Análise de dados acessível:
não existe um "tamanho único"

00 / 00 /2016

Análise de dados acessível: não existe um "tamanho único"

Com a atual digitalização de todas as indústrias, a recolha e análise de dados são uma constante. Consequentemente, a análise de dados à disposição de todos está a ganhar importância. Existem 3 boas razões pelas quais a análise de dados acessível está novamente na ribalta: as organizações querem mais perceções, querem reduzir o tempo de criação de valor e querem adotar a abordagem self-service.

No mercado atual, as organizações têm que ser capazes de reagir rapidamente. Tomar decisões corretas e suficientes em tempo real só é possível quando se tem boas perceções na organização. Tal requer mais do que uma visão clara dos desempenhos do passado, explica Hylke Visser, Principal Business Solutions Manager  no SAS South West Europe: “As boas decisões não se baseiam somente naquilo que já sabemos, também têm em consideração previsões futuras. É aqui que nos apercebemos das diferenças óbvias entre ferramentas de BI tradicionais - que só olham pelo retrovisor - e ferramentas inovadoras que incluem capacidades analíticas e estatísticas de forma a obter previsões sólidas. Cada vez mais empresas investem os seus recursos nestas ferramentas analíticas.”

De forma a serem mais ágeis, as organizações desejam igualmente ferramentas mais ágeis. O scrum e outras metodologias agile estão em grande destaque atualmente. Tal deve-se ao facto de corrigirem lacunas dos sistemas tradicionais como, por exemplo, os longos ciclos de implementação. Numa época em que os motores de busca podem responder quase imediatamente a questões sobre informação na internet, os utilizadores empresariais anseiam pela mesma experiência de utilizador para os seus dados empresariais. “Queremos ser capazes de começar a trabalhar numa questão quando a questão se coloca, sem ter que criar primeiramente uma Solicitação de Mudança”, disse Visser.

A vontade de adaptar a análise de dados acessível também está relacionada com os custos associados com os projetos BI tradicionais. “Permitir às pessoas explorar os dados de uma forma self-service reduz os custos de TI e, simultaneamente, satisfaz a necessidade de ter mais informação  e reduz o tempo de criação de valor. Especialmente em torno da informação, vemos que os utilizadores empresariais possuem um bom instinto sobre o que pretendem explorar e descobrir nos seus dados.”

Uma plataforma de análise de dados, in-memory, integrada.

Uma plataforma de análise de dados, in-memory, integrada, que combina o mundo BI tradicional com capacidades preditivas e descritivas - tais como o SAS® Visual AnalyticsTM e o SAS® Visual StatisticsTM - responde às necessidades de todos os utilizadores do sistema.  Permitem maior autonomia e uma gestão de dados sólida através das diferentes camadas.

A última camada destas plataformas únicas é a camada BI tradicional. “Muitos utilizadores, quer dentro ou fora da organização, podem processar informação sobre o que aconteceu no passado. Os exemplos típicos são os painéis com KPIs e gráficos que podem ser acedidos através da cloud e dispositivos móveis, mas também interativamente nas ferramentas de produtividade do Microsoft Office como o Excel e o PowerPoint”, explicou Visser.

Na segunda camada, os utilizadores podem extrair a informação mais relevante para si e personalizar os gráficos e painéis de acordo com as suas necessidades. Esta camada self-service acelera o tempo de resposta dos utilizadores empresariais para os seus clientes internos ou externos.

A terceira camada - a “camada de descoberta de dados” - permite aos analistas de negócios descobrir novas correlações no conjunto de dados da organização. Técnicas de exploração permitem encontrar a agulha no palheiro. Alguns métodos realmente bons são os Diagramas Sankey ou as árvores de decisão.

Os verdadeiros cientistas de dados apreciarão particularmente a camada superior que permite a modelação analítica utilizando técnicas como o clustering. Novos clusters identificados podem ser reutilizados, à vez, em ambiente de relatórios de informação tradicional.

Como começar a utilizar a análise de dados acessível?

As organizações não começam a utilizar a análise de dados acessível numa perspetiva de substituição de BI. A análise de dados acessível requer uma mudança mental e cultural na empresa e, como tal, é recomendável iniciar esta atividade numa área ou divisão inovadora da organização. Obter algumas vitórias rápidas, antes de expandir o projeto a toda a organização, suporta o  business case . Além disso, uma divisão que esteja focada na inovação está mais aberta e recetiva a pensar out-of-the-box. “Observamos que as nossas plataformas de análise de dados, únicas e integradas, são frequentemente utilizadas para enriquecer o conjunto de dados existente com novos dados open source, tais como previsão meteorológica e conversas nas redes sociais. Desta forma, é possível aplicar os dados mais rapidamente consoante a procura de mercado, melhorar o desempenho ou desenvolver novos modelos de negócio. Por exemplo, uma empresa de recolha de dados utiliza a nossa solução única in-memory para adicionar informação externa - por exemplo do Registo Predial - ao seu conjunto de dados existente. Ao efetuarem uma avaliação sólida dos fundos e recursos das pessoas com valores em dívida combinados com análises do histórico comportamental, definem o seu método de trabalho. Em alguns casos, uma chamada telefónica pode ser o método mais eficaz de motivar as pessoas a pagar as suas dívidas, noutras situações enviar uma agente da autoridade é a única opção”, explicou Visser.

É igualmente importante incorporar a análise de dados acessível dentro da organização. A nomeação de um Chief Data Officer pode ajudar bastante, tal como a criação de um departamento de inovação. Organizações impulsionadas pelos dados que seguiram estes passos, são tipicamente mais bem-sucedidas. Ao considerar o valor da análise de dados desde o início do processo, os dados podem ser utilizados de uma forma mais eficaz.

Além disso, muitas pessoas subestimam os benefícios da visualização e descoberta de dados. “As folhas de Excel são bastante fiáveis e recolhem os dados adequadamente, mas é a visualização de dados que mostra o verdadeiro poder dos dados. Nesse sentido um workshop, de algumas horas, de visualização de dados pode ser uma experiência reveladora. No SAS Fórum 2016, haverá inúmeras oportunidades para descobrir de que forma uma boa gestão da informação pode ajudar a sua organização. Além disso, é o local ideal para fazer networking com pares que partilham ideias semelhantes, trocar opiniões e aprender com  outras indústrias e empresas que adotaram com sucesso a estratégia da análise de dados acessível”, concluiu Visser.

Share this article with your network:

 

 

Read more about ”Boost your Analytical Experience

Content is loading

Want to learn more?

This Get Inspired Stream is just a sneak preview of all the interesting topics we will discuss at the SAS Forum 2016. Do you want to leverage your knowledge and stay ahead of your competitors?

Stay up to date

Back to Top