Dados que antes eram difíceis e caros de obter e manter estão rapidamente se tornando commodities na sociedade moderna e conectada. Empresas, por exemplo, podem agora obter dados de compra de seus clientes facilmente por meio de sistemas de ponto de venda de baixo custo e programas de fidelidade.

Essa é apenas uma das maneiras como clientes e empresas estão tornando os dados cada vez mais ricos. Outro exemplo é o uso de dados pelo Google para oferecer dicas proativas a seus usuários, como informações de direção e localização.

A grande quantidade de dados, além dos benefícios, vem com uma série de desafios. Felizmente, as ferramentas de business analytics são capazes de enfrentar as barreiras da abundância de dados quando colocadas nas mãos de bons profissionais. A tecnologia permite transformar dados em informações valiosas, com a capacidade de gerar insights que podem ser usados para importantes tomadas de decisão.

Confira alguns desafios enfrentados por empresas na transformação de dados em insights:

Limpeza dos dados

Um dos desafios iniciais associados à abundância de dados é a limpeza. Os dados coletados por uma empresa podem ser “sujos” no sentido de serem incompletos e imprecisos. Há uma série de técnicas de análise para limpar os dados identificando potenciais imprecisões e aplicando ou estimando valores ausentes. Só depois de limpos e organizados, os dados podem se tornar informações.

Valor da informação

O próximo desafio então é extrair valor das informações. As técnicas de visualização e estatística podem ser empregadas para apresentar e resumir informações de maneira sucinta. O objetivo do business analytics é revelar algum padrão ou tendência na performance dos negócios.

Padrões, como os sazonais, podem ser facilmente identificados por meio de técnicas de visualização. Isso é feito por meio da comparação de tendências em busca de correlações.

Mudanças no processo de decisão

Outro objetivo do business analytics é acrescentar valor ao negócio por meio de estratégias e decisões operacionais melhores. Tradicionalmente, as decisões em uma empresa são tomadas por meio de perguntas ao time de executivos, que então devem entender qual é a melhor estratégia para futuras mudanças.

O processo de tomada de decisão passa a envolver os profissionais e os resultados de estudos de business analytics, capazes de trazer noções completamente desconhecidas dos clientes. Trata-se de uma mudança de cultura, em que outros profissionais entendem o benefício de ferramentas de analytics e querem adquirir melhor entendimento das informações que baseiam as decisões.

Diferente do business intelligence tradicional, o business analytics oferece um modelo preditivo abrangente, que permite analisar informações de maneira mais rica, em tempo real, e gerar insights preditivos para o negócio. Com as ferramentas Splunk para business analytics, oferecidas pela PROOF, é possível obter informações de negócio em tempo real a partir de dados de máquina, complementar tecnologias de BI para obter insights precisos e muito mais.