Duas pessoas a olharem para uma análise

O que é a análise aumentada?

A sua equipa está constantemente num estado de crescimento, provavelmente agora mais do que nunca. Quer seja através da medição ou monetização, os seus colegas de TI podem começar a ver as ferramentas de análise aumentada como forma de identificar o que os seus utilizadores procuram, o seu valor e como saber que os dados irão ajudar a expandir o seu negócio. Depois de criado "o futuro da análise de dados", a análise aumentada vai ajudar a fornecer as respostas, a compreensão e as ações necessárias num panorama digital acelerado e em constante mudança.

Compreender a análise aumentada

A análise aumentada ajuda a sua equipa a transformar grandes conjuntos de dados em informações mais pequenas e fáceis através de tecnologias estatísticas e linguísticas. Uma combinação de aprendizagem automática, inteligência artificial (IA), insights de dados e aumento explora a forma como a análise pode ser criada, consumida e partilhada com os seus utilizadores.

Desenvolvida em 2017, a análise aumentada inclui três componentes essenciais que as empresas devem compreender:

  1. Aprendizagem automática baseada em algoritmos que têm a capacidade de aprender com os dados sem depender da programação baseada em regras.
  2. Geração de linguagem natural (NLG) que traduz os resultados do computador para palavras e frases que os humanos possam compreender, ou seja, fazer com que os dados pareçam mais humanos.
  3. Insights de automatização, insights orientados por dados que ajudam a determinar a sua estratégia de negócio.

Estes três componentes combinados oferecem um conhecimento aprofundado sobre os padrões ocultos e fornecem uma imagem coesa daquilo que os seus insights e dados não processados podem proporcionar aos utilizadores, assim como de que forma a sua equipa deve informar a empresa sobre o que fazer a seguir.

Os benefícios da análise de dados

A análise aumentada tornou-se numa grande parte das experiências bem-sucedidas dos utilizadores, combinando mais eficazmente os melhores aspetos da inteligência artificial e da curiosidade humana. Alguns dos principais benefícios incluem:

  • Preparação de dados mais rápida. Uma vez que a preparação de dados aumentada consolida várias origens de dados em conjunto mais rapidamente, é possível detetar rapidamente ações repetitivas, associações, insights acelerados e uma maior produtividade para criar recomendações totalmente automatizadas e de qualidade que ajudam a personalizar a experiência do utilizador.

  • Desvio analítico reduzido. O desvio causado por conjuntos de dados incompletos e a falta de contexto só prejudica os resultados dos seus utilizadores. Ao permitir que o computador realize análises geralmente reservadas para ferramentas de análise de dados, a análise aumentada pode reduzir o desvio potencial, ao realizar um intervalo de dados maior, concentrando-se apenas em fatores de importância estatística.

  • Confiança elevada. Sempre que um utilizador interage com os seus dados, oferece dicas para os algoritmos de aprendizagem automática e, ao longo do tempo, fornece recomendações mais relevantes e precisas aos seus utilizadores. Estas sugestões ajudam a aumentar a confiança dos utilizadores, uma vez que os dados fornecidos oferecem itens mais relevantes, como o contexto de negócio, intenção e muito mais. Como os utilizadores veem continuamente as seleções relevantes, podem confiar na sua estratégia e, em seguida, aumentar a confiança no seu negócio.

  • Aumento da literacia de dados. À medida que continua a recolher dados, a sua equipa e os utilizadores têm a oportunidade de ganhar valor com esses dados. Ao fornecer uma análise automatizada dos seus resultados, os utilizadores podem facilmente pesquisar e ver insights graças ao aumento da literacia de dados com um mínimo de esforço. Isto ajuda tanto os utilizadores como a sua organização, uma vez que a criação de uma força de trabalho instruída em dados significa que a acessibilidade já não é um obstáculo.

  • Tempo extra para os membros da equipa. Uma vez que os seus colegas de TI não terão de passar tempo a recolher e analisar grandes quantidades de conjuntos de dados e a processá-los em itens acionáveis, terão mais tempo para se concentrarem em estratégias de negócio de alto nível e projetos especiais. Isto também ajuda a capacitar a sua equipa, pois os recursos disponíveis concentram-se mais em dados e aplicam-se facilmente às suas atividades diárias em vez de reservar essas tarefas aos profissionais de dados.

Desafios das ferramentas de análise de dados

Graças à IA, aprendizagem automática, análise e plataformas de business intelligence (BI), as organizações estão a subir para um novo nível de produtividade e aprendizagem. As ferramentas de análise aumentada ajudam as empresas e os analistas a obter melhores insights sobre como as necessidades dos utilizadores estão em constante mudança. E apesar de existirem muitas vantagens na análise aumentada, podem haver alguns obstáculos para adotar este processo no seu negócio. Alguns exemplos de aspetos a ter em conta incluem:

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

  • Precisão e fidedignidade. A utilização de dados abrangentes sem erros e a atualização de modelos periodicamente significa que os seus dados permanecem atuais e os utilizadores podem confiar que está a fornecer-lhes as informações mais recentes e precisas.

  • Relevância. Filtrar dados irrelevantes é complicado e demorado. Teste os dados regularmente para garantir que apenas os resultados relevantes são povoados para os utilizadores.

  • Desempenho da equipa e escalabilidade. Dependendo das capacidades da sua plataforma e do nível de competências da equipa, implementar análises aumentadas, bem como o volume subsequente, no seu processo poderá abrandar a produtividade momentaneamente.

Integração da análise aumentada para o sucesso do negócio

Embora a análise aumentada esteja presente em alguns tipos de plataformas BI, algumas empresas estão a perceber o quão benéfica pode ser a implementação destas aprendizagens nos seus negócios. À medida que as suas táticas mudam da orientação em dashboard para uma experiência mais dinâmica, bem como na focalização em histórias de dados geradas dinamicamente, pode antecipar as tendências e planeá-las em vez de ser simplesmente reacionário. Ao utilizar ferramentas de análise de negócios para extrair a análise aumentada, encontrará novas formas de interpretação de dados. Não só facilita a análise e atuação dos utilizadores, como também dá ao seu negócio uma vantagem competitiva para tomar melhores decisões e obter mais receitas.

Simplifique os insights dos utilizadores com o Microsoft Power BI

Há muito para aprender sobre os seus utilizadores que a sua equipa ainda nem começou a explorar. Ao adotar a automatização, pode utilizar os insights de dados, a aprendizagem automática e a NLG para proporcionar aos utilizadores uma experiência abrangente e obter uma imagem completa das necessidades e desejos dos seus clientes.

Através da análise aumentada, o Power BI permite às equipas de TI e BI reorientarem os seus processos para se tornarem mais orientadas para os dados sem precisarem de profissionais de dados. Saiba como simplificar os seus processos de negócio criando insights mais rápidos, olhando para os dados de ângulos diferentes, aumentando a produtividade e oferecendo mais oportunidades para tomar melhores decisões.