Análise contextual

O que é análise contextual?

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 leva em consideração o contexto específico em que os dados são coletados, em vez de simplesmente analisá-los isoladamente. Esse contexto pode incluir informações sobre hora, local e outros fatores que podem influenciar os dados.

O objetivo da análise contextual é ajudar 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.

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Como funciona a análise contextual?

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.

Em outras palavras, podemos chamar de análise contextual –análise incorporada. E, como qualquer análise, eles transformam dados brutos em gráficos e painéis facilmente digeríveis que fornecem uma visão lógica e contextual dos dados com os quais os funcionários da empresa trabalham, nos aplicativos em que trabalham. Esses gráficos e painéis representam dados contextuais que melhoram a usabilidade dos dados para usuários corporativos para uma melhor tomada de decisão.

Definição de análise contextual e casos de uso

Para que posso usar dados contextuais?

Os dados contextuais ajudam a revelar onde e como os processos e decisões podem ser melhorados e otimizados para obter o máximo desempenho e lucratividade. Aqui estão alguns exemplos de como os dados contextuais podem ser usados:

Análise preditiva– Os dados contextuais podem ser usados para criar modelos preditivos que podem antecipar comportamentos ou resultados futuros com base em padrões passados. Por exemplo, o uso de análises preditivas na área da saúde pode ajudar a identificar coortes expostas a um possível surto de doença. Nesse cenário, os profissionais de saúde podem começar a procurar tratamentos imediatamente, o que aumenta as chances de sobrevivência das pessoas.

Tomada de decisão– Os dados contextuais podem ser usados para tomar decisões mais informadas e precisas, fornecendo informações adicionais sobre uma situação ou ambiente. Por exemplo, dados de fabricação em tempo real de várias fontes, como máquinas, pedidos, entrega e pessoas, podem ser usados para estimar os tempos de envio, as capacidades de produção da linha de produção, a disponibilidade de espaço no armazém e muito mais.

Segurança– Ao fornecer informações adicionais sobre uma pessoa ou situação, os dados contextuais também podem ser usados para aprimorar as medidas de segurança. Um exemplo é a tecnologia de reconhecimento facial que pode usar dados contextuais para identificar indivíduos em uma multidão.

Marketing– No marketing, os dados contextuais são reis e podem ser usados para influenciar o comportamento do consumidor, segmentando públicos específicos com conteúdo ou anúncios relevantes com base em sua localização, interesses, interações, etc.