O que é análise guiada?

No mundo de dados em constante mudança de hoje, as abordagens tradicionais de BI e os gerentes de negócios estão lutando para acompanhar o ritmo, aumentar a eficiência, gerar ROI e aumentar o valor dos negócios. Para aproveitar ao máximo os dados, prever efetivamente os resultados futuros e tomar decisões de negócios mais inteligentes, as organizações devem preencher a lacuna entre cientistas de dados, analistas de negócios e as máquinas que fazem o trabalho no meio.

A análise guiada é o processo analítico que equipa os cientistas de dados com as ferramentas, habilidades e preferências certas para criar, manter e refinar continuamente um painel definido de forma colaborativa. Isso concede aos usuários de negócios o grau certo de interação do usuário para que todos possam trabalhar juntos para gerar análises mais úteis.

Leia este artigo para saber mais sobre a análise guiada, seus benefícios e princípios, e os prós e contras da análise guiada versus análise de autoatendimento.

O que é análise guiada?

A análise guiada é uma abordagem de análise preditiva e visual projetada para usuários corporativos com base em seus casos de uso e requisitos. Ele fornece a capacidade de criar visualizações que servem como uma ferramenta de tomada de decisão para analistas de dados ou usuários de negócios quando necessário. A análise guiada pode ser usada diretamente ou como blueprints para criar seu próprio aplicativo personalizado do zero.

Benefícios da análise guiada

Em última análise, a abordagem de análise guiada capacita os usuários finais a entender rapidamente os insights e as informações apresentadas em um painel. O objetivo do analista é criar painéis informativos e fáceis de usar para que qualquer pessoa possa mergulhar e entender a história rapidamente. Fornecer várias opções para dividir e dividir dados permite que os consumidores obtenham insights mais profundos.

Outro dos benefícios da análise guiada é que ela ajuda a manter as equipes na mesma página com um local centralizado para todos os dados de negócios, onde todos podem encontrar os dados de que precisam.

A abordagem de análise guiada também pode ser usada para projetar aplicativos como um aplicativo autônomo ou um produto de análise incorporado. Os produtos de análise incorporados fornecem relatórios em tempo real, visualizações interativas de dados e/ou análises avançadas, incluindo IA e aprendizado de máquina, diretamente em uma interface de usuário do aplicativo.

Há muitos benefícios em incorporar análises em seus aplicativos, um dos maiores deles é economizar o precioso tempo e esforço do desenvolvedor no desenvolvimento de análises do zero para cada aplicativo.

Por último, mas não menos importante, a análise guiada permite que os usuários explorem o conjunto completo de dados em um ambiente de dados seguro, o que aumenta a confiança dos usuários para extrair os insights acionáveis de que precisam para conduzir seu processo de tomada de decisão.

Veja Reveal em ação

Princípios de análise guiada

Embora existam dezenas de princípios de análise guiada, escolhemos a dedo 7 que servirão a qualquer pessoa em sua busca de análise de dados:

1. Familiarize-se com o negócio

Este princípio é a premissa da análise dos dados. Você precisa entender o contexto no qual os dados estão sendo gerados e usados, como processos de negócios. Quanto mais você puder descobrir sobre o negócio e quanto mais entender o problema, melhor poderá usar os dados e interpretar os resultados de sua análise ou modelagem.

2. Estabeleça métricas de desempenho

O segundo princípio de análise de dados muito importante é estabelecer métricas de desempenho claras para traduzir com sucesso as metas de negócios em resultados acionáveis. Para fazer isso, as organizações devem decidir o que medir, como medir e definir as métricas de sucesso.

As métricas de desempenho corretas a serem rastreadas devem ser relevantes para sua estratégia e objetivos de negócios, informar decisões inteligentes e representar uma medida precisa do desempenho. Certifique-se de escolher suas métricas de desempenho com cuidado e não sobrecarregue os usuários corporativos com ruídos desnecessários. Selecione apenas métricas de desempenho diretamente correlacionadas a uma meta/problema de negócios específico.

3. Identifique as fontes de dados de que você precisa

Agora que você sabe o objetivo de negócios específico que precisa atingir ou o problema que precisa resolver, é hora de começar a pensar onde obter os dados de que precisa. As empresas hoje em dia coletam uma abundância de dados sobre todos os seus processos, vendas, atividades de marketing, etc., portanto, não deve ser difícil identificar de onde obter os dados de que você precisa. Por exemplo, em um negócio de varejo, se você tiver que prever vendas e demandas futuras para a próxima temporada de férias, precisará obter dados das temporadas de férias anteriores e explorar as diferentes tendências e padrões.

4. Apresente a história de seus dados

Toda empresa quer tomar as decisões certas. As decisões corretas dependem de boas informações que são traduzidas em insights significativos e fáceis de entender. Se o seu público não entender as informações que estão sendo apresentadas, ele terá pouca ou nenhuma motivação para agir de acordo com elas. É aqui que entra a narrativa de dados.

Se contar uma história não vem naturalmente à sua mente analítica, não se preocupe – criar histórias de dados convincentes que inspirem e motivem sua organização a agir não é tão difícil de criar. Uma boa história de dados é formada por três componentes – análise de dados, recursos visuais e narrativa. Juntos, esses três componentes colocam seus dados em contexto e colocam as informações mais valiosas em foco para os tomadores de decisão da sua organização.

5. Escolha as ferramentas de visualização de dados com sabedoria

As ferramentas de visualização de dados são os diferentes elementos visuais usados para apresentar seus dados de uma forma que facilite a compreensão e a obtenção de insights para todos os usuários. Se as pessoas não conseguem entender os dados, elas não podem agir com base neles e nada mudará. É por isso que é vital criar painéis que apresentem insights de forma digerível para aqueles que não são cientistas de dados e não conseguem extrair informações de gráficos e planilhas estranhos.

Um dos principais princípios de análise guiada é a flexibilidade. Em outras palavras, você deve escolher as visualizações de dados que apresenta aos usuários com sabedoria e de acordo com as demandas e habilidades dos vários usuários que interpretarão os dados.

6. Facilite o compartilhamento

A má interpretação dos dados é tão ruim quanto não usar os dados. A única maneira de reduzir isso é garantir que todos os departamentos colaborem e trabalhem juntos para traduzir e usar os dados. O compartilhamento proativo de insights de dados com as pessoas com quem você trabalha incentiva o engajamento e a colaboração, traz transparência ao local de trabalho e fornece uma maneira de trabalhar em parceria com outras pessoas em sua organização para melhorar a eficiência e aumentar os resultados da equipe.

7. A mobilidade é uma prioridade

Independentemente do setor da sua empresa, é crucial poder acessar insights de negócios em tempo real a qualquer momento e de qualquer lugar. O BI móvel, ou a capacidade de exibir KPIs, métricas de negócios e painéis em telefones celulares e tablets, ajuda os tomadores de decisão a serem mais produtivos e a tomar as decisões certas no momento certo, sempre.

Casos de uso de análise guiada

Análise guiada no setor bancário

A análise de dados tem um grande impacto no setor bancário, ajudando-o a consolidar dados de clientes internos e externos para construir um perfil preditivo de cada consumidor bancário. Isso permite que os bancos identifiquem riscos potenciais relacionados ao empréstimo de dinheiro a clientes com baixa pontuação de crédito. Os bancos também estão usando análises para entender como seus consumidores usam suas contas e identificar tendências que podem ajudar os engenheiros bancários a criar e manter serviços mais fáceis de usar.

Análise guiada no setor de TI

No setor financeiro, a análise pode dizer a uma empresa como ela está se saindo em comparação com a concorrência, pode prever situações financeiras com base em um grande número de cenários apresentados para o sistema analisar e muito mais. Mas como a análise de dados pode ajudar no setor de TI?

A análise de TI preenche a lacuna entre dados, insights e ações para que as empresas de TI melhorem para melhor atender a cada um de nós no mundo da tecnologia moderna de hoje. Com acesso a insights de dados em tempo real, as TI podem entender as tendências que envolvem operações e tomar decisões melhores e baseadas em dados para otimizar seus serviços e ofertas para se manterem competitivas.

Análise guiada na indústria de manufatura

Os dados de processos de manufatura e negócios têm um tremendo potencial de desenvolvimento de negócios. Aproveitar a análise de fabricação, incluindo algoritmos de aprendizado de máquina, análises avançadas e outros métodos e ferramentas de análise de dados, apresenta muitas oportunidades para os fabricantes. Isso inclui, entre outros, manutenção preventiva para reduzir as despesas de manutenção do equipamento, maximização da eficácia do equipamento, logística aprimorada para atendimento ao cliente, tempo de inatividade minimizado pela automação das operações da máquina e maior precisão nas funções de vendas e marketing.

Análise guiada x BI de autoatendimento

Geralmente, dois tipos de sistemas de BI são análises guiadas e análises de autoatendimento. A principal diferença entre os dois é que, ao usar análises guiadas, os usuários finais dependem de TI e analistas de dados, enquanto ao usar análises de autoatendimento, os usuários podem trabalhar com dados e criar painéis e relatórios por conta própria.

Para aqueles que não conhecem bem a análise guiada ou a análise de autoatendimento, vamos explicar essa diferença com mais detalhes:

A análise guiada permite que uma empresa configure, com a ajuda de um desenvolvedor, aplicativos de negócios com painéis e gráficos que são atualizados com base nas explorações e comentários do usuário. O usuário final não tem capacidade de criar suas próprias visualizações de dados, trazer uma de suas próprias fontes de dados ou criar painéis e relatórios. As operações de BI de análise guiada são de propriedade exclusiva da equipe de TI ou de especialistas dedicados em business intelligence.

Isso significa que, quando um usuário precisa criar um relatório ou painel específico, ele deve solicitá-lo aos especialistas dedicados e aguardar que o especialista em TI ou BI entregue o relatório/painel, o que pode levar de alguns minutos a alguns dias. Isso causa frustrações e atrasos na obtenção das informações necessárias para a tomada de decisões.

Ao contrário, a análise de autoatendimento capacita os usuários finais a explorar todos os dados aos quais têm acesso e criar facilmente relatórios e painéis por conta própria quando precisarem. As ferramentas de BI de autoatendimento fornecem uma interface de usuário intuitiva de arrastar e soltar que torna a interação com os dados mais fácil e acessível para quem não tem conhecimento técnico e analítico.

Aplicativos de análise modernos, como soluções de análise incorporadas, permitem que todos os usuários do aplicativo acessem e analisem dados por conta própria, fornecendo a eles recursos de autoatendimento e arquitetura moderna. Ao usar uma abordagem de análise de autoatendimento que ajuda os usuários a encontrar insights acionáveis quando precisam, todos podem agir no momento certo e nunca perder uma oportunidade.

Por que você deve escolher a análise de autoatendimento?

Hoje, todo usuário de negócios deve ser capaz de trabalhar e analisar dados para orientar suas ações. As empresas que não conseguem aproveitar essa oportunidade com a abordagem correta de BI estão perdendo o enorme potencial da tomada de decisões baseada em dados.

Reveal é uma solução de análise incorporada de autoatendimento que traz o poder dos dados para as mãos de seus funcionários, clientes, parceiros e fornecedores. Em sua essência, o Reveal é centrado na tomada de decisões baseada em dados e foi projetado para permitir que você integre facilmente painéis interativos e visualizações de dados, recursos de marca branca, análises avançadas e preditivas, incluindo aprendizado de máquina, previsão, funções estatísticas e muito mais em seus aplicativos, para que seus usuários possam acessar insights em tempo real e criar painéis bonitos e informativos em qualquer lugar e em qualquer dispositivo.

Você pode saber mais sobre Reveal e como ele funciona baixando nosso SDK ou agendando uma demonstração rápida.