Guia de Implantação de Análise de Negócios

As empresas hoje em dia estão se desenvolvendo em um mundo acelerado. Soluções organizacionais mais eficientes estão agora disponíveis graças às inovações tecnológicas mais recentes. A análise de negócios é um elemento essencial que ajudou a direcionar as empresas para um maior sucesso. O tópico de análise evoluiu da mera apresentação de dados para inteligência de negócios mais colaborativa que prevê resultados e auxilia na tomada de decisões para o futuro.

Vamos começar definindo o que é análise de negócios.

O que é Análise de Negócios?

Refinar os dados atuais ou históricos da empresa com tecnologias contemporâneas é a definição de análise de negócios. Eles são aplicados para criar modelos complexos que alimentarão o crescimento futuro. Coleta de dados, identificação de sequência, mineração de texto, previsão, análise preditiva, otimização e visualização de dados são exemplos de processos abrangentes de análise de negócios.

Hoje, toda organização gera uma quantidade considerável de dados de uma maneira particular. Os planos de implementação de análise de negócios usam técnicas e metodologias estatísticas para avaliar dados históricos. Eles usam isso para aprender novas informações que podem auxiliar futuras decisões estratégicas.

Uma parte essencial do uso de inúmeras ferramentas e técnicas, como aprendizado de máquina e tecnologias de inteligência artificial, para prever e integrar insights nas operações diárias é desempenhada pelos serviços de inteligência de negócios, um subconjunto do setor de análise de negócios.

Aqui estão algumas razões pelas quais a implementação da análise de negócios será obrigatória em 2023.

O compartilhamento de dados será monetizado pelas empresas

O rápido desenvolvimento da vacina contra o coronavírus é um exemplo de como o compartilhamento de dados promove a criação de novos modelos de negócios e produtos. Pesquisadores, governos e empresas farmacêuticas colaboraram sem precedentes para acelerar o desenvolvimento de vacinas em vários meses.

Existem inúmeras opções. Ao trocar dados sobre fraude e inadimplência de empréstimos, os bancos e outras organizações financeiras têm a ganhar. Ao revelar novos prognósticos, os dados médicos compartilhados podem orientar os pesquisadores em direção a novas trajetórias terapêuticas promissoras. Mas existem alguns obstáculos no caminho.

Para aplicar estratégias de compartilhamento e computação, as empresas exigem tecnologias contemporâneas e mudanças organizacionais. O dimensionamento pode parecer outro empreendimento difícil para equipes com pouco tempo. O processamento de dados criptografados também pode afetar o desempenho do sistema e resultar em perdas de equipe.

Muitas empresas precisam de ajuda para equilibrar o acesso de terceiros com as leis de privacidade e propriedade, o que pode dificultar a adoção. Empresas e organizações familiares com culturas e processos de dados bem estabelecidos também precisam de ajuda para compartilhar informações.

O aumento no uso de Data Fabric

A principal necessidade das empresas que procuram soluções de software é a malha de dados. Um requisito crítico de negócios é a integração de dados de vários sistemas para uma percepção rápida. Uma estrutura de dados é uma estrutura de integração de informações que combina e controla informações de várias fontes por meio da indexação de metadados.

A virtualização permite que você aproveite ao máximo seus ativos digitais acessando as informações corretas no momento certo. É a principal força por trás do mercado de dados. Não precisar transferir dados entre sistemas é essencial nesta era de inúmeras implantações de um dia.

O gerenciamento de dados, a base da análise de BI, ainda precisa trabalhar para lidar com a complexidade e o crescimento dos dados. Com procedimentos adequados e automação, os ciclos de entrega continuam devido a atividades manuais extenuantes e repetidas e processamento lento.

Priorizando a governança de dados

Compartilhar informações aumenta seu valor, como foi dito anteriormente. Além disso, a governança não está mais centrada na gestão de riscos; as empresas são impulsionadas principalmente pela qualidade e análise.

Modelos melhores para análise serão fornecidos por uma governança eficaz. Quão? A malha de dados atua como uma cola para conectar essas informações sem a necessidade de escrever código, e as soluções de governança de dados mantêm mapeamentos das informações contidas em vários sistemas. Além de aprender e reproduzir os resultados da pesquisa de dados anteriores, o aprendizado de máquina garante a conformidade regulamentar.

Os CIOs entendem que não podem manter as informações trancadas em silos devido às aparentes vantagens do compartilhamento de informações. Eles exigem novos procedimentos e restrições de acesso, pois a governança de informações tradicional não funcionará mais, especialmente quando os cientistas de dados cidadãos assumem responsabilidades analíticas para atender às demandas urgentes dos negócios.

A automação continuará a tornar a vida mais fácil

As principais forças por trás da automação são a redução dos custos de mão de obra e a otimização de recursos. Tudo, desde operações pequenas e sofisticadas até toda a arquitetura do sistema da empresa, pode ser gerenciado pelo código de automação.

No nível da tarefa, a automação é mais apropriada para administração, monitoramento, revisões e aprovações de tarefas, gerenciamento de banco de dados, integração, gerenciamento de sistemas e correção do sistema operacional.

A situação é muito diferente no nível da infraestrutura.

Com a automação em execução em segundo plano, a plataforma como serviço na nuvem oferece interfaces de programação simples para que os usuários possam alterar os aplicativos sem entender a codificação. Uma arquitetura conhecida como infraestrutura como código incorpora a administração de conexões de origem, redes, computadores e recursos de armazenamento por meio de código de back-end.

A IA e a Internet das Coisas (IoT) melhorarão os insights

Mais informação é sempre melhor quando se trata de conhecimento. O mesmo se aplica aos dados de IoT; quando incluído nas informações de negócios, ele aprimora o insight ajudando a treinar modelos. A análise de IoT é alimentada por aprendizado de máquina, que usa sugestões e previsões automatizadas para destacar tendências ocultas.

Várias abordagens para visualizar e analisar informações incluem análise descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva. A análise de dados da inteligência de negócios atual é descritiva. O corte e o corte das métricas usadas na análise de diagnóstico são feitos para determinar a causa de um evento. A análise preditiva visa determinar o que provavelmente acontecerá com base no conhecimento atual. Além disso, a análise prescritiva oferece ajuda na decisão, escolhendo possíveis cursos de ação para alcançar os resultados pretendidos.

Para Encerrar...

Prevemos um foco maior em segurança e privacidade na análise de negócios no futuro, à medida que as corporações continuam a liberar uma verdadeira comporta de dados do consumidor. Outros temas dignos de nota incluem gerenciamento de risco de IA, análise prescritiva habilitada para IoT e monetização de ativos digitais por meio da troca segura de informações.