Saiba Mais Sobre Software de Análise de Big Data
O que é Software de Análise de Big Data?
A enorme quantidade de dados acessíveis às empresas hoje tornou quase uma necessidade para elas implementar algum tipo de software de análise para entender melhor e agir sobre esses dados. Implementar software de análise de big data tem sido uma grande iniciativa para empresas em transformação digital, pois essas ferramentas oferecem uma visibilidade mais profunda dos dados de uma organização. As empresas adotam essas soluções para dar sentido a grandes conjuntos de dados coletados de clusters de big data.
Com a capacidade de visualizar e entender os dados de negócios, os funcionários podem tomar decisões informadas. Por exemplo, os varejistas podem usar essas ferramentas para entender melhor a distribuição de inventário em seus canais e tomar decisões baseadas em dados com base nesses dados. Algumas soluções de análise de big data podem oferecer recursos de inteligência artificial ou aprendizado de máquina, como processamento de linguagem natural, como uma capacidade de interface para ajudar ainda mais os usuários não técnicos.
Quais Tipos de Software de Análise de Big Data Existem?
Muitos tipos de soluções de análise de big data compartilham funcionalidades sobrepostas, enquanto simultaneamente atendem a diferentes personas de usuários, como analistas de dados e analistas financeiros, ou fornecem serviços exclusivos.
Devido à natureza não estruturada dos clusters de big data, essas soluções de análise requerem uma linguagem de consulta para extrair os dados do sistema de arquivos. A maioria dos bancos de dados comerciais de tabelas permite consultas SQL; no entanto, as ferramentas de análise de big data não necessariamente oferecem tais capacidades de linguagem SQL e podem exigir um conhecimento mais intricado de consulta de um cientista de dados. Como alternativa, algumas soluções podem oferecer recursos de autoatendimento para que o funcionário médio possa montar seus próprios gráficos e tabelas a partir de conjuntos de dados de big data.
Ferramentas de análise de big data de autoatendimento
Ferramentas de análise de big data de autoatendimento não requerem conhecimento de codificação, para que usuários finais com pouco ou nenhum conhecimento de codificação possam aproveitá-las para necessidades de dados. Isso permite que usuários de negócios, como representantes de vendas, gerentes de recursos humanos, profissionais de marketing e outros membros de equipes não relacionadas a dados, tomem decisões com base em dados de negócios relevantes. As soluções de autoatendimento geralmente fornecem funcionalidade de arrastar e soltar para a construção de painéis, modelos pré-construídos para consulta de dados e, ocasionalmente, consulta em linguagem natural para descoberta de dados. Semelhante a plataformas de análise, as organizações usam essas ferramentas para construir painéis interativos para descobrir insights acionáveis.
Soluções de análise incorporada
Soluções de análise incorporada oferecem a capacidade de integrar funcionalidades de análise proprietárias em outros aplicativos de negócios. Comumente, as empresas incorporam soluções de análise em softwares como CRMs, ERP e portais (por exemplo, intranets ou extranets). As empresas podem escolher um produto incorporado para promover a adoção do usuário; ao colocar a análise dentro de softwares usados regularmente, as empresas permitem que os funcionários aproveitem os dados disponíveis. Essas soluções fornecem funcionalidade de autoatendimento para que usuários finais de negócios comuns possam aproveitar os dados para melhorar a tomada de decisões.
Quais são os Recursos Comuns do Software de Análise de Big Data?
O software de análise de big data ajuda as empresas a obter uma melhor compreensão de seus dados. A seguir estão alguns recursos principais deste software:
Conectividade de dados: Se as empresas não puderem conectar os dados necessários, então não há utilidade para o software de análise de big data. Os métodos para conectar dados incluem Hadoop e integração Spark, que permite fluxos de trabalho de processamento e distribuição em cima do Apache Hadoop e Apache Spark, respectivamente. Além disso, este software deve permitir a análise de dados que estão armazenados em lakes de dados, armazéns de dados e data lake houses.
Transformação de dados: Para que os dados sejam analisados, eles precisam ser devidamente limpos e transformados em um formato utilizável. O software de análise de big data fornece recursos como análise em tempo real e consulta de dados. Com esses recursos, as empresas podem obter uma visão de alto nível de seus dados em tempo real, permitindo que se faça consultas e os entenda melhor. Através de linguagens de consulta como SQL, os usuários podem consultar seus dados e aprofundar-se em conjuntos de dados e pontos de dados específicos.
Operações de dados: Uma vez que os dados estão conectados (ou integrados) e transformados, eles podem ser analisados. Primeiramente, é importante estabelecer fluxos de trabalho de dados, que podem ajudar a encadear funções específicas e conjuntos de dados para automatizar iterações de análise. Além disso, o software de análise de big data fornece a capacidade de visualizar dados através de painéis, bem como notebooks, que podem ser usados para criar visualizações com consultas predefinidas ou agendadas.
Nem sempre é o caso de que se acessará análises através de uma plataforma de análise independente. Portanto, alguns produtos fornecem capacidades de análise incorporada. Isso permite que os usuários acessem análises dentro de aplicativos de negócios, o que permite um trabalho mais simplificado, já que os usuários não precisam alternar entre aplicativos.
Outros Recursos do Software de Análise de Big Data: Descoberta Governada,
Quais são os Benefícios do Software de Análise de Big Data?
Os dados são comuns e inestimáveis e, dentro desses dados, estão insights que podem impactar os processos e o desempenho de uma organização. Existem aparentemente infinitos insights que uma empresa pode extrair de seus dados e inúmeras razões para utilizar software de análise de big data.
O software de análise de big data ajuda as pessoas a tomarem decisões mais facilmente, permitindo que as equipes obtenham uma visão mais profunda de seus dados. Com o aumento da alfabetização em dados, equipes em toda a empresa, desde vendas até marketing e finanças, podem se tornar mais eficientes e entender melhor como podem melhorar por meio de iniciativas baseadas em dados.
Com o software de análise de big data, as empresas podem ingerir, integrar e preparar fontes de big data. Subsequentemente, elas podem conectar todas as fontes de dados da empresa em uma única plataforma para fazer conexões entre departamentos, visualizar e entender os dados da empresa, incentivar a tomada de decisões baseadas em dados para otimização de negócios e descobrir novos insights que podem melhorar o resultado final.
Permitir a tomada de decisões baseadas em dados: As empresas podem usar software de análise de big data para impulsionar a transformação digital, aproveitando os dados para orientar as decisões de negócios. As empresas podem aproveitar ferramentas de análise e inteligência de negócios (BI) para entender todos os aspectos do negócio, incluindo previsões de contratação, qual campanha de marketing deve ser usada para atingir certos públicos, quais prospects de vendas devem ser abordados primeiro, otimização da cadeia de suprimentos e muitos outros.
Medir e entender o desempenho da empresa: As organizações frequentemente utilizam ferramentas de visualização de dados para rastrear indicadores-chave de desempenho (KPIs) da empresa em tempo real. A partir daí, o software de análise de big data pode ser usado para determinar por que a empresa está superando ou ficando aquém dessas métricas importantes. Quando as partes interessadas desenvolvem uma compreensão aguçada de por que a empresa está se desempenhando da maneira que está, elas podem fazer ajustes e mudanças; se uma equipe estiver ficando aquém de uma meta, elas podem examinar e ajustar processos conforme necessário. É uma coisa simplesmente saber o desempenho de vendas ou números de tráfego na web, mas é outra coisa aprofundar-se nas razões por trás disso e adaptar-se com base no que é bem-sucedido e no que não é.
Descobrir novos insights acionáveis: As ferramentas de análise combinam dados de uma variedade de fontes, incluindo software de contabilidade, software de planejamento de recursos empresariais (ERP), software de CRM, software de automação de marketing, e outros. Os analistas de dados podem aproveitar esses dados integrados para encontrar correlações entre diferentes departamentos, e seus processos e ações, para descobrir insights anteriormente ocultos. Por exemplo, é possível que certas táticas de vendas tenham impactos variados nos números de um produto específico em comparação com outro.
Os analistas podem descobrir esse impacto comparando a lista de contas fechadas de seu CRM da empresa com produtos enviados em seu sistema ERP. As equipes geralmente são isoladas e usam softwares diferentes, então esses insights que eram tradicionalmente mais difíceis de descobrir, agora são facilitados.
Quem Usa Software de Análise de Big Data?
Analistas de dados: Dependendo da complexidade do software, é provável que sejam necessários analistas. Eles podem ajudar a configurar as consultas, painéis e notebooks necessários para outros funcionários e equipes. Eles podem criar consultas complexas dentro das plataformas para obter uma compreensão mais profunda dos dados críticos para os negócios.
Equipes de operações e cadeia de suprimentos: A cadeia de suprimentos de uma empresa frequentemente tem muitos pontos de contato e, como resultado, muitos pontos de dados. Portanto, os funcionários que trabalham em equipes de operações e cadeia de suprimentos podem usar software de análise de big data para obter uma melhor compreensão de seus departamentos e dos dados gerados, como de um sistema ERP. Esses aplicativos rastreiam tudo, desde contabilidade até cadeia de suprimentos e distribuição; ao inserir dados da cadeia de suprimentos neste software, os gerentes de cadeia de suprimentos podem otimizar vários processos para economizar tempo e recursos.
Equipes financeiras: As equipes financeiras aproveitam o software de análise de big data para obter insights e compreensão dos fatores que impactam o resultado final de uma organização. Através de integrações com sistemas financeiros, como software de contabilidade, funcionários como diretores financeiros (CFOs) podem ver o quão bem a empresa está se saindo. Como mencionado acima, esses funcionários provavelmente acessarão o software através de painéis de autoatendimento configurados por analistas de dados. Ao integrar dados financeiros com vendas, marketing e outros dados de operações, as equipes de contabilidade e finanças extraem insights acionáveis que podem não ter sido descobertos através do uso de ferramentas tradicionais.
Equipes de vendas e marketing: As equipes de vendas também buscam melhorar métricas financeiras e podem se beneficiar tremendamente ao serem mais orientadas por dados. Através do uso de ferramentas de análise de autoatendimento e soluções de análise incorporada, elas podem obter insights sobre contas potenciais, desempenho de vendas e previsão de pipeline, entre muitos outros casos de uso. Usar ferramentas de análise em uma equipe de vendas pode ajudar as empresas a otimizar seus processos de vendas e influenciar a receita.
Para as equipes de marketing, rastrear o desempenho das campanhas é fundamental. Como elas executam diferentes tipos de campanhas, incluindo marketing por e-mail, publicidade digital ou até mesmo campanhas de publicidade tradicional, as ferramentas de análise permitem que as equipes de marketing rastreiem o desempenho dessas campanhas em um local central.
Consultores: As empresas nem sempre têm o luxo de construir, desenvolver e otimizar suas próprias soluções de análise. Algumas empresas optam por empregar consultores externos, como provedores de consultoria em inteligência de negócios (BI). Esses provedores buscam entender um negócio e seus objetivos, interpretar dados e oferecer conselhos para garantir que os objetivos sejam alcançados. Os consultores de BI frequentemente têm conhecimento específico do setor, além de seus conhecimentos técnicos, com experiência em saúde, negócios e outros campos.
Quais são as Alternativas ao Software de Análise de Big Data?
Alternativas ao software de análise de big data podem substituir esse tipo de software, parcial ou completamente:
Plataformas de análise: As plataformas de análise podem incluir integrações de big data, mas são ferramentas de foco mais amplo que facilitam os seguintes cinco elementos: preparação de dados, modelagem de dados, mistura de dados, visualização de dados e entrega de insights.
Software de análise de logs: Empresas que estão focadas em dados de logs podem se beneficiar ao implantar software de análise de logs, que é usado para analisar dados de logs de aplicativos e sistemas. Deve-se ter em mente que este software é muito mais limitado em termos de tipos de dados e fontes de dados às quais pode ser conectado. No entanto, como o software de análise de logs se concentra em logs, ele frequentemente fornece detalhes mais granulares em torno de dados relacionados a logs.
Software de análise de fluxo: Quando se procura por ferramentas especificamente voltadas para a análise de dados em tempo real, o software de análise de fluxo é uma solução ideal. Essas ferramentas ajudam os usuários a analisar dados em transferência através de APIs, entre aplicativos e mais. Este software pode ser útil com dados da internet das coisas (IoT), que frequentemente se deseja analisar em tempo real.
Software de análise preditiva: O software de análise de big data de propósito amplo permite que as empresas realizem várias formas de análise, como prescritiva, descritiva e preditiva. Empresas que estão focadas em olhar para seus dados passados e presentes para prever resultados futuros podem usar software de análise preditiva para uma solução mais afinada.
Software de análise de texto: O software de análise de big data é focado em dados estruturados ou numéricos, permitindo que os usuários se aprofundem e explorem números para informar decisões de negócios. Se o usuário estiver procurando focar em dados não estruturados ou de texto, as soluções de análise de texto são a melhor opção. Essas ferramentas ajudam os usuários a entender rapidamente e extrair análise de sentimento, frases-chave, temas e outros insights de dados de texto não estruturados.
Software Relacionado ao Software de Análise de Big Data
Soluções relacionadas que podem ser usadas junto com o software de análise de big data incluem:
Software de armazém de dados: A maioria das empresas possui um grande número de fontes de dados díspares, então, para integrar melhor todos os seus dados, elas implementam um armazém de dados. Os armazéns de dados podem abrigar dados de vários bancos de dados e aplicativos de negócios, o que permite que ferramentas de BI e análise extraiam todos os dados da empresa de um único repositório. Essa organização é crítica para a qualidade dos dados que são ingeridos pelo software de análise.
Software de preparação de dados: Uma solução chave necessária para uma análise de dados fácil é uma ferramenta de preparação de dados e outras ferramentas de gerenciamento de dados relacionadas. Essas soluções permitem que os usuários descubram, combinem, limpem e enriqueçam dados para uma análise simples. As ferramentas de preparação de dados são frequentemente usadas por equipes de TI ou analistas de dados encarregados de usar ferramentas de BI. Algumas plataformas de BI oferecem recursos de preparação de dados, mas empresas com uma ampla gama de fontes de dados frequentemente optam por uma ferramenta de preparação dedicada.
Quais Empresas Devem Comprar Software de Análise de Big Data?
Como tem sido frequentemente dito, os dados são o combustível que impulsiona os negócios modernos. Embora seja um clichê, não há dúvida de que é verdade. Portanto, empresas em todo o mundo e em todos os setores devem considerar algum tipo de solução de análise, como a análise de big data, para dar sentido a esses dados e começar a tomar decisões baseadas em dados.
Serviços financeiros: Dentro de instituições financeiras, como corretoras de seguros, bancos e cooperativas de crédito, é comum o uso de uma série de sistemas diferentes. Essas empresas têm dados que vão desde registros de clientes, até transações, dados de mercado e mais. Com a proliferação de sistemas vem mais dados. Com uma solução de análise robusta em vigor, elas podem obter uma melhor compreensão dos dados que estão sendo produzidos pelos vários sistemas em toda a empresa. Como um setor altamente regulamentado, os usuários podem se beneficiar de capacidades de acesso governado, que podem ser particularmente benéficas, pois podem ajudar na auditoria dos processos da empresa.
Saúde: No espaço da saúde, práticas de dados ruins podem ter consequências graves ou até mesmo fatais. O software de análise de big data pode ajudar essas organizações a ter uma visão abrangente de seus dados, como registros de pacientes, reivindicações de seguro, finanças e mais. Através da implementação de análises, as empresas de saúde podem reduzir riscos e custos, e tornar seu faturamento e cobranças mais inteligentes.
Varejo: Organizações de varejo, sejam elas B2C, B2B, D2C ou outras, dependem de dados para tomar decisões informadas. Por exemplo, um vendedor de impressoras, para administrar um negócio bem-sucedido, deve acompanhar muitas coisas, como seu inventário, vendas, sua equipe de vendas e devoluções. Se todos esses dados forem mantidos isolados em diferentes sistemas, não há uma única fonte de verdade e os departamentos não podem ter uma conversa sobre o estado real dos dados do negócio. Com o software de análise de big data configurado e conectado a todas as fontes de dados relevantes, qualquer negócio de varejo pode ver benefícios e tomar decisões significativas baseadas em dados.
Como Comprar Software de Análise de Big Data
Levantamento de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Análise de Big Data
Se uma empresa está apenas começando sua jornada de análise, o g2.com pode ajudar na seleção do melhor software para a empresa e caso de uso específicos. Como a solução particular pode variar com base no tamanho da empresa e no setor, o G2 é um ótimo lugar para classificar e filtrar avaliações com base nesses critérios, entre muitos outros.
Como mencionado acima, a variedade, volume e velocidade dos dados são vastos. Portanto, os usuários devem pensar em como a solução particular se encaixa em suas necessidades específicas, bem como em suas necessidades futuras à medida que acumulam mais dados.
Para encontrar a solução certa, os compradores devem determinar os pontos problemáticos e anotá-los. Estes devem ser usados para ajudar a criar uma lista de verificação de critérios. Além disso, o comprador deve determinar o número de funcionários que precisarão usar este software, pois isso determina o número de licenças que provavelmente comprarão.
Ter uma visão holística do negócio e identificar pontos problemáticos pode ajudar a equipe a dar o pontapé inicial na criação de uma lista de verificação de critérios. A lista de verificação serve como um guia detalhado que inclui recursos necessários e desejáveis, incluindo orçamento, recursos, número de usuários, integrações, requisitos de segurança, soluções em nuvem ou locais, e mais.
Dependendo do escopo da implantação, pode ser útil produzir uma solicitação de informações (RFI), uma lista de uma página com alguns pontos descrevendo o que é necessário de um software de análise de big data.
Comparar Produtos de Software de Análise de Big Data
Crie uma lista longa
Desde atender às necessidades de funcionalidade de negócios até a implementação, as avaliações de fornecedores são uma parte essencial do processo de compra de software. Para facilitar a comparação após todas as demonstrações estarem completas, ajuda a preparar uma lista consistente de perguntas sobre necessidades e preocupações específicas para fazer a cada fornecedor.
Crie uma lista curta
A partir da lista longa de fornecedores, é útil reduzir a lista de fornecedores e chegar a uma lista mais curta de concorrentes, de preferência não mais do que três a cinco. Com esta lista em mãos, as empresas podem produzir uma matriz para comparar os recursos e preços das várias soluções.
Conduza demonstrações
Para garantir que a comparação seja completa, o usuário deve demonstrar cada solução na lista curta com o mesmo caso de uso e conjuntos de dados. Isso permitirá que a empresa avalie de forma semelhante e veja como cada fornecedor se compara à concorrência.
Seleção de Software de Análise de Big Data
Escolha uma equipe de seleção
Como o software de análise de big data é tudo sobre os dados, o usuário deve garantir que o processo de seleção seja orientado por dados também. A equipe de seleção deve comparar notas, fatos e números que anotaram durante o processo, como tempo para insight, número de visualizações e disponibilidade de capacidades de análise avançada.
Negociação
Só porque algo está escrito na página de preços de uma empresa, não significa que não seja negociável (embora algumas empresas não cedam). É imperativo abrir uma conversa sobre preços e licenciamento. Por exemplo, o fornecedor pode estar disposto a dar um desconto para contratos de vários anos ou por recomendar o produto a outros.
Decisão final
Após esta etapa, e antes de se comprometer totalmente, é recomendado realizar um teste ou programa piloto para testar a adoção com um pequeno tamanho de amostra de usuários. Se a ferramenta for bem utilizada e bem recebida, o comprador pode ter confiança de que a seleção foi correta. Caso contrário, pode ser hora de voltar à prancheta.
Quanto Custa o Software de Análise de Big Data?
As empresas decidem implantar software de análise de big data com o objetivo de obter algum grau de retorno sobre o investimento (ROI).
Retorno sobre o Investimento (ROI)
Como estão procurando recuperar suas perdas que gastaram no software, é fundamental entender os custos associados a ele. Como mencionado acima, este software é normalmente cobrado por usuário, o que às vezes é escalonado dependendo do tamanho da empresa. Mais usuários geralmente se traduzem em mais licenças, o que significa mais dinheiro.
Os usuários devem considerar quanto é gasto e comparar isso com o que é ganho, tanto em termos de eficiência quanto de receita. Portanto, as empresas podem comparar processos entre pré e pós-implantação do software para entender melhor como os processos foram melhorados e quanto tempo foi economizado. Elas podem até mesmo produzir um estudo de caso (seja para fins internos ou externos) para demonstrar os ganhos que viram com o uso da ferramenta de análise de big data.
Implementação de Software de Análise de Big Data
Como o Software de Análise de Big Data é Implementado?
A implementação difere drasticamente dependendo da complexidade e escala dos dados. Em organizações com grandes quantidades de dados em fontes díspares (por exemplo, aplicativos, bancos de dados, etc.), muitas vezes é sensato utilizar uma parte externa, seja um especialista em implementação do fornecedor ou uma consultoria terceirizada. Com vasta experiência, eles podem ajudar as empresas a entender como conectar e consolidar suas fontes de dados e como usar o software de forma eficiente e eficaz.
Quem é Responsável pela Implementação do Software de Análise de Big Data?
Pode ser necessário muitas pessoas, ou muitas equipes, para implantar adequadamente uma plataforma de análise. Isso ocorre porque os dados podem atravessar equipes e funções. Como resultado, é raro que uma pessoa ou mesmo uma equipe tenha uma compreensão completa de todos os ativos de dados de uma empresa. Com uma equipe multifuncional em vigor, uma empresa pode juntar seus dados e começar a jornada de análise, começando com a preparação e gerenciamento adequados dos dados.
Tendências de Software de Análise de Big Data
Alfabetização em dados
Os dados de negócios não estão mais trancados em silos. Com soluções de análise de big data, mais usuários em uma empresa podem encontrar, acessar e analisar esses dados. Além disso, software de inteligência artificial (IA), como software de processamento de linguagem natural (NLP), ajudam a tornar a busca por dados mais fácil e poderosa, fornecendo resultados mais precisos.
Implementar software de análise tem sido uma grande iniciativa para empresas em transformação digital, pois essas ferramentas oferecem uma visibilidade mais profunda dos dados de uma organização. As empresas adotam essas soluções para dar sentido a grandes conjuntos de dados coletados de todas as suas várias fontes.
Mudança para a nuvem
A mudança da análise de dados local para a nuvem está em andamento há vários anos, com mais e mais empresas movendo seus dados e insights de dados para a nuvem. Isso está acontecendo por várias razões, como tempo para insights. A mudança da infraestrutura local ajudou muitas empresas a permitir o trabalho com dados em qualquer lugar onde se tenha acesso à nuvem—em qualquer lugar com acesso à internet.
IA conversacional
Historicamente, para consultar dados dentro de uma solução de análise, os usuários precisavam dominar uma linguagem de consulta como SQL. Com o aumento das interfaces conversacionais, os usuários descobrem os dados e insights que estão procurando usando linguagem intuitiva. Métodos intuitivos de consulta de dados significam permitir que uma base de usuários maior acesse e entenda os dados da empresa.
Aprendizado de máquina
A IA está rapidamente se tornando um recurso promissor de soluções de análise ao longo de toda a jornada de dados, desde a ingestão até os insights. Desde a preparação de dados com IA até insights inteligentes, nos quais a plataforma sugere visualizações para o usuário final, as soluções de análise de big data estão se tornando rapidamente mais poderosas. O aprendizado de máquina está ajudando os usuários finais a descobrir insights ocultos, permitindo que eles façam sentido dos dados e os ajudem a entender o que estão vendo.
