O que é análise de autoatendimento?

Líderes e usuários corporativos da linha de frente podem usar fontes de dados internos importantes em tempo real para fazer previsões mais precisas, obter insights praticáveis, 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 decisões podem melhorar as previsões, definir indicadores-chave de desempenho (KPIs) precisos e tomar decisões críticas baseadas em dados. Plataformas de análise de dados de autoatendimento eficientes capacitam as organizações a aumentar a eficiência e melhorar a alfabetização de dados em todos os níveis.

As plataformas de análise de dados 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 dados de autoatendimento, onde os usuários corporativos podem acessar dados.

As equipes de dados por trás da análise de dados de autoatendimento de uma organização seguem rigorosamente as métricas 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.

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 único sistema de dados unificado.

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

• Fornecimento de dados: as ferramentas de análise de dados de autoatendimento trazem dados acessíveis para usuários não técnicos. A modelagem de dados e a visualização de dados em tempo real são dois exemplos comuns de fornecimento de dados que simplificam dados complexos para usuários finais.

As plataformas de dados de autoatendimento concluem os pipelines de dados de uma organização. Elas alimentam dados relevantes em interfaces intuitivas com poderosas capacidades de análise de dados que fazem com que os principais dados de negócios façam sentido.

Muitas soluções de análise de dados, como o 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 dados.

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

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

A análise de dados aumentada é um desenvolvimento especializado em análise de dados de IA que simplifica o processo de destilar insights de grandes conjuntos de dados. É um tipo de análise de dados avançada que automatiza a análise de big data normalmente 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 de dados aumentada transforma conjuntos de dados complexos em insights digeríveis e praticáveis.

A modelagem de dados é o processo de estruturação de um banco de dados relacional com base em relacionamentos entre pontos de dados. Ela exige uma visão geral de alto nível do conteúdo do banco de dados para garantir mapeamento correto de relacionamentos, juntamente com representação e armazenamento de dados. A modelagem de dados é crítica ao criar esquemas para data warehouses e lakehouses.

A representação precisa de dados facilita a conversão de consultas em linguagem natural em linguagem de consulta estruturada (SQL) por ferramentas de BI ao pesquisar um banco 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 diagramas 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 a necessidade.

O monitoramento de dados é a avaliação contínua da confiabilidade, precisão e consistência de dados de uma organização. Um monitoramento de dados sólido leva a previsões precisas e melhor detecção de tendências. A governança de dados(a prática de segurança de dados) é igualmente importante, pois protege os dados da organização contra acessos ou alterações indesejados.

A análise de dados 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 dados 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 a necessidade.

• 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 trabalhadores podem criar seus próprios espaços de trabalho de dados personalizados.

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

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.

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, adotar ações apropriadas e tomar decisões independentes.

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

Com toda a organização sob o guarda-chuva de uma única plataforma de análise de dados de autoatendimento, equipes diversas podem trabalhar juntas no mesmo ambiente. Um workspace de dados centralizado mantém todos os membros da equipe no mesmo nível, ao alinhar prioridades e remover silos de dados que atuam como barreiras à colaboração eficaz.

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

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 impede que os usuários corporativos insiram dados incorretos involuntariamente, evitando, assim, imprecisões adicionais nos processos subsequentes.

Quando bons dados estão sempre disponíveis, líderes de negócios e funcionários 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 em que se beneficiam de previsões precisas. Enquanto isso, as equipes podem se engajar livremente em cenários "e se" e criar planos de ação para futuros hipotéticos.

As ferramentas de análise de dados 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 preenchem o dashboard do usuário com todos os dados relevantes para sua função, sem a distração de informações desnecessárias.

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?

A análise de dados 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 encontrar quais itens os clientes tendem a comprar juntos. Uma plataforma de análise de dados de autoatendimento alimenta esses dados em dashboards visuais para uma análise de dados mais intuitiva, impulsionada pela automação.

A análise de dados 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 de dados descritiva e aprender o que os causou. Então, esses insights podem ser aplicados para melhorar os sucessos anteriores e aprender com os erros.

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

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