Saiba Mais Sobre Plataformas de Análise
Quais são os recursos comuns das soluções de análise?
Plataformas de software de análise são uma grande ajuda para qualquer organização que precise de visualização de dados em tempo hábil de análises de alto nível. A seguir estão alguns recursos principais dentro das plataformas de análise que podem ajudar os usuários a aproveitá-las ao máximo:
Preparação de dados: Embora software de preparação de dados autônomoexista que auxilia na descoberta, combinação, combinação, limpeza e enriquecimento de dados—para que grandes conjuntos de dados possam ser facilmente integrados, consumidos e analisados—plataformas de análise devem incorporar essas funcionalidades em sua oferta principal. Em particular, plataformas de análise devem suportar combinação e modelagem de dados, permitindo que o usuário final combine dados de diferentes bancos de dados e outras fontes de dados e desenvolva modelos de dados robustos desses dados. Este é um passo crítico para dar significado ao caos, combinando dados de várias fontes.
Gestão de dados: Uma vez que os dados estão devidamente integrados, eles devem ser geridos. Isso inclui restringir o acesso a dados a certos usuários, por exemplo. Embora algumas empresas optem por uma solução de gestão de dados autônoma, como um data warehouse, plataformas de análise devem, por definição, fornecer algum nível de gestão de dados.
Modelagem e combinação de dados: Como mencionado, não é eficiente e muitas vezes não é eficaz examinar dados quando eles estão espalhados por muitos sistemas. Como uma nuvem de negócios, plataformas de análise ajudam as empresas a consolidar dados e combinar pontos de dados para entender a relação entre os dados e derivar insights profundos.
Relatórios e painéis: Painéis em tempo real e em camadas são um recurso central das plataformas de análise. Os usuários podem programar seu software de análise para exibir métricas de sua escolha e criar vários painéis que mostram análises relacionadas a equipes ou iniciativas específicas. De análises preditivas de tráfego de sites a taxas de conversão de clientes em um período especificado, os usuários podem escolher suas métricas preferidas para apresentar nos painéis e criar quantos painéis forem necessários.
Os administradores podem ajustar as permissões de diferentes painéis para que sejam acessíveis aos usuários da empresa que mais precisam deles. Os usuários podem compartilhar painéis específicos em monitores de escritório ou capturar imagens dos painéis para salvar e compartilhar conforme necessário. Alguns produtos de plataforma de análise podem permitir que os usuários explorem painéis em seus dispositivos móveis.
Autoatendimento: Organizações usam essas ferramentas para construir painéis interativos para descobrir insights acionáveis. 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.
Análises avançadas: Muitas soluções de análise estão incorporando recursos avançados, às vezes chamados de análises aumentadas, para entender melhor os dados de uma empresa, mesmo sem suporte de TI. Isso pode incluir capacidades de análise preditiva e descoberta de dados, que incluem sugestões inteligentes para visualização de dados e sugestões baseadas em aprendizado de máquina para insights mais profundos.
Outros recursos incluem Detecção de anomalias, Baseado em consultas, Pesquisa, Tradicional
Quais são os benefícios de usar plataformas de análise?
Substituir software antigo ou disperso: As empresas podem substituir soluções de armazenamento de dados desatualizadas e ferramentas de relatórios e migrar para uma nuvem de negócios abrangente como uma plataforma de análise. No entanto, a migração de dados não é essencial para implantar uma solução de análise, pois as empresas podem não ter tempo ou recursos para fazê-lo. Portanto, deve-se notar que essas plataformas podem se integrar a uma variedade de soluções, como planejamento de recursos empresariais (ERP) e software de gestão de relacionamento com o cliente (CRM).
Melhorar a produtividade: Os dias de vasculhar dezenas, se não centenas, de sistemas e precisar de imenso suporte de TI já passaram. Com plataformas de análise (especialmente aquelas que são de autoatendimento e têm recursos como pesquisa em linguagem natural), qualquer pessoa em busca de dados e análise de dados, incluindo usuários de negócios comuns, pode obter insights de seus dados.
Economizar tempo (automação): Para a maioria das plataformas de análise, os usuários não precisam mais de um forte conhecimento em linguagens de consulta. Em vez disso, a descoberta de dados e a análise de causa raiz permitem que os usuários recebam automaticamente alertas e insights sobre seus dados e sejam notificados se os dados mudaram significativamente.
Reduzir erros: Embora ferramentas autônomas de preparação de dados possam ser a solução certa para empresas com dados particularmente complexos, plataformas de análise permitem que os usuários limpem e preparem seus dados por meio de métodos de mapeamento de dados e deduplicação.
Consolidar dados: Nesta era orientada por dados, essencialmente todo programa e dispositivo que uma empresa possui produz dados massivos. Para entender esses dados diversos da melhor maneira possível, combiná-los por meio de métodos como combinação de dados, que permite que os usuários integrem dados de várias fontes em um conjunto de dados funcional, é frequentemente necessário.
Melhorar processos: Sem uma plataforma de análise para ser usada em toda a empresa, os processos podem ser lentos e ineficientes, pois as partes interessadas buscam dados de fontes dispersas e solicitam dados de várias pessoas. Plataformas de análise podem ajudar um usuário de negócios a acessar rapidamente dados e análise de dados e compartilhá-los com partes interessadas internas e externas.
Quem usa ferramentas de análise?
Plataformas de análise podem ter usuários internos e externos.
Usuários internos
Analistas de dados e cientistas de dados: Esses funcionários são geralmente os usuários avançados das ferramentas de análise, criando consultas complexas dentro das plataformas para obter uma compreensão mais profunda dos dados críticos para os negócios. Essas equipes também podem ser encarregadas de construir painéis de autoatendimento para distribuir a outras equipes.
Equipes de vendas: As equipes de vendas usam ferramentas de análise de autoatendimento e soluções de análise incorporadas para 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.
Equipes de marketing: As equipes de marketing frequentemente executam diferentes tipos de campanhas, incluindo marketing por e-mail, publicidade digital ou até mesmo campanhas de publicidade tradicional. Ferramentas de análise permitem que as equipes de marketing acompanhem o desempenho dessas campanhas em um local central.
Equipes financeiras: As equipes financeiras utilizam software de análise para obter insights sobre os fatores que impactam o resultado financeiro de uma organização. Ao integrar dados financeiros com dados de vendas, marketing e outras operações, as equipes de contabilidade e finanças obtêm insights acionáveis que podem não ter sido descobertos usando ferramentas tradicionais.
Equipes de operações e cadeia de suprimentos: Soluções de análise frequentemente utilizam o sistema ERP de uma empresa como fonte de dados. Essas aplicações rastreiam tudo, desde contabilidade até cadeia de suprimentos e distribuição; gerentes de cadeia de suprimentos podem otimizar vários processos para economizar tempo e recursos, inserindo dados da cadeia de suprimentos em uma plataforma de análise.
Usuários externos
Consultores: Empresas, especialmente as maiores, nem sempre entendem a amplitude e profundidade de seus dados, talvez nem mesmo sabendo por onde começar. Um consultor externo com uma plataforma de análise poderosa pode ajudar as empresas a entender melhor seus dados e, como resultado, tomar decisões de negócios mais informadas.
Os usuários podem considerar entrar em contato com parceiros de consultoria de BI para ajudar a determinar as análises e dados mais relevantes a serem capturados sobre o sucesso geral da empresa. Após uma consulta adequada, essas agências podem oferecer assistência na configuração ou escolha de ferramentas de BI. Algumas dessas agências podem ajudar as empresas em todo o processo de BI, desde a análise completa de dados até a definição de processos ou protocolos relacionados à coleta de dados. Um relacionamento com esses consultores pode ser altamente benéfico para usuários que nunca realizaram análise de dados antes ou desejam otimizar os relatórios da empresa.
Parceiros: Parcerias entre empresas frequentemente envolvem compartilhamento de dados e colaboração entre empresas. Como resultado, um repositório centralizado de dados, que permitiria gestão de dados, consulta de dados e insights de dados, pode fornecer uma ferramenta essencial para que essas empresas tenham sucesso juntas, fornecendo-lhes uma visão panorâmica de seus dados.
Quais são as alternativas às plataformas de análise?
Alternativas às plataformas de análise podem substituir esse tipo de software, parcial ou completamente:
Software de análise de marketing: Empresas que procuram ferramentas voltadas para casos de uso de marketing e dados de marketing (por exemplo, relacionados ao direcionamento de prospects) devem procurar soluções de análise de marketing que sejam construídas para esse propósito.
Software de análise de vendas: Embora dados de vendas, como previsões de receita e negócios fechados, possam ser importados e analisados em plataformas de análise de propósito geral, plataformas de análise de vendas podem fornecer uma análise mais granular de dados relacionados a vendas e podem ter melhores integrações com ferramentas de vendas, como CRMs.
Software de análise de logs: Se uma empresa deseja se concentrar na análise de seus dados de log de aplicativos e sistemas, pode se beneficiar de software de análise de logs, que ajuda a habilitar a documentação de arquivos de log de aplicativos para registros e análises.
Software de análise preditiva: Plataformas de análise de propósito amplo permitem que as empresas realizem várias formas de análise, como prescritiva, descritiva e preditiva. Como as plataformas de análise permitem esses diferentes tipos de análises, elas podem não fornecer os recursos mais robustos para qualquer tipo. Portanto, empresas focadas em analisar dados passados e presentes para prever resultados futuros podem usar software de análise preditiva para uma solução mais ajustada.
Software de análise de texto: Plataformas de análise são focadas em dados estruturados ou numéricos, permitindo que os usuários explorem e investiguem números para informar decisões de negócios. Soluções de análise de texto são a melhor opção se o usuário deseja se concentrar em dados não estruturados ou de texto. 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 de visualização de dados: Ferramentas de visualização de dados podem ser um excelente ponto de partida para empresas que desejam entender melhor seus dados. Com capacidades que incluem painéis e relatórios, o software de visualização de dados pode frequentemente ser rápido e fácil de configurar e é frequentemente mais barato do que plataformas de análise mais robustas.
No entanto, é essencial reconhecer suas limitações. Soluções de visualização de dados fazem o que dizem na caixa: visualização. Elas não fornecem ao usuário uma solução de análise de ponta a ponta, desde a preparação de dados até insights de dados, nem oferecem capacidades significativas de gestão de dados.
Como escolher as melhores ferramentas de análise
Levantamento de Requisitos (RFI/RFP) para Plataformas de Análise
Se uma empresa está apenas começando e procurando comprar a primeira plataforma de análise, ou talvez uma organização precise atualizar um sistema legado—onde quer que uma empresa esteja em seu processo de compra, o g2.com pode ajudar a selecionar a melhor plataforma de análise.
Os pontos problemáticos específicos do negócio podem estar relacionados a todo o trabalho manual que deve ser concluído. Se a empresa acumulou muitos dados, precisa procurar uma solução que possa crescer com a organização. Os usuários devem pensar nos pontos problemáticos e anotá-los; esses devem ser usados para ajudar a criar uma lista de verificação de critérios. Além disso, o comprador deve determinar o número de funcionários que precisam desse 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 é um guia detalhado com recursos necessários e desejáveis, incluindo orçamento, recursos, número de usuários, integrações, requisitos de segurança, soluções em nuvem ou no local, e mais.
Dependendo do escopo da implantação, pode ser útil produzir um RFI, uma lista de uma página com alguns pontos descrevendo o que é necessário de uma plataforma de análise.
Comparar Produtos de Plataformas de Análise
Crie uma lista longa
Desde atender às necessidades de funcionalidade de negócios até a implementação, as avaliações de fornecedores são essenciais para o processo de compra de software. Para facilitar a comparação, após todas as demonstrações serem concluídas, 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 essa lista, 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 plataformas de análise
Escolha uma equipe de seleção
Antes de começar, é crucial criar uma equipe vencedora que trabalhará junta ao longo do processo, desde a identificação de pontos problemáticos até a implementação. A equipe de seleção de software deve consistir em membros da organização com os interesses, habilidades e tempo certos para participar desse processo. Um bom ponto de partida é ter de três a cinco pessoas que ocupem funções como o principal tomador de decisões, gerente de projeto, proprietário do processo, proprietário do sistema ou especialista em matéria de pessoal, além de um líder técnico, administrador de TI ou administrador de segurança. A equipe de seleção de fornecedores pode ser menor em empresas menores, com menos participantes, multitarefas e assumindo mais responsabilidades.
Analise os dados
Como as plataformas de análise são todas sobre os dados, o usuário deve garantir que o processo de seleção também seja orientado por dados. A equipe de seleção deve comparar notas e 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 seja evangelho (embora algumas empresas não cedam). É imperativo abrir uma conversa sobre preços e licenciamento. Por exemplo, o fornecedor pode estar disposto a oferecer desconto em contratos de vários anos ou 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 grupo de usuários. Se a ferramenta for bem utilizada e recebida, o comprador pode ter confiança de que a seleção foi correta. Caso contrário, pode ser hora de voltar à prancheta.
Implementação de soluções de software de análise
Como o software de análise é implementado?
A implementação difere drasticamente dependendo da complexidade e escala dos dados. Em organizações com grandes quantidades de dados em fontes dispersas (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 de terceiros. Com vasta experiência, eles podem ajudar as empresas a entender como conectar e consolidar suas fontes de dados e usar o software de forma eficiente e eficaz.
Quem é responsável pela implementação da plataforma de análise?
Implantar adequadamente uma plataforma de análise pode exigir muitas pessoas ou equipes. Isso ocorre porque, como mencionado, os dados podem atravessar equipes e funções. Como resultado, uma pessoa ou até mesmo uma equipe raramente tem uma compreensão completa de todos os ativos de dados de uma empresa. Com uma equipe multifuncional, uma empresa pode começar a juntar seus dados e iniciar a jornada de análise, começando com a preparação e gestão adequadas de dados.
Tendências emergentes relacionadas a plataformas de análise
Aumentar a acessibilidade dos dados
Os dados de negócios não estão mais trancados em silos. Com plataformas de análise, mais usuários em uma empresa podem encontrar, acessar e analisar esses dados. Além disso, ferramentas de inteligência artificial (IA), como software de processamento de linguagem natural (NLP) ajudam a tornar a busca por dados mais acessível e poderosa, fornecendo resultados mais precisos.
Com a quantidade de dados acessíveis às empresas hoje, é quase uma necessidade que elas implementem algum tipo de software de análise para entender e agir melhor sobre esses dados. Implementar software de análise tem sido uma iniciativa significativa para empresas em transformação digital, pois essas ferramentas oferecem maior visibilidade dos dados de uma organização. As empresas adotam essas soluções para dar sentido a grandes conjuntos de dados coletados de várias fontes.
Mudança de on-premises para nuvem
A mudança de análise de dados on-premises 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 insight. Afastar-se da infraestrutura on-premises 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. No entanto, nem todos os usuários de dados têm o luxo de trabalhar na nuvem por várias razões, incluindo segurança de dados e questões relacionadas à latência. Em indústrias como a saúde, regulamentos rigorosos, como a Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguro de Saúde (HIPAA) exigem que os dados sejam seguros. Embora seja possível garantir essa segurança na nuvem, pode ser mais complicado.
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 procuram usando linguagem intuitiva. Métodos intuitivos de consulta de dados permitem 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 da 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 plataformas de análise 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 entendam o que estão vendo.
