Autoatendimento é o futuro do business analytics

O uso de business analytics não está mais relacionado apenas à tomada de decisões. Na verdade, a análise dos dados é a base para os modelos de negócio do futuro, com impacto direto tanto nos executivos quanto nos consumidores.
O consumidor agora espera que as organizações conheçam as suas jornadas de compras, suas preferências e ofereçam ofertas personalizadas. Também quer ter retorno rápido sobre suas dúvidas e problemas. E o que isso significa? Agora, a informação faz parte dos produtos e serviços vendidos pela sua empresa. Com isso, dados em tempo real, contextualizados e personalizados – o chamado business analytics – são essenciais para otimizar a experiência do cliente.
Para atender a essa nova demanda, os executivos precisam ser capazes de transformar rapidamente os dados em ações e, para isso, precisam do maior número possível de informações tanto de fora da empresa quanto dos sistemas corporativos.
Por isso ter acesso direto aos relatórios e dashboards gerados pela TI não é mais suficiente. Os executivos precisam contar com ferramentas amigáveis que permitam que eles combinem dados gerados por diversas fontes e gerem seus próprios relatórios. Se a TI não oferecer essas ferramentas, certamente eles vão buscá-las no mercado, criando um ambiente de Shadow IT. E se todos implantarem suas próprias ferramentas, o desafio para as áreas de TI será ainda maior, com duplicação de recursos, e cada departamento usando suas próprias métricas baseadas em dados duvidosos, além de não ter controle sobre os dados usados nas análises.
A plataforma Splunk, empresa parceira da PROOF, permite monitorar e analisar todos os dados de qualquer fonte, com mais de 140 comandos para pesquisas estatísticas, inclusive, claro, das transações de clientes. Com relatórios personalizados para qualquer necessidade de negócio, oferece um conjunto completo de avançados recursos de pesquisa, visualização e conteúdo pré-empacotado para casos de uso, de modo que qualquer usuário possa rapidamente descobrir e compartilhar insights.
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Destaque-se com a modernização do analytics

Se sua estratégia de negócios envolve o analytics, talvez seja hora de repensar sua arquitetura de gestão de dados e a modernização do analytics. Quase todas as empresas veem o analytics como a chave para obter vantagens estratégicas, mas uma estratégia realmente efetiva depende da qualidade dos dados coletados.

Pensando na modernização do analytics? Veja o que considerar na hora de planejar sua nova arquitetura de gestão de dados:

Soluções de data warehouse ainda são importantes

No geral, empresas com um ambiente maduro de business intelligence ainda gastam mais em soluções de data warehouse. Para muitas organizações, é no data warehouse que os novos insights são operacionalizados e onde os dados críticos de gestão, operações e tomadas de decisão são geridos e preparados.

Empresas maduras estão mudando para o big data como forma de aumentar o investimento existente em data warehouse. Assim, quando insights úteis são encontrados com o big data, são posteriormente levados de volta ao data warehouse para serem operacionalizados.

Novas tecnologias de analytics não substituem as antigas

Para a maioria das grandes empresas com investimento significativo em data warehouse e business analytics, as novas tecnologias para modernização do analytics serão cumulativas. A tendência é que as tecnologias mais velhas persistam e as novas tecnologias sejam integradas ao ambiente para melhorar o que atualmente já existe.

As ferramentas de business analytics, por exemplo, não substituirão as de business intelligence e data warehouse, mas poderão complementar essas tecnologias oferecendo novos insights a partir de dados de máquina. Os profissionais poderão usar ferramentas de analytics, como as da Splunk, fornecidas pela PROOF, para expandir o escopo dos dados que utilizam em suas análises.

A arquitetura dos dados ganhará mais importância

A próxima geração da análise preditiva e prescritiva vai exigir a coleta de dados de diversas fontes, tanto internas quanto externas à empresa. O big data requer a gestão de dados não estruturados, com o já conhecido desafio de lidar com o volume, a variedade, a velocidade e a veracidade.

No entanto, os dados estruturados também ganharão importância. O volume desses dados está crescendo rapidamente e logo os processos de analytics podem não conseguir acompanhar a expansão.

Se o objetivo é obter dados de diferentes fontes e, para cada uma, usar uma ferramenta diferente, há o risco de gerar silos de dados que vão reduzir o valor entregue pelas iniciativas de analytics. Por isso, é importante planejar uma estrutura de gestão de dados que agregue toda a empresa para aumentar a confiabilidade das informações.

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Com ComputerWorld

Visualização de dados garante insights mais rapidamente

A área de visualização de dados é uma das que mais crescem no big data e existe uma razão bem simples para isso: as máquinas precisam dos humanos e quanto mais bem representados os dados estão visualmente, maior será a compreensão humana. Em suma, dados dispostos de maneira visual permitem que os indivíduos enxerguem padrões e tenham insights mais rapidamente.

A visualização de dados é mais que uma simples linha do tempo que conta uma história. É preciso “cavar” mais para obter resultados significativos, não se trata apenas imprimir um gráfico e deixar à vista até que alguém perceba algo. Porém, a visualização de dados pode revelar mais facilmente insights que passariam despercebidos pelos analistas.

Muitos analistas erram ao considerar a visualização de dados para obter “insights acidentais” como algo separado da exploração de dados. A exploração de dados é o que leva aos insights e os insights “inesperados” fazem parte do mesmo processo.

É nessa parte, inclusive, que a visualização de dados atinge seu benefício máximo. A disposição visual dos dados permite aprofundar de maneira significativa a habilidade humana de entendê-los, porém, é preciso entender que eles não contam uma história linear visualmente.

Para evitar a ideia de que a visualização de dados é apenas uma linha do tempo que conta uma história, é preciso entender, no entanto, que o hábito de contar uma história é importante para analisar os dados. Em empresas cada vez mais movidas por dados, usar os dados para guiar decisões é algo obrigatório e a visualização de dados pode ser usada para revelar a “verdade” de alguns pontos para então criar uma história.

Os números são incapazes de falar sozinhos. Eles precisam de seres humanos que os interpretem e falem por eles. Enquanto não aceitarmos que não existem dados puros ou livres do viés humanos, corremos o risco de sermos enganados pela visualização de dados.

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Com InfoWorld