Inteligência Contínua
O que é inteligência contínua?
A inteligência contínua é o uso de ferramentas e processos que integram análises em tempo real às operações de negócios, processando dados atuais e históricos e recomendando ações específicas a serem tomadas em resposta a perguntas, dificuldades e oportunidades de negócios.
A inteligência contínua aproveita diferentes abordagens e tecnologias modernas orientadas por máquina, como análise aumentada, gerenciamento de regras de negócios, otimização, processamento de fluxo de eventos e aprendizado de máquina. Em outras palavras, a inteligência contínua tem tudo a ver com obter valor comercial contínuo dos dados. Ele permite que os usuários acessem rapidamente todos os seus dados e acelerem a análise de que precisam, independentemente das fontes ou volumes de dados, além de permitir que as tecnologias orientadas por máquina consultem continuamente a análise em vez de fazê-la uma vez.
Como a inteligência contínua difere do BI tradicional?
A principal diferença entre inteligência contínua e inteligência de negócios tradicional é que, enquanto o BI tradicional depende de pessoas para orquestrar cada etapa do processo de análise de dados, desde o acesso aos dados até a criação do painel, a inteligência contínua é uma abordagem analítica baseada em IA e orientada por máquina que substitui os preconceitos humanos em cada etapa do processo de análise de dados por uma IA inteligente e automatizada.
Outra diferença é que as ferramentas tradicionais de BI do passado foram criadas para serem tecnicamente complexas e normalmente exigem uma extensa equipe de TI para manter e gerenciar. As plataformas de inteligência contínua não têm essas limitações e, em contraste, trazem o poder dos dados para as mãos de usuários de todos os níveis.
Benefícios da Inteligência Contínua
Em um ambiente de negócios e espaço analítico em constante mudança e evolução, uma abordagem baseada em inteligência contínua permite que as empresas permaneçam no topo do mercado, reajam prontamente às mudanças nas condições e tomem decisões mais inteligentes com base em insights em vez de intuições.
Alguns dos principais benefícios da inteligência contínua incluem:
- Automatize e oriente ações no momento do impacto– a análise aumentada está no centro da inteligência contínua e, juntamente com os algoritmos de IA e ML, orienta as pessoas sobre quais ações tomar para automatizar totalmente os processos que acionam as ações downstream sem qualquer intervenção humana.
- Preveja com mais precisão– a combinação de dados atuais e históricos, algoritmos e aprendizado de máquina permite que você execute suposições em relação aos dados disponíveis para validar e prever vários resultados. Ao empregar inteligência contínua em toda a organização, os usuários podem encontrar insights por conta própria para previsões mais precisas e antecipar situações futuras.
- Análise de impacto em tempo real– os dados contextualizados em tempo real da inteligência contínua fornecem uma maior compreensão das implicações em vários pontos de diferentes processos de negócios, permitindo ajustes nas operações que podem resultar em produtividade significativamente melhorada que afeta o processo de análise de dados em tempo real.
- Preencha a lacuna entre dados em tempo real e históricos – os dados, em geral, são a prova de suas atividades e ações. O Analytics nos ajuda a entendê-los melhor e, como resultado, preenche a lacuna entre o que era, o que é agora e o que seria. As máquinas de inteligência contínua analisam dados históricos e em tempo real para desenvolver melhores soluções de negócios para o futuro.
- Análise de dados aprimorada– As tecnologias de IA e ML por trás da abordagem de inteligência contínua podem analisar efetivamente dados complexos 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 viés de confirmação no final. Ele também fornece sugestões contextuais que revelam insights que os usuários nunca pensaram que precisavam.
- Reconhecer padrões de dados– abrangendo o conhecimento adquirido e o estudo de informações estatísticas, o algoritmo de aprendizado de máquina é capaz de identificar padrões nos dados e reconhecê-los. Ele também ajuda a classificar dados, aplicar identificadores, desenvolver novos algoritmos e criar dados de teste.
Os benefícios substanciais e de amplo alcance da inteligência contínua para empresas de todos os setores e tamanhos tornam uma decisão fácil e uma escolha óbvia para as organizações adotarem uma transformação digital para elevar seus negócios e ficar à frente de seus concorrentes.
Casos de uso e exemplos de inteligência contínua
A inteligência contínua não é específica do setor e pode ser aplicada a vários setores. Aqui estão alguns exemplos:
Inteligência Contínua na Saúde
A inteligência contínua na área da saúde ajuda organizações de saúde, grupos de médicos e hospitais a tomar decisões em tempo real e baseadas em valor sobre o que é melhor para um paciente individual com base em uma visão de 360 graus da saúde e do histórico do paciente. O uso de análises preditivas na área da saúde também ajuda a identificar pacientes em risco, prevenir o desenvolvimento de doenças crônicas, identificar coortes expostas a um possível surto de doença, prever necessidades de manutenção de equipamentos antes que elas surjam e muito, muito mais.
Um dos casos de uso mais importantes de análise preditiva e inteligência contínua na área da saúde também é a ajuda de tecnologias de IA para evitar erros humanos que podem ser fatais.
Inteligência Contínua em Finanças
À medida que o volume de transações financeiras globais continua a crescer, a detecção de fraudes, lavagem de dinheiro e informações privilegiadas se torna mais desafiadora. A inteligência contínua no setor financeiro encontra aplicação nessas áreas-chave e muito mais, incluindo sistemas automatizados que usam IA para detectar transações suspeitas em andamento e evitar fraudes financeiras antes que elas ocorram.
Inteligência Contínua no Varejo
Com a ajuda da inteligência contínua no setor de varejo, os varejistas podem obter o máximo de receita de seus clientes. Um exemplo de como a CI é usada no setor de varejo é combinar dados de streaming com histórico detalhado de compras e preferências do cliente para fornecer ofertas personalizadas e, o mais importante, eficazes no momento certo. 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.
Inteligência Contínua na Manufatura
Desbloquear a inteligência contínua na manufatura para aproveitar os dados para entender e otimizar o uso e a manutenção da máquina pode diferenciar as organizações de manufatura da concorrência. Quando os dados históricos e em tempo real são continuamente combinados para análise em tempo real para produzir uma tomada de decisão rápida, precisa e orientada por máquinas, os fabricantes podem facilmente aumentar a eficiência operacional, prever a demanda do mercado, reduzir as despesas de manutenção de equipamentos e reduzir os custos, fornecendo informações sobre o consumo de energia, por exemplo. As soluções de análise também permitem que as empresas identifiquem riscos e ajudem a prever riscos futuros, identificando tendências e padrões em toda a cadeia de suprimentos. A análise avançada da cadeia de suprimentos também pode ajudar a identificar esses riscos no início, para que suas equipes possam agir no momento certo e reduzir o impacto do risco nos negócios.
Como escolher uma plataforma de inteligência contínua?
Atualmente, as plataformas de inteligência contínua existem como aplicativos independentes ou como parte de ofertas de soluções de análise incorporadas. Ambos os tipos de plataformas de inteligência contínua foram criados para melhorar as ferramentas e abordagens tradicionais de BI. No entanto, todos eles variam em recursos e funcionalidades que podem beneficiar suas decisões e resultados de negócios.
Nem é preciso dizer que a ferramenta de inteligência contínua com a qual você decide fazer parceria deve fornecer a base para a análise contínua de dados, que é a maneira baseada em IA e orientada por máquina para interpretar dados continuamente, descobrir padrões e aprender o que há de valioso nos dados.
Aqui está o que mais você deve procurar em uma plataforma de inteligência contínua:
Arquitetura de aplicativos moderna – A escolha de uma arquitetura de aplicativo moderna e nativa da nuvem oferecerá suporte à integração de visualizações e gráficos e permitirá uma análise mais profunda de seus dados, flexibilidade e escalabilidade. As plataformas modernas de inteligência contínua oferecem suporte a uma pilha completa de funções analíticas integradas e se integram perfeitamente aos seus próprios aplicativos.
Adoção de BI baseado em nuvem– uma das maiores tendências no espaço de análise incorporada, o BI baseado em nuvem possibilita a execução de cargas de trabalho de aplicativos distribuídos em várias infraestruturas de nuvem.
Inteligência orientada por dados– a capacidade de extrair insights acionáveis em tempo real e valor comercial de todas as suas diferentes fontes de dados.
BI colaborativo– a combinação de ferramentas e recursos que permitem discussões contextuais em tempo real, fácil compartilhamento de relatórios e painéis com membros da equipe interna e externa e partes interessadas, além de comentários e habilidades de discussão que apoiam o pensamento colaborativo e aceleram a tomada de decisões.
Segurança contínua– a capacidade de evitar ameaças à segurança e violações de dados em uma superfície digital em constante expansão.
Conectividade– se uma determinada plataforma de inteligência contínua não puder se conectar a todos os seus dados, não há sentido nisso. Certifique-se de que o fornecedor escolhido ofereça integração perfeita com todas as fontes de dados que armazenam seus dados.
APIs– a plataforma de inteligência contínua na qual você decide investir também deve incluir uma interface de programação de aplicativos (API) para lidar com a criação e renderização de painéis, links diretos, interface do usuário personalizada para aquisição de fonte de dados e uma API moderna com recursos de distribuição multicanal.
Preços– muitos fornecedores no espaço de BI usam táticas de preços obscuros para maximizar seus lucros. Você não quer fazer parceria com um fornecedor que cobrará custos imprevisíveis, como uso e usuários. Recomendamos escolher uma solução de inteligência contínua que tenha um modelo de preços 100% transparente que não aumente à medida que as vendas do seu aplicativo aumentam.
