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.