Início Think Page Title Análise de dados de autoatendimento O que é análise de autoatendimento?
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Pictogramas de nuvens, gráficos de pizza e outros gráficos

Publicado em: 4 de setembro de 2024
Colaboradores: Ivan Belcic, Cole Stryker

O que é análise de autoatendimento?

A análise de autoatendimento é uma tecnologia de business intelligence (BI) que permite que líderes e outros stakeholders visualizem, avaliem e analisem dados sem a necessidade de experiência em TI ou ciência de dados.

Líderes e usuários corporativos da linha de frente podem usar fontes de dados internas em tempo real para fazer previsões mais precisas, obter insights acionáveis, otimizar fluxos de trabalho e fornecer um melhor atendimento ao cliente.

As ferramentas de BI de autoatendimento são um aspecto fundamental de uma estratégia de dados eficaz. Com dados confiáveis, os tomadores de decisão podem melhorar a previsão, definir indicadores-chave de desempenho (KPIs) precisos e tomar decisões críticas baseadas em dados. Plataformas de análise de autoatendimento eficientes capacitam as organizações a aumentar a eficiência e melhorar a alfabetização de dados em todos os níveis.

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Como funciona a análise de autoatendimento?

As plataformas de análise de autoatendimento são alimentadas por uma rede de pipelines de dados construídos e gerenciados por equipes de TI e engenheiros de dados. Esses pipelines de dados alimentam ferramentas de análise de autoatendimento através das quais os usuários corporativos podem acessar os dados.

As equipes de dados por trás da análise de autoatendimento de uma organização aderem a métricas rigorosas de governança de dados e observabilidade de dados para manter a segurança e a qualidade dos dados.

  • Pipelines de dados coletam, armazenam e transportam dados organizacionais em toda a empresa.Eles são construídos e mantidos por equipes de engenheiros de dados.

    • As plataformas de análise de dados de autoatendimento recebem dados dos pipelines de dados e os transmitem aos usuários finais.

    Pipelines de dados

    Os pipelines de dados são as redes que armazenam e movem dados por uma organização. Eles contêm três fases principais de gerenciamento e processamento de dados:

    • Integração de dados: os dados são transferidos de vários silos e fontes de dados, como data warehouses e data lakehouses, para um sistema de dados unificado.

    • Transformação de dados: os dados são limpos para melhorar a confiabilidade dos dados e formatados em conjuntos de dados prontos para uso.

    • Serviço de dados: as ferramentas de análise de autoatendimento trazem dados acessíveis para usuários não técnicos. Modelagem de dados em tempo real e visualização de dados são dois exemplos comuns de serviço de dados que simplificam dados complexos para os usuários finais.

    Ferramentas de análise de autoatendimento

    As plataformas de dados de autoatendimento concluem os pipelines de dados de uma organização. Elas alimentam dados relevantes em interfaces intuitivas com recursos analíticos poderosos que fazem sentido dos principais dados de negócios.

    Muitas soluções de análise, como Tableau, Power BI da Microsoft e IBM® Cognos Analytics, oferecem várias dessas funcionalidades comuns:

    • Análise aumentada: análise de dados automatizada por IA.

    • Modelagem de dados: identificação de relacionamentos entre os dados.

    • Visualização de dados: criação de representações gráficas dos dados.

    • Monitoramento de dados: garantia de qualidade dos dados em tempo real.

    Análise aumentada

    Análise aumentada é um desenvolvimento especializado em análise de IA que simplifica o processo de extração de insights de grandes conjuntos de dados. É um tipo de análise avançada que automatiza a análise de big data geralmente realizada por cientistas de dados e analistas.

    Impulsionada por poderosos algoritmos de aprendizado de máquina (ML) e modelos de processamento de linguagem natural (NLP), a análise aumentada transforma conjuntos de dados complexos em insights acionáveis e digestíveis.

    Modelagem de dados

    Modelagem de dados é o processo de estruturar um banco de dados relacional com base nos relacionamentos entre os pontos de dados. Ela exige uma visão geral de alto nível do conteúdo do banco de dados para garantir mapeamento correto de relacionamentos, representação e armazenamento de dados. A modelagem de dados é crítica na elaboração de esquemas para data warehouses e lakehouses.

    A representação precisa de dados torna mais simples para as ferramentas de BI converter consultas de linguagem natural em linguagem de consulta estruturada (SQL) ao pesquisar um banco de dados.

    Visualização de dados

    A visualização de dados é a prática de criar representações gráficas de dados para tornar a análise ad hoc e a exploração de dados mais intuitivas. Tabelas, gráficos e quadros são três técnicas de visualização de dados comumente usadas que revelam tendências e padrões em conjuntos de dados.

    A capacidade de renderizar conjuntos de dados complexos de forma facilmente compreensível pelos usuários corporativos é um dos principais benefícios das plataformas de business intelligence de autoatendimento. O carregamento de dados por arrastar e soltar simplifica a criação de visualizações de dados personalizadas conforme necessário.

    Monitoramento de dados

    Monitoramento de dados é a avaliação contínua da confiabilidade, precisão e consistência dos dados de uma organização. Um monitoramento de dados forte leva a previsões precisas e melhor detecção de tendências. Governança de dados é prática de segurança de dados—é igualmente importante, pois protege os dados da organização contra acessos ou alterações indesejadas.

    Quais são os benefícios da análise de autoatendimento?

    A análise de autoatendimento abre caminho para uma tomada de decisões mais informada, fluxos de trabalho mais eficientes e maior agilidade em resposta a mercados em mudança. Quando implementada corretamente, os benefícios da análise de autoatendimento incluem:

    • Melhores decisões baseadas em dados: os dados fornecem um contexto informativo para decisões sólidas.

    • Maior eficiência: toda a equipe pode acessar os dados conforme necessário.

    • Mais colaboração entre equipes: as equipes podem trabalhar juntas na mesma plataforma.

    • Melhor precisão: a automação do fornecimento de dados impede que a equipe precise inserir os dados manualmente.

    • Maior flexibilidade: as organizações podem responder rapidamente às condições em mudança.

    • Mais personalização: os colaboradores podem criar seus próprios espaços de trabalho de dados personalizados.

    Melhores decisões baseadas em dados

    A tomada de decisões baseada em dados talvez seja o caso de uso mais forte para a análise de autoatendimento. Quando dados confiáveis estão universalmente acessíveis e apresentados em formatos visuais fáceis de entender, os usuários corporativos podem tomar decisões informadas para obter resultados ótimos.

    As ferramentas de BI de autoatendimento transformam os dados internos em um dos maiores ativos de uma organização. Cada decisão de negócios em todos os níveis pode ser tomada com as informações relevantes à mão.

    Maior eficiência

    As ferramentas de BI de autoatendimento permitem que toda a equipe trabalhe sem ter que esperar que alguém forneça os dados de que precisam. Os usuários corporativos podem criar relatórios, realizar análises ad hoc, tomar ações apropriadas e tomar decisões de forma independente.

    Antes da análise de autoatendimento, as equipes de dados eram responsáveis por preparar e fornecer os dados, resultando em um gargalo organizacional que agora foi removido. A eficiência aumentada proporcionada pela análise de dados de autoatendimento capacita as organizações a criar fluxos de trabalho de dados com alta escalabilidade e resiliência.

    Mais colaboração entre equipes

    Com toda a organização sob o guarda-chuva de uma única plataforma de análise de autoatendimento, equipes diversas podem trabalhar juntas no mesmo ambiente. Um espaço de trabalho de dados centralizado mantém toda a equipe na mesma página, alinhando prioridades e eliminando silos de dados que atuam como barreiras para a colaboração eficaz.

    Ferramentas de dados intuitivas capacitam os usuários corporativos e analistas de dados a tomar decisões colaborativas e informadas, resultando em resultados gerais mais fortes.

    Precisão aprimorada

    A entrega de dados para toda a organização elimina a necessidade de a equipe inserir dados manualmente enquanto trabalha, aumentando assim a precisão. O fornecimento automatizado de dados evita que os usuários corporativos insiram dados incorretos por engano, evitando assim imprecisões posteriores.

    Maior flexibilidade

    Quando bons dados estão sempre disponíveis, líderes empresariais e colaboradores podem realizar análises ad hoc e responder rapidamente a mudanças nas circunstâncias. Eles agem e decidem com base em tendências e padrões passados, ao mesmo tempo que se beneficiam de previsões precisas. Enquanto isso, as equipes podem se engajar livremente em cenários de "e se" e criar planos de ação para futuros hipotéticos.

    Mais personalização

    As ferramentas de análise de autoatendimento permitem que os usuários criem espaços de trabalho de dados personalizados com base nas informações de que precisam. Interfaces de arrastar e soltar e visualização de dados automatizada populam o painel de controle do usuário com todos os dados relevantes para o seu papel, sem a distração de informações desnecessárias.

    Tipos de análise de dados

    O campo da análise de dados pode ser dividido em quatro categorias principais. Cada uma é simplificada com o uso da análise de dados de autoatendimento. Os principais tipos de análise de dados são:

    • Análise descritiva: o que aconteceu no passado?

    • Análise diagnóstica: por que esses eventos ou tendências aconteceram?

    • Análise preditiva: o que acontecerá a seguir?

    • Análise prescritiva: o que deve ser feito a seguir?

    Funções de análise de dados descritivas

    A análise descritiva busca identificar tendências e eventos anteriores, respondendo à pergunta: "o que aconteceu?". Essas informações podem então ser usadas para informar decisões futuras. Por exemplo, uma grande rede de restaurantes pode identificar itens populares, descobrir tendências sazonais ou descobrir quais itens os clientes tendem a comprar juntos. Uma plataforma de análise de autoatendimento alimenta esses dados em dashboards visuais para uma análise de dados mais intuitiva, alimentada pela automação.

    Análise de diagnóstico

    A análise de diagnóstico é o estudo de causas e correlações em conjuntos de dados complexos, respondendo ao "por quê" por trás dos eventos e tendências. Os stakeholders podem investigar a fundo os eventos revelados pela análise descritiva e aprender o que os causou. Esses insights podem então ser aplicados para melhorar sucessos passados e aprender com erros.

    Análise de dados preditiva

    A análise preditiva identifica padrões no passado para fazer suposições educadas sobre o futuro, prevendo tendências e resultados. Algumas plataformas de análise de autoatendimento oferecem modelagem preditiva integrada, alimentada por IA, fornecendo aos líderes empresariais previsões confiáveis para informar a tomada de decisões estratégicas.

    Análise de dados prescritiva

    A análise prescritiva fornece sugestões sobre como os líderes empresariais devem reagir em uma situação específica. As equipes empresariais podem considerar essas prescrições ao formular planos de ação com base em cenários atuais ou teóricos.

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