3 ingredientes importantes na receita de uma plataforma de análise de dados

Análise de dados

 

Existe uma grande variedade de ferramentas de business analytics e todas têm diferenças entre si. Os softwares variam muito em termos de funcionalidades e usabilidade. Nem todas as soluções podem resolver todos os tipos de necessidades analíticas avançadas e existem classes diferentes de usuários, onde alguns precisam construir modelos estatísticos, enquanto outros precisam somente usá-los.

Para o usuário avançado, o mais importante na escolha da solução se foca na habilidade de disponibilizar os modelos proprietários nas mãos dos usuários de negócios (tomadores de decisão da linha de frente),

de forma que eles possam agir competitivamente usando a análise de dados, sem se preocupar com a complexidade desses modelos proprietários.

Os usuários de negócio possuem o conhecimento necessário do assunto, para entender as respostas que estão buscando na análise de dados, mas ao mesmo tempo, eles não precisam e não querem desenvolver os modelos por eles mesmos. Dessa forma, a melhor ferramenta deve oferecer um método fácil de colocar o conhecimento dos cientistas de dados nas mãos dos tomadores de decisões de negócios, frequentemente na forma de uma aplicação analítica guiada, com o modelo preditivo encapsulado por baixo. Isso permite as melhores práticas de uso da análise de dados avançada, evitando o risco de permitir que o pessoal de negócios tente desenvolver seus próprios modelos e uma implantação mais abrangente, para acesso a uma maior parcela de usuários à análise mais avançada.

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“As melhores ferramentas de análise de dados oferecem uma grande variedade de algoritmos e métodos para endereçar as características de dados e os problemas de negócios que os usuários enfrentam, assim como a habilidade de aplicar esses algoritmos de forma flexível a suas necessidades.”

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Em resumo, existem três ingredientes importantes na receita de uma plataforma de análise de dados: a) os cientistas de dados devem construir os modelos mais competitivos; b) o responsável pela implantação incorpora os modelos na aplicação de análise de dados e c) os usuários de negócios absorvem os modelos como parte do fluxo regular dos processos de trabalho.

 

Características e considerações ao avaliar uma solução

Veja abaixo uma lista das características e considerações a observar quando avaliar uma solução de business analytics:

1. Considere a capacidade de processamento da ferramenta de análise, para lidar com as necessidades do ciclo de análise preditiva: data munging[1], análise exploratória de dados, técnicas de modelagem preditiva como previsão, clustering e pontuação, assim como a avaliação do modelo.

2. Escolha uma ferramenta que suporte a combinação do conhecimento do negócio e dos dados pelo analista, com os procedimentos e ferramentas pré-definidas e fluxos de trabalho (workflows) gráficos, para simplificar e agilizar o caminho entre a preparação e a previsão.

3. Uma boa solução deve se integrar facilmente com as fontes de dados necessárias para encaminhar as questões críticas de negócio.

4. A ferramenta deve ser facilmente disponibilizada para todos os tipos de interessados: usuários de negócios, analistas de negócios, analistas de dados, cientistas de dados, desenvolvedores de aplicações e administradores de sistemas.

5. Escolha ferramentas que minimizem a dependência de profissionais de TI e dos cientistas de dados para a integração com as múltiplas fontes de dados.

 

O objetivo ao selecionar uma ferramenta robusta é assegurar um amplo leque de funcionalidades analíticas, desde a mais simples, como linhas de tendências e uma ferramenta de previsão, até a alavancagem de um ecossistema de recursos estatísticos onde você tem toda a profundidade da capacidade de criação e execução de qualquer tipo de modelo estatístico ou algoritmo.

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“Algoritmos prontos que vêm como padrões com os softwares não lhe darão uma vantagem competitiva, uma vez que os seus competidores terão acesso às mesmas ferramentas.”

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Você precisa de ferramentas para criar seus próprios modelos proprietários, que permitirão construir as vantagens competitivas necessárias por meio da valorização dos seus ativos de dados corporativos.

Finalizando, uma boa prática é escolher uma solução que integra a análise preditiva com o processo analítico geral de tomada de decisão, permitindo que seja incorporada onde for apropriado nos dashboards self-service e no data discovery exploratório.  Essa orientação oferece acesso analítico avançado a todos os usuários, proporcionando as ferramentas necessárias para identificar novas oportunidades, gerenciar riscos e rapidamente reagir a acontecimentos imprevistos. Além disso, os profissionais que gerenciam departamentos de missão crítica e processos corporativos têm a possibilidade de perguntar e obter respostas de forma rápida e intuitiva a partir de seus dados, antecipando o que vem a seguir, tomando ações rápidas e embasadas.

 

Para saber mais, leia os outros textos do nosso blog e não se esqueça de deixar suas dúvidas e opiniões.


[1] Data munging é um processo essencial, mas muitas vezes esquecido, que unifica conjuntos de dados bagunçados e discrepantes em um formato limpo comum. É comum escutar que a limpeza de dados leva cerca de 80% do tempo de um cientista. Erros sempre aparecerão em grandes conjuntos de dados, especialmente quando eles estão espalhados por um longo período de tempo. Devido à natureza dos erros, munging é um processo semiautomatizado, mas que sempre requer uma intervenção humana.

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