais precisão.

Telecomunicações: Personalize negócios, resolva problemas de clientes e venda mais

As empresas de telecomunicações estão sentadas em um tesouro de dados. Por um lado, isso torna mais desafiador para as empresas de telecomunicações fornecer os melhores planos e serviços aos seus clientes por causa da concorrência. Mas, por outro lado, também torna mais fácil para elas segmentar o mercado e fornecer as ofertas personalizadas exatas que diferentes clientes desejam.

A análise aumentada ajuda as empresas de telecomunicações a entender melhor seus clientes, revisando o uso de seus serviços, preferências de serviço, dados de cobrança e localização, histórico de compras e muito mais. Isso pode ajudar as empresas a identificar o que afeta a experiência do cliente e otimizá-la de acordo. A análise de telecomunicações também pode identificar ameaças e anomalias de segurança e usar os insights coletados para fortalecer a segurança da rede e evitar ataques cibernéticos antes que eles possam causar qualquer dano.

Assistência médica: Fornecer assistência médica adequada aos pacientes no momento certo

O maior benefício da análise aumentada na área da saúde é que ela pode melhorar o atendimento ao paciente e fornecer diagnósticos precisos. Com isso, organizações de saúde, hospitais e médicos podem acessar, analisar e processar dados de pacientes para oferecer um tratamento personalizado e mais eficaz. Ao analisar dados de saúde atuais e históricos, os profissionais de saúde podem até prever e gerenciar a propagação de surtos de doenças.

Em nível de negócios, com a ajuda de análises na área da saúde, as organizações podem simplificar as operações internas, aprimorar a utilização de seus recursos e melhorar a coordenação e a eficiência das equipes de atendimento.

Análise aumentada com análise incorporada

No software de análise incorporada, a análise aumentada cria mais eficiência no processo de análise de dados, fornece aos usuários de negócios ferramentas que podem responder às suas perguntas em segundos e ajuda as empresas a obter uma visão de 360 graus de seus dados de negócios.

Augmented analytics é uma parte integral da plataforma de análise integrada de ponta a ponta da Reveal, trabalhando simultaneamente com seu robusto conjunto de recursos de integração de dados e capacidades de visualização de dados e utilizando modelos de machine learning do Azure ML e Google BigQuery. O mecanismo da Reveal alavanca a análise aumentada para fornecer proativamente à sua empresa uma visão contextual em tempo real dos seus dados, descobrindo insights valiosos e orientando a tomada de decisões.

Reveal também fornece painéis interativos, detalhamentos, colaboração, compartilhamento e autoatendimento real com uma experiência de criador de painel de arrastar e soltar em qualquer dispositivo que permite que qualquer pessoa crie belos painéis em seus aplicativos. Mais ainda, os recursos de análise avançada do Reveal, como previsão, combinação de dados, modelagem de dados e dados na memória, ajudam você a fortalecer sua vantagem competitiva e aumentar sua receita.

Se você descobriu que algum dos benefícios da análise aumentada seria algo que sua empresa pode aproveitar, convidamos você a solicitar uma demonstração e saber mais sobre como você pode acelerar seu tempo de obtenção de insights com Reveal.