Há um grande volume de dados no mercado: informações sobre vendas, departamento financeiro, interações com clientes, comportamentos de compras, redes sociais e muito mais.
As empresas enfrentam o desafio de não apenas coletar essas informações, mas também transformá-las em decisões rápidas e precisas. Entretanto, com tantos dados e suas complexidades, a análise manual não é uma opção.
É aí que entra a augmented analytics, uma abordagem que usa IA e aprendizado de máquina (ML) para automatizar e aprimorar o processo de análise de dados.
Com o augmented analytics, a transformação de dados brutos em decisões estratégicas é facilitada, ajudando até mesmo a reagir às mudanças do mercado e gerar vantagem competitiva.
Se você quer entender mais sobre a tecnologia, continue a leitura deste post. Vamos esclarecer dúvidas e dar dicas práticas!
O que é augmented analytics?
O termo análise aumentada, ou augmented analytics, veio da empresa e consultoria global Gartner, no ano de 2017.
O conceito indica o “uso de tecnologias facilitadoras, como aprendizado de máquina e Inteligência Artificial, para ajudar na preparação de dados, gerar e explicar insights, para melhorar a forma como as pessoas analisam dados em plataformas analíticas e de Business Intelligence”.
Ou seja, o augmented analytics usa tecnologias avançadas para automatizar e otimizar o processo de análise de dados. Ao invés de depender exclusivamente de analistas humanos para processar dados, ele usa algoritmos para os insights.
Assim, a análise de dados é mais rápida, precisa e acessível, não sendo exclusiva dos especialistas em TI, por exemplo. Então, dados complexos e volumosos viram insights acionáveis em tempo real para todos na organização, independentemente de seu nível de conhecimento técnico.
Isso significa que, em vez de gastar tempo e recursos significativos na análise manual de dados, os profissionais podem focar em tomar decisões estratégicas baseadas em informações mais fundamentadas.
Além disso, o augmented analytics pode incluir a capacidade de análise preditiva, facilita a democratização dos dados e a automação de processos, ajuda a identificar padrões, prever tendências e descobrir as ações mais adequadas para os mais diversos cenários.
Quais são os benefícios da análise aumentada para as empresas?
Como você viu, as ferramentas de análise aumentada revolucionam a análise de dados, facilitando esse processo e automatizando as operações capazes de gerar insights acionáveis para o dia a dia das empresas.
Com o augmented analytics ou a análise aumentada, em vez de depender exclusivamente de análises tradicionais, a sua empresa pode aproveitar a tecnologia para captar oportunidades que passariam despercebidas.
Tudo se torna mais ágil, já que as ferramentas de IA e aprendizado de máquina identificam padrões e insights automaticamente, reduzindo o tempo necessário para análise.
Mesmo profissionais sem formação técnica em análise de dados podem tirar proveito, não apenas os analistas ou cientistas de dados. Todos podem até mesmo se antecipar às mudanças no mercado, diminuindo riscos ou possíveis prejuízos.
A análise aumentada pode prever o que provavelmente acontecerá no futuro (análise preditiva) e sugerir ações para melhorar os resultados (análise prescritiva).
Ela minimiza os erros humanos, reduz a carga de trabalho manual e libera os colaboradores para se concentrarem em atividades de maior valor. Ela pode personalizar análises e segmentar dados de maneira muito mais detalhada,de acordo com as preferências e necessidades específicas.
A análise aumentada pode lidar com grandes volumes de dados de forma eficiente, precisa e acessível, o que contribui diretamente para o aumento da competitividade e inovação da empresa.
Além de todas essas vantagens, as tecnologias aumentadas costumam ser fáceis de usar,podem ser personalizadas segundo o contexto da área ou setor e, claro, podem ser incorporadas a diferentes fluxos de trabalho comerciais e integradas a outras fontes e sistemas, o que evita os silos de comunicação que impedem que diferentes departamentos tenham acesso aos mesmos dados, causando erros.
Coloque a sua análise de dados em outro patamar
A verdadeira chave para transformar a gestão de dados em estratégias eficientes está na forma como você coleta, organiza e analisa essas informações. Infelizmente, os processos tradicionais de análise de dados são em grande parte manuais, pouco práticos, com inúmeras planilhas ou informações não estruturadas, de má qualidade.
A má qualidade e a má integridade dos dados são os principais desafios para empresas que querem evitar erros, prejuízos, ou resultados estagnados e desatualizados.
Para aplicar métodos tão bons quanto o augmented analytics e democratizar informações de boa qualidade na sua empresa, você precisa de boas tecnologias.
Escolha o melhor custo-benefício, capaz de automatizar os muitos dos processos de análise de dados que a sua empresa normalmente realiza, como a preparação de dados, a geração de insights e interpretação dos resultados. Assim, você gera precisão e passa a agilizar operações.
Se está em dúvidas sobre a tecnologia ideal para a sua empresa, saiba um pouco mais sobre o Zoho Analytics.
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