Guia de Análise Aumentada: Definição, Exemplos e Casos de Uso

Enquanto as empresas continuam fazendo da análise e do BI sua principal prioridade de investimento, novas técnicas e tendências surgem, tornando a análise de dados mais rápida, mais fácil e ainda mais poderosa.

De acordo com a empresa global de pesquisa em TI, Gartner, a análise aumentada é uma das principais tendências de análise de dados a serem observadas daqui para frente. A abordagem da análise aumentada crescerá em breve à medida que a IA e o ML se tornam mais entrelaçados em nossas vidas cotidianas.

Mas o que é a definição de análise aumentada, para quem ela se destina e como ela funciona com a análise incorporada são perguntas para as quais muitas pessoas ainda não sabem a resposta.

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O Que É a Análise Aumentada?

Em sua essência, a análise aumentada refere-se ao uso de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina para facilitar que os usuários preparem, analisem, visualizem e interajam com seus dados em nível contextual.

A empresa de pesquisa Gartner Inc. descreve muito bem o que exatamente é a análise aumentada: ‘’A análise aumentada é o uso de tecnologias habilitadoras, como aprendizado de máquina e IA, para auxiliar na preparação de dados, geração de insights e exploração de insights, a fim de ampliar a forma como as pessoas exploram e analisam dados em plataformas de análise e BI. Ela também amplia as capacidades dos cientistas de dados especialistas e cidadãos ao automatizar muitos aspectos da ciência de dados, do aprendizado de máquina e do desenvolvimento, gerenciamento e implantação de modelos de IA.’’

Impulsionada por duas das maiores tecnologias de análise, a análise aumentada permite que os usuários façam perguntas e gerem insights automaticamente ao explorar seus dados usando linguagem conversacional.

Para Quem É a Análise Aumentada?

A análise aumentada permite que empresas de todos os setores e tamanhos tragam o poder dos dados para seu fluxo de trabalho diário e ampliem a tomada de decisões e os resultados. Todos os usuários de negócios podem obter valor ao usar a análise aumentada, pois ela os ajuda a extrair insights significativos de múltiplas fontes de dados rapidamente e sem a necessidade de habilidades técnicas ou de análise de dados.

E embora a análise aumentada capacite aqueles sem experiência ou conhecimento em análise, ela também ajuda analistas de dados profissionais e usuários de negócios avançados a realizar análises melhores e mais inteligentes e a preparar dados com mais rapidez.

Benefícios da Análise Aumentada

As técnicas de IA estão causando o maior impacto no mundo real até hoje, e é o que as organizações têm mais probabilidade de usar em seus negócios devido ao poder e aos benefícios que a análise aumentada traz aos usuários. É importante, no entanto, entender exatamente como a análise aumentada ajuda em todas as etapas do processo de análise.

Aqui estão alguns dos principais benefícios da análise aumentada:

Acelere o Tempo para Insights

Com a análise aumentada, você pode acelerar a busca por insights ao reduzir o espaço de busca e trazer à tona os dados relevantes para o usuário certo no momento certo. Em vez de analistas profissionais testarem manualmente diferentes combinações de variáveis nos dados, na análise aumentada, algoritmos de ML e IA podem detectar correlações, segmentar, agrupar e identificar dados atípicos e aplicá-los automaticamente.

Preparação de Dados Mais Rápida

Você sabia que os cientistas de dados gastavam 45% do seu tempo na preparação manual de dados? A preparação de dados aumentada usa a automação de IA/ML para combinar dados de múltiplas fontes muito mais rapidamente. Algoritmos substituem processos manuais e automatizam o processo de preparação de dados em uma fração do tempo, economizando 45% do tempo e da energia dos profissionais, tudo isso enquanto aumentam a produtividade e a eficiência.

Maior Alfabetização de Dados

À medida que as empresas continuam coletando enormes quantidades de dados, é imperativo que todos em uma organização tenham a oportunidade de obter valor dos dados, independentemente de suas habilidades. Ao usar a análise aumentada para trazer insights à tona e obter recomendações, seus usuários podem melhorar sua alfabetização de dados e agir sobre seus dados com confiança. Isso pode ajudar a criar uma cultura orientada por dados que beneficia toda a organização a longo prazo.

Permita Que os Usuários Tomem Decisões Melhores e Orientadas por Dados

Em nosso relatório de Tendências em Desenvolvimento de Software e Análise, descobrimos que 41% das empresas viram um aumento nas solicitações de acesso a dados e análises. Um dos principais motivos? Permitir que os usuários tomem decisões orientadas por dados.

Os resultados de negócios que estão sendo impulsionados pela análise aumentada podem afetar dramaticamente o resultado final de uma empresa. Por exemplo, a capacidade dos algoritmos de IA e ML de tomar decisões orientadas por dados faz uma enorme diferença entre acompanhar a concorrência e ficar ainda mais para trás. Ela ajuda a responder perguntas-chave de negócios de forma inteligente e a descobrir novas perguntas que os usuários não sabiam que precisavam fazer.

Análise Mais Precisa

As tecnologias de IA e ML por trás da análise aumentada podem analisar efetivamente dados complexos para que os usuários possam tomar as decisões mais bem informadas com base em uma análise mais profunda e precisa. Isso dá aos usuários uma visão mais completa da situação e ajuda a evitar o viés de confirmação no final. Também fornece sugestões contextuais que revelam insights que os usuários nunca pensaram que precisavam.

Exemplos de Análise Aumentada e Casos de Uso por Setor

Empresas de todos os tipos de setores incorporam IA e ML em suas plataformas de BI e análise de dados por causa dos benefícios que obtêm. Aqui estão alguns exemplos do mundo real de como seis setores diferentes usam a análise aumentada e como você também pode aproveitar ao máximo seus dados:

Finanças: Molde estratégias futuras e melhore o processo de tomada de decisão em tempo real

Devido às modernas soluções de fintech, às regulamentações governamentais e à crescente demanda dos clientes por melhores serviços e ofertas mais personalizadas, as instituições financeiras são forçadas a inovar para acompanhar as tendências e satisfazer as necessidades dos clientes. A análise aumentada ajuda os provedores de serviços financeiros a processar e analisar dados-chave, como seu custo de aquisição de clientes, solicitações de empréstimo, lucro bruto e muito mais.

Com os insights obtidos, as instituições financeiras podem promover os serviços certos para os clientes certos, agregando mais valor aos seus relacionamentos com clientes e negócios. A análise aumentada também ajuda os serviços financeiros a tomar decisões mais inteligentes e mais bem informadas sobre a definição de metas de negócios futuras, estratégias de curto e longo prazo, otimização da eficiência operacional e muito mais.

Marketing: Aprimore campanhas e entenda melhor os clientes

Em um mundo onde os profissionais de marketing precisam alcançar mais com menos, a análise aumentada fornece aos profissionais de marketing insights inteligentes de seus dados de marketing, revelando informações valiosas que, de outra forma, poderiam passar despercebidas ou ser muito demoradas de obter. Os profissionais de marketing podem otimizar campanhas em andamento e futuras de forma mais rápida e precisa para maximizar o ROI de suas atividades de marketing.

Ao explorar e analisar grandes volumes de diferentes tipos de informações e executar algoritmos em múltiplos microssegmentos de clientes, a análise aumentada pode ser usada para prever o comportamento do cliente e calcular o valor vitalício do cliente. Também é uma ferramenta poderosa para aprimorar e personalizar campanhas em diferentes plataformas e redes de mídia social.

Manufatura: Traga eficiência ao caos da manufatura

Da distribuição da cadeia de suprimentos à escassez de matérias-primas, os fabricantes devem contar com o poder dos dados para conseguir atender às demandas e sobreviver no mercado. Com dados contextuais em tempo real ao alcance dos fabricantes, eles podem trazer facilmente eficiência ao caos da manufatura. Do gerenciamento de armazéns à previsão de demanda, os benefícios da análise aumentada na manufatura são enormes. Ao utilizar a análise aumentada, os fabricantes são capazes de estimar prazos de envio, capacidades de produção da linha de produção, disponibilidade de espaço em armazém e muito mais.

Varejo: Preveja vendas futuras e calcule políticas de estoque eficientes para otimizar os níveis de estoque

Através do poder da inteligência e da análise aumentadas, os varejistas obtêm uma única fonte de verdade para melhorar seu processo de tomada de decisão, tornando as decisões sobre vendas, operações e marketing melhores, mais inteligentes e, acima de tudo, orientadas por dados.

Com a ajuda da análise aumentada no varejo, os varejistas podem acompanhar o quão vazios ou cheios estão seus estoques e garantir que forneçam a quantidade de produtos necessária de acordo. O marketing de varejo também se beneficia da análise, pois ela ajuda os profissionais de marketing a planejar campanhas futuras direcionando seus públicos com mais precisão.

Telecomunicações: Personalize ofertas, resolva os problemas dos clientes e venda mais

As empresas de telecomunicações estão sentadas sobre um tesouro de dados. Por um lado, isso torna mais desafiador para as empresas de telecomunicações fornecer os melhores planos e serviços aos seus clientes por causa da concorrência. Mas, por outro lado, também torna mais fácil para elas segmentar o mercado e fornecer exatamente as ofertas personalizadas que diferentes clientes desejam.

A análise aumentada ajuda as empresas de telecomunicações a entender melhor seus clientes ao revisar o uso de seus serviços, preferências de serviço, dados de faturamento e localização, histórico de compras e muito mais. Isso pode ajudar as empresas a identificar o que impacta a experiência do cliente e otimizá-la de acordo. A análise de telecomunicações também pode identificar ameaças de segurança e anomalias e usar os insights coletados para fortalecer a segurança da rede e prevenir ataques cibernéticos antes que possam causar qualquer dano.

Saúde: Forneça os cuidados de saúde certos aos pacientes no momento certo

O maior benefício da análise aumentada na saúde é que ela pode melhorar o atendimento ao paciente e fornecer diagnósticos precisos. Com isso, organizações de saúde, hospitais e médicos podem acessar, analisar e processar dados de pacientes para oferecer tratamentos personalizados e mais eficazes. Ao analisar dados de saúde atuais e históricos, os profissionais de saúde podem até prever e gerenciar a propagação de surtos de doenças.

Em nível empresarial, com a ajuda da análise na saúde, as organizações podem simplificar operações internas, aprimorar a utilização de seus recursos e melhorar a coordenação e a eficiência das equipes de atendimento.

Análise Aumentada Com Análise Incorporada

No software de análise incorporada, a análise aumentada agrega mais eficiência ao processo de análise de dados, arma os usuários de negócios com ferramentas que podem responder suas perguntas em segundos e ajuda as empresas a obter uma visão de 360 graus de seus dados de negócios.

A análise aumentada é parte integrante da plataforma de análise incorporada de ponta a ponta da Reveal, trabalhando simultaneamente com seu robusto conjunto de recursos de integração de dados e capacidades de visualização de dados e utilizando modelos de aprendizado de máquina do Azure ML e do Google BigQuery. O mecanismo da Reveal aproveita a análise aumentada para fornecer proativamente à sua empresa uma visão contextual e em tempo real de seus dados, revelando insights valiosos e orientando a tomada de decisões.

A Reveal também oferece painéis interativos, drill-downs, colaboração, compartilhamento e verdadeiro autoatendimento com uma experiência de criador de painéis de arrastar e soltar em qualquer dispositivo que permite que qualquer pessoa crie belos painéis em seus aplicativos. Além disso, os recursos avançados de análise da Reveal, como previsão, mesclagem de dados, modelagem de dados e dados em memória, ajudam você a fortalecer sua vantagem competitiva e aumentar sua receita.

Se você descobriu que algum dos benefícios da análise aumentada seria algo que sua empresa pode aproveitar, convidamos você a solicitar uma demonstração e saber mais sobre como você pode acelerar seu tempo para insights com a Reveal.