O futuro do BI: principais tendências de análise incorporada

O mundo da inteligência de negócios (BI) e da análise de dados continua a passar por grandes transformações a cada ano.

As planilhas finalmente produzem seu tesouro enterrado e evoluíram para visualizações de dados perspicazes e painéis interativos​ ​de alto impacto.

Os dados explodiram em Big Data.

A análise de dados tornou-se acessível a todos os usuários corporativos.

E muita coisa mudou a maneira como empresas e clientes consomem e trabalham com dados.

Não há dúvida de que o BI se tornou um ativo indispensável para organizações de todos os tamanhos e que sua importância só vai crescer.

As organizações que desejam aproveitar todo o potencial de seus dados para tomar decisões no local precisam seguir continuamente as últimas tendências e tecnologias no espaço de BI e análise de dados para aumentar a receita, acelerar o crescimento e melhorar a produtividade.

Então, o que está por vir?

Estas são as principais tendências de análise incorporada que moldarão o futuro do BI:

Principais tendências de análise incorporada

1. Análise enriquecida por contexto
2. Análise de dados centrada em dados
3. Melhor qualidade de dados
4. Adoção de BI baseado em nuvem
5. Ferramentas de desenvolvimento low-code
6. BI colaborativo
7. Análise aumentada
8. IA incorporada é o futuro
9. Governança eficaz
10. Storytelling em ascensão
11. Análise integrada multifuncional

1. Análise enriquecida com contexto

De acordo com o relatório "12 tendências de dados e análises para manter no seu radar" do Gartner, até 2025, os modelos de análise orientada por contexto e inteligência artificial (IA) substituirão 60% dos modelos existentes construídos com base em dados tradicionais e melhorarão os processos de tomada de decisão dos usuários de negócios.

A análise contextual ou análise enriquecida com contexto é a fusão dos recursos de análise e dos aplicativos de negócios nos quais eles são incorporados para tornar os dados mais contextualizados e personalizados para o benefício do usuário final. Os dados por si só nem sempre fornecem o valor total que têm a oferecer. Quando as pessoas estão olhando para números brutos, elas acham difícil interpretar e entender os insights escondidos nos dados e, portanto, não podem usá-los estrategicamente para melhorar suas decisões.

A análise contextual em tempo real permite uma análise mais profunda usando as relações entre vários pontos de dados e os próprios pontos de dados. Ele ajuda os usuários a identificar o contexto da situação com base em semelhanças, restrições, caminhos e comunidades sem precisar alternar janelas e aplicativos para obter os dados necessários para tomar decisões de negócios informadas.

2. Análise de dados centrada na decisão

Uma das maiores e talvez mais importantes tendências de análise incorporada está focada na disciplina de inteligência de decisão. Inteligência de decisão significa que todas as decisões e processos de negócios em uma organização são baseados em dados.

Tornar-se uma empresa orientada por dados requer fazer pleno uso dos dados coletados de sua empresa, processá-los com as ferramentas de análise certas e extrair insights acionáveis dos resultados.

E embora o valor da inteligência de decisão não seja novidade, muitas empresas ainda não mudaram para ela. As empresas, independentemente de seu setor e tamanho, precisam mudar suas estratégias de crescimento de permitir que apenas algumas pessoas selecionadas acessem dados e insights para ter dados espalhados e acessíveis por toda a organização, para que todos possam tomar decisões baseadas em dados no ponto de impacto.

3. Melhor qualidade de dados

A qualidade dos dados é um dos maiores desafios de análise incorporada. Se os dados não forem precisos, consistentes e atualizados, isso pode prejudicar toda a sua estratégia de negócios, valor e oportunidades de lucratividade. Em seu relatório "Como melhorar a qualidade dos seus dados", o Gartner estima que a baixa qualidade dos dados custa às organizações aproximadamente US$ 12,9 milhões por ano.

Além do impacto da baixa qualidade dos dados na receita, também aumenta a complexidade dos ecossistemas de dados e leva a uma má tomada de decisão. As decisões corretas só podem ser baseadas em dados precisos e de qualidade.

A boa qualidade dos dados é crucial ao tentar obter insights precisos, consistentes e atualizados para orientar as decisões da sua organização e, por esse motivo, a tendência de gerenciamento da qualidade dos dados está em ascensão. O gerenciamento da qualidade de dados (DQM) combina tecnologia, processos, cultura organizacional e as pessoas certas para fornecer dados precisos e úteis dos quais todos os usuários podem se beneficiar.

4. Adoção de BI baseado em nuvem

Com a ampla adoção do trabalho remoto nos últimos dois anos, a adoção do BI baseado em nuvem é atualmente a maior tendência para análises incorporadas. Quase todos os elementos de BI e análise de dados, incluindo modelos de análise, fontes de dados, armazenamento de dados e poder de computação, já foram movidos para a nuvem, reduzindo o risco e aumentando a flexibilidade.

O BI baseado em nuvem possibilita o acesso a aplicativos de dados e análises em qualquer lugar, a qualquer hora e de qualquer dispositivo. Com isso em mente, se você é novo em análise incorporada e está procurando um fornecedor para fazer parceria (ou deseja deixar o atual para um ajuste melhor), certifique-se de escolher uma plataforma de análise incorporada que suporte um modelo de implantação baseado em nuvem e ofereça SDKs nativos que utilizam os recursos específicos de cada plataforma e fornecem uma experiência de usuário superior.

Veja Reveal em ação

5. Ferramentas de desenvolvimento low-code

Ser capaz de criar soluções de análise incorporadas de ponta a ponta sem o trabalho pesado de recursos técnicos é uma das principais tendências de análise incorporada a serem observadas nos próximos anos.

De acordo com o relatório Top Software Challenges for 2022 da Reveal, os desenvolvedores cidadãos e as ferramentas low-code podem ajudar a atender à demanda por criar aplicativos totalmente funcionais com mais rapidez e menos recursos. Cinquenta e quatro por cento dos entrevistados da pesquisa planejam economizar em 2022 usando ferramentas low-code/no-code (construtor de aplicativos) para automatizar muitos processos de desenvolvedores/TI/analistas, eliminando a necessidade de contratar novos funcionários sob demanda.

6. BI colaborativo

O BI colaborativo não é uma tendência totalmente nova no espaço de análise incorporada, mas com as equipes distribuídas se tornando a norma, a colaboração remota agora é mais importante do que nunca.

O BI colaborativo combina ferramentas tradicionais de BI com ferramentas e recursos de colaboração que permitem discussões contextuais em tempo real, fácil compartilhamento de relatórios e painéis com membros da equipe interna e externa e partes interessadas e comentários e habilidades de discussão que apoiam a tomada de decisões eficientes. Ele permite fácil acesso aos principais dados de negócios de fora e fornece maior visibilidade para todos os envolvidos no processo de tomada de decisão.

7. Análise aumentada

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. Com tecnologia de duas das maiores tecnologias de análise – IA e aprendizado de máquina– a análise aumentada torna mais fácil para os usuários preparar, analisar, visualizar e interagir com seus dados em um nível contextual.

A análise aumentada permite que os usuários façam perguntas e gerem insights automaticamente explorando seus dados usando linguagem coloquial. Portanto, à medida que a IA e o ML se tornam mais interligados em nossas vidas cotidianas e continuam a causar um grande impacto no mundo real ao nosso redor, é fundamental escolher um fornecedor de análise incorporada para fazer parceria com cujos recursos de IA e ML incluam itens como preparação de dados, interfaces de linguagem natural e recomendações guiadas.

8. IA incorporada é o futuro

A inteligência artificial (IA) é a ciência da construção de máquinas inteligentes que podem executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana. A análise incorporada aumentada pelo BI está reduzindo a mão de obra necessária em uma organização para gerenciar e analisar dados.

Os algoritmos de IA e aprendizado de máquina renovam a maneira como os usuários interagem com a análise e o gerenciamento de dados, ajudando a criar ou fornecer recursos de malha de dados, catálogos de dados organizacionais inteligentes, limpeza de dados com tecnologia de IA, preparação de dados de autoatendimento e muito mais:

• Previsão– prevê os dados necessários para obter um modelo de ML mais preciso ou encontrar consultas fraudulentas provenientes de uma fonte não autorizada para injeção de SQL.
• Automação– aumenta a velocidade e evita a necessidade de trabalho manual, economizando tempo.
• Otimização– fornecendo novas maneiras de melhorar e aplicar as melhores práticas.

Espera-se que, nos próximos anos, as organizações comecem a exigir muito mais dos sistemas baseados em IA, e a IA evolua ainda mais do que é hoje para se tornar uma tecnologia mais responsável e escalável.

9. Governança Eficaz

Ao contrário do BI e do gerenciamento de análise (que se concentra na preparação e apresentação de dados para sistemas de gerenciamento de negócios), a governança de dados tem tudo a ver com os dados reais nesses sistemas e o processo de gerenciamento da disponibilidade, usabilidade, integridade e segurança dos dados da organização com base em padrões e políticas internas de dados.

A governança de dados garante a qualidade dos ativos de negócios por meio de acesso baseado em função, protocolos de autenticação e auditoria. Ao conter regras e estruturas para gerenciar, monitorar e proteger dados, a governança de dados é necessária como uma estratégia de dados para abordar como a estratégia de negócios é traduzida nos processos de análise.

As organizações precisam de governança de dados eficaz em todos os níveis para enfrentar seus desafios operacionais existentes e porque ela fornece flexibilidade e escalabilidade e é altamente responsiva a desafios estratégicos de negócios de alto impacto e dinâmicas de mercado em constante mudança.

10. Contar histórias em ascensão

Outra tendência de análise incorporada que o Gartner prevê em seu relatório "4 tendências de dados e análises que os CFOs não podem ignorar" é que, até 2025, as histórias de dados serão a forma mais difundida de consumir análises e 75% das histórias serão geradas automaticamente usando técnicas de análise aumentada.

A narrativa orientada por dados é a capacidade de transformar dados brutos em histórias fáceis de ler e entender que ajudam os usuários a transformar insights em ação. É uma abordagem estruturada para comunicar insights de dados por meio de técnicas de visualização de dados, infográficos, painéis e outros elementos visuais.

Nos negócios, é inestimável transformar seus insights em histórias de dados, pois isso permite que usuários corporativos e tomadores de decisão vejam tendências, entendam problemas ou interpretem o desempenho das estratégias de vendas, do desempenho do site ou das campanhas de marketing. Os dados por si só não podem fornecer esse significado porque devem ser entendidos no contexto da situação.

11. Análise incorporada multifuncional

Historicamente, as ferramentas de análise foram isoladas de nossos aplicativos e processos de negócios e foram fornecidas, acessadas e usadas apenas como ferramentas de terceiros. Devido a esse inconveniente, a maioria dos usuários de negócios nunca aproveitou realmente os recursos de análise fornecidos a eles e, como resultado, perdeu os principais insights de negócios, crescimento e oportunidades de receita.

De acordo com a Ventana Research, mais de dois terços do pessoal da linha de negócios terão acesso instantâneo a análises multifuncionais incorporadas em seu fluxo de trabalho e processos até 2024.

A ascensão de plataformas de análise incorporadas como o Reveal está ajudando cada vez mais as empresas a transformar suas atividades de análise e começar a tomar decisões de negócios mais inteligentes diariamente – mais rápidas, fáceis e eficazes.

Palavras finais...

Com o surgimento da IA, aprendizado de máquina, NLP e outros recursos de análise, o cenário de BI e o espaço de análise incorporada estão evoluindo contínua e rapidamente.

E como todas essas tecnologias e recursos analíticos estão se tornando cada vez mais acessíveis e primordiais no mundo dos negócios, organizações de todos os setores e de todos os tamanhos devem procurar usar efetivamente seus insights de forma inteligente e no momento certo.

Para saber mais sobre a análise incorporada e o que essas ferramentas podem fazer pelo seu negócio, confira nosso guia definitivo para análise incorporada e, se você não sabe por onde começar quando se trata de escolher o fornecedor certo para suas necessidades de negócios, confira nosso guia de adequação do produto.

Para conhecer o Reveal e ver os benefícios que ele tem a oferecer em ação, você pode baixar o Reveal SDK ou agendar uma demonstração rápida do produto.