O que exatamente é análise avançada?
A análise avançada é uma abordagem de análise de dados que analisa informações de negócios de uma variedade de fontes de dados usando modelagem preditiva, algoritmos de aprendizado de máquina, aprendizado profundo, automação de processos de negócios e outras metodologias estatísticas.
Além das abordagens padrão de business intelligence (BI), a análise avançada usa a ciência de dados para antecipar tendências e avaliar a probabilidade de eventos futuros. Isso, por sua vez, pode ajudar uma organização a ser mais ágil e aumentar consideravelmente sua precisão na tomada de decisões.
Ferramentas de análise avançada, que são frequentemente usadas por cientistas de dados, integram e expandem análises prescritivas e análises preditivas, ao mesmo tempo que fornecem várias opções para uma melhor visualização e modelos preditivos.
Qual é o significado da análise avançada?
A análise avançada é um recurso significativo para as empresas porque lhes permite extrair mais funcionalidade de seus ativos de dados, independentemente de onde estejam alojados ou do formato em que estejam. A análise avançada também pode ajudar a resolver alguns dos problemas de negócios mais sofisticados que relatórios de BI padrão, não.
Uma empresa de bens de consumo embalados, por exemplo, pode precisar fazer as seguintes perguntas para desenvolver um mecanismo de marketing contextual:
- Quando é provável que o estoque de um item do cliente acabe?
- Quando eles respondem melhor à publicidade de marketing durante o dia ou a semana?
- Qual valor de lucro pode ser esperado durante a promoção naquele momento?
- A que faixa de preço é mais provável que comprem?
A análise avançada pode ajudar uma empresa a determinar respostas exatas a essas perguntas, integrando modelos de consumo com dados históricos e inteligência artificial (IA).
Quais são as diferenças entre business intelligence e análises avançadas?
A análise avançada fornece soluções para muitas consultas e incorpora elementos de inteligência de negócios.
Quais são as vantagens de usar análises avançadas?
A análise avançada oferece os seguintes benefícios, além de permitir um melhor uso dos ativos de dados e dar aos tomadores de decisão mais confiança na precisão dos dados:
Previsão exata. A análise avançada pode validar ou refutar a previsão e os modelos de previsão com mais precisão do que as ferramentas de BI padrão, que ainda incluem um elemento de incerteza.
As decisões são tomadas mais rapidamente. Com previsões de alta precisão, os líderes podem agir mais rapidamente, certos de que as ações da empresa produzirão as consequências pretendidas e de que bons resultados podem ser replicados.
Compreensão aprimorada. A análise avançada fornece um maior grau de percepção acionável de dados, como preferências do consumidor, tendências de mercado e processos de negócios críticos, permitindo que as partes interessadas tomem decisões baseadas em dados que têm um impacto direto em sua estratégia.
O gerenciamento de riscos foi aprimorado. O maior grau de precisão fornecido pelas previsões analíticas avançadas pode ajudar as organizações a reduzir a probabilidade de erros caros.
Prepare-se para desafios e oportunidades. A análise avançada emprega modelos estatísticos para antecipar possíveis dificuldades no caminho atual da empresa ou novas possibilidades, permitindo que as partes interessadas mudem rapidamente de curso e obtenham melhores resultados.
Quais são alguns exemplos de técnicas analíticas avançadas?
A análise avançada pode ajudar as empresas a obter uma vantagem competitiva. A seguir estão alguns exemplos de abordagens analíticas avançadas amplamente utilizadas:
Mineração de dados é o processo de mineração de dados. Por meio da análise de dados, essa técnica filtra enormes conjuntos de dados para descobrir padrões e criar correlações para solucionar problemas.
Analise suas emoções. Essa abordagem identifica o tom emocional de um corpo de texto usando processamento de linguagem natural, análise de texto e biometria.
Análise de clusters. Essa técnica conecta itens de dados não estruturados com base em semelhanças descobertas entre eles.
Processamento de eventos complexos. Esta abordagem usa tecnologia para prever ocorrências de alto nível que devem ocorrer como resultado de certos conjuntos de entradas de baixo nível.
Análise em grandes quantidades de dados Este é o processo de análise de grandes quantidades de dados organizados, semiestruturados e não estruturados para descobrir informações como padrões ocultos, correlações, tendências de mercado e preferências do consumidor.
O aprendizado de máquina é um tipo de inteligência artificial. Os avanços do aprendizado de máquina aumentaram muito a velocidade com que os dados podem ser processados e analisados, permitindo disciplinas como a análise preditiva.
Visualização de dados. Essa técnica de apresentação gráfica de dados torna a análise e o compartilhamento de dados mais acessíveis entre as empresas.
Quais são alguns exemplos de aplicativos analíticos avançados?
A seguir estão apenas alguns exemplos de como um software de análise sofisticado pode ajudar os processos da empresa.
Métricas para marketing
As empresas de marketing podem usar análises avançadas para desenvolver campanhas de marketing direcionadas e personalizadas, evitando gastar dinheiro em táticas malsucedidas. A análise de resultados futuros também pode ajudar uma empresa a identificar possibilidades de upsell e otimizar o funil de marketing.
Otimização da cadeia de suprimentos. Uma empresa pode usar análises avançadas para levar em consideração a demanda, mudanças de custo e mudanças nas preferências do cliente para desenvolver uma cadeia de suprimentos ágil que possa reagir rapidamente às mudanças nas condições do mercado.
Gestão de riscos. Ao avaliar conjuntos de dados e fluxos de dados específicos em tempo real, a análise avançada pode ajudar os cientistas de dados a identificar tendências que podem sugerir altos níveis de risco, como fraude de pagamento ou obrigações de seguro.
Operações no negócio. A análise avançada pode ajudar as empresas a otimizar e adaptar seus processos para melhor atender às previsões sobre as mudanças nas circunstâncias ou tendências do mercado, eventualmente aumentando a receita.
Analisando ferramentas analíticas avançadas
Uma variedade de soluções analíticas sofisticadas estão disponíveis. Dependendo da aplicação, cada um tem vantagens distintas. Essas ferramentas são classificadas em dois tipos: código aberto e proprietário.
Ferramentas de código aberto
Muitos cientistas de dados que trabalham com aprendizado de máquina e análise preditiva agora usam tecnologias de código aberto. Eles incluem linguagens de programação e ambientes de computador, como Hadoop e Spark. Os usuários geralmente apreciam as ferramentas analíticas avançadas de código aberto porque geralmente são acessíveis para usar, têm funcionalidade robusta e são apoiadas por uma comunidade de usuários que está sempre inovando as ferramentas.
Ferramentas proprietárias
No lado proprietário, a Microsoft, a IBM e o SAS Institute fornecem recursos analíticos avançados. A maioria precisa de uma base técnica sólida, bem como de um domínio de metodologias matemáticas.
No entanto, uma nova geração de soluções de análise de autoatendimento surgiu nos últimos anos, tornando os recursos mais acessíveis aos diversos usuários de negócios.
