Duas pessoas examinando análises

O que é análise aumentada?

Sua equipe está constantemente em um estado de crescimento, agora provavelmente mais do que nunca. Seja por medição, seja por monetização, seus colegas de equipe de TI podem começar a pesquisar ferramentas de análise aumentada como uma forma de identificar o que os usuários estão procurando, seu valor e como o conhecimento desses dados ajudará a expandir os negócios. Já chamada de "o futuro da análise de dados", a análise aumentada ajudará a fornecer as respostas, a compreender e a conhecer as ações necessárias em um cenário digital dinâmico e em constante mudança.

Entender a análise ampliada

A análise aumentada ajuda sua equipe a transformar grandes conjuntos de dados em informações menores e mais digeríveis por meio de tecnologias estatísticas e linguísticas. Uma combinação de aprendizado de máquina, IA (inteligência artificial), insights de dados e aumento explora como a análise pode ser criada, consumida e compartilhada com seus usuários.

Desenvolvidos em 2017, existem três componentes essenciais da análise aumentada que as empresas devem entender:

  1. Aprendizado de máquina baseado em algoritmos que têm a capacidade de aprender com dados sem depender de programação baseada em regras.
  2. NLG (geração de linguagem natural) que traduz as descobertas da máquina em palavras e frases que os seres humanos podem entender, ou seja, fazer com que os dados pareçam e soem mais humanos.
  3. Insights de automação, insights baseados em dados que ajudam a determinar sua estratégia de negócios.

Esses três componentes combinados permitem o aprofundamento nos padrões ocultos e fornecem uma imagem coesa sobre o que seus dados brutos e insights podem proporcionar aos usuários e como sua equipe deve informar a empresa sobre o que fazer a seguir.

Os benefícios da análise aumentada

A análise aumentada se tornou uma parte importante das experiências de usuário bem-sucedidas, combinando de maneira mais eficaz os melhores aspectos da inteligência de máquina e da curiosidade humana. Alguns dos principais benefícios são:

  • Preparação de dados mais rápida. Como a preparação de dados aumentada consolida várias fontes de dados mais depressa, você pode detectar com rapidez ações repetitivas, junções, insights acelerados e maior produtividade para criar recomendações de qualidade e totalmente automatizadas para dados que ajudam a personalizar a experiência do usuário.

  • Viés analítico reduzido. O viés causado por conjuntos de dados incompletos e falta de contexto só prejudica os resultados de seus usuários. Permitindo que a máquina execute análises geralmente salvas para o ferramentas de análise de dados, a análise aumentada pode reduzir o viés potencial, lidando uma gama maior de dados com foco apenas em fatores de significância estatística.

  • Confiança elevada. Sempre que um usuário interage com seus dados, isso oferece pistas para os algoritmos de aprendizado de máquina e, com o tempo, fornece recomendações mais relevantes e precisas para os usuários. Essas sugestões ajudam a conquistar a confiança dos usuários, pois os dados fornecidos oferecem itens mais relevantes, como contexto de negócios, intenção e muito mais. Como os usuários podem ver continuamente as seleções relevantes, eles podem confiar em sua estratégia e, assim, ter confiança em seus negócios.

  • Melhora da instrução sobre dados. À medida que você continua a coletar dados, sua equipe e os usuários têm a oportunidade de agregar valor com tais dados. Com uma análise automatizada dos resultados, os usuários podem facilmente pesquisar e visualizar insights graças a sua maior instrução sobre dados, e com esforço mínimo. Isso dá suporte aos usuários e à organização, pois a criação de uma força de trabalho versada em dados significa que a acessibilidade não é mais um obstáculo.

  • Tempo extra para os membros da equipe. Como seus colegas da equipe de TI não terão que gastar tempo coletando e analisando grandes quantidades de conjuntos de dados e destilando-os em itens práticos, eles terão mais tempo para se concentrar em estratégias de negócios de alto nível e projetos especiais. Isso também capacita sua equipe, pois os recursos disponíveis se tornam mais concentrados em dados e se incorporam facilmente às atividades diárias, em vez de as tarefas serem reservadas aos profissionais de dados.

Desafios das ferramentas de análise aumentada

Graças à IA, ao aprendizado de máquina, à análise e às plataformas do BI (business intelligence), as organizações estão chegando a um novo nível de produtividade e aprendizado. Ferramentas de análise aumentada ajudam empresas e analistas a obter melhores insights sobre como as necessidades de seus usuários estão em constante mudança. Embora haja muitas vantagens na análise aumentada, pode haver alguns obstáculos para a adoção desse processo em seus negócios. Alguns exemplos de ações a serem observadas são:

  • A qualidade dos dados de treinamento. Se seus modelos analíticos não estiverem atualizados, os insights serão inúteis.

  • Precisão e confiabilidade. O uso de dados abrangentes sem erros e a atualização periódica de seus modelos significam que os dados permanecem atualizados e os usuários podem ter certeza de que você está fornecendo as informações mais recentes e precisas.

  • Relevância. A filtragem de dados irrelevantes é incômoda e demorada. Teste os dados regularmente para garantir que apenas resultados relevantes sejam fornecidos aos usuários.

  • Desempenho e escalabilidade da equipe. Dependendo dos recursos de sua plataforma e do nível de habilidade da equipe, a implementação de análise aumentada e o volume decorrente dela em seu processo podem reduzir a produtividade momentaneamente.

Integrando a análise aumentada para o sucesso dos negócios

Embora a análise aumentada já exista em alguns tipos de plataformas de BI, algumas empresas agora estão percebendo como a implementação dessas aprendizagens pode ser vantajosa para seus negócios. À medida que suas táticas mudam de centradas no painel para uma experiência mais dinâmica, além de ser mais relacionadas a histórias de dados geradas dinamicamente, você pode antecipar tendências e planejá-las, em vez de simplesmente reagir. Usando o ferramentas de análise de negócios para extrair análise aumentada, você encontrará novas maneiras de interpretar dados. Isso não apenas torna mais fácil para os usuários analisar e agir, mas também dá à sua empresa uma vantagem competitiva para tomar decisões melhores e obter mais receita.

Simplifique os insights dos usuários com o Microsoft Power BI

Há muito o que aprender sobre seus usuários, e sua equipe mal começou a fazê-lo. Adotando a automação, você pode utilizar insights de dados, aprendizado de máquina e NLG para oferecer aos usuários uma experiência integral e dar a você uma visão completa das necessidades e desejos deles.

Por meio de análise aumentada, o Power BI oferece uma maneira para as equipes de TI e BI redirecionarem seus processos e se tornarem orientadas por dados, sem a necessidade de profissionais de dados. Aprenda a simplificar os processos de negócios criando insights mais rápidos, observando os dados de diferentes ângulos, aumentando a produtividade e oferecendo mais oportunidades para melhorar a tomada de decisão.