O Analytics e Business Intelligence são caracterizadas por uma funcionalidade pratica que oferece suporte a um fluxo de trabalho analítico completo, da preparação de dados à exploração visual e geração de insights, com ênfase no uso de autoatendimento e assistência aumentada ao usuário.

As plataformas de Analytics e Business Intelligence não são mais diferenciadas por seus recursos de visualização de dados, que agora são comoditizados. E todos os fornecedores podem construir painéis de indicadores chave de desempenho (KPI) interativos usando formas de gráfico comuns (barra, coluna, linha, área, dispersão, pizza e mapas geográficos) e com base em uma ampla variedade de fontes de dados. Além disso a diferenciação mudou para quão bem as plataformas suportam análises aumentadas.

O que é o “Augmentation”?

O Augmentation utiliza preparação de dados auxiliada por Machine Learning (ML) e inteligência artificial (AI), na geração de insights e para a explicação de insights auxiliando os executivos e analistas de dados a explorar e analisar os dados de maneira mais eficaz do que poderiam manualmente. Ou seja, em vez de ser um recurso discreto, o Augmentation agora é encadeado por plataformas à medida que o ML é aplicado ao fluxo de trabalho de dados para decisão.

O mercado de Analytics e BI está crescendo

Os fornecedores no mercado de Analytics e Business Intelligence variam de startups, apoiadas por fundos de capital de risco, a grandes empresas de tecnologia. No entanto, a grande maioria dos novos gastos neste mercado é em implantações de nuvem, e os principais participantes da plataforma de nuvem estão presentes no mercado. E em muitos casos, as plataformas Analytics e BI são pontos de entrada para conjuntos mais amplos de recursos de gerenciamento de dados em nuvem oferecidos por esses fornecedores de nuvem, como o Microsoft Azure Synapse Analytics.

Augmented consumers, quem são?

Originalmente planejado para auxiliar os analistas técnicos usando autoatendimento, análise aumentada e, cada vez mais, a automação, agora estão sendo aplicadas para ajudar os usuários finais diretamente, dando origem a uma nova categoria de usuários: augmented consumers.

Essas são pessoas não técnicas que esperam que os insights os encontrem, geralmente na forma de histórias de dados geradas por máquinas, conduzidas por insights automatizados com base no monitoramento contínuo de dados relevantes para sua tarefa, persona ou função. Ou seja, para garantir a relevância, essa funcionalidade inclui o comportamento de uso, especialmente o histórico de consulta de natural language query (NLQ), comentários e classificações do usuário sobre o conteúdo veiculado automaticamente. Como resultado, essa mudança tem o potencial de empurrar o Analytics e BI além do teto de adoção de aproximadamente 30%, que está em vigor há muitos anos.

O que você precisa avaliar na adoção de sua plataforma de Analytics e BI?

Para escolher a melhor plataforma que poderá te atender é necessário avaliar as seguintes 12 áreas de capacidade crítica. Portanto, elas sempre são atualizadas para refletir as áreas de mudança e diferenciação, em recursos. Entenda cada funcionalidade abaixo:

Segurança

Com capacidade que permitem a segurança da plataforma, administração de usuários, auditoria de acesso à plataforma e autenticação.

Capacidade de gerenciamento

São recursos que rastreiam o uso da plataforma e gerenciam como as informações são compartilhadas (e por quem).

Análise de nuvem

A capacidade de apoiar a construção, implantação e gerenciamento de análises na nuvem, com base em dados armazenados na nuvem e no local.

Conectividade da fonte de dados

Com recursos que permitem que os usuários se conectem, consultem e recebam dados, enquanto otimizam o desempenho.

Preparação de dados

Com suporte para combinação de arrastar e soltar orientada pelo usuário de diferentes fontes e a criação de modelos analíticos (como medidas definidas pelo usuário, conjuntos, grupos e hierarquias).

Catálogo

A capacidade de gerar e selecionar automaticamente um catálogo pesquisável de conteúdo analítico, que torna mais fácil para os consumidores analíticos saberem qual conteúdo está disponível.

Insights automatizados

Um atributo central da análise aumentada, é a aplicação de técnicas de ML para gerar descobertas automaticamente para os usuários finais (por exemplo, identificando os atributos mais importantes em um conjunto de dados).

Visualização de dados

Com suporte para painéis altamente interativos e exploração de dados por meio da manipulação de imagens de gráficos.

Storytelling dos dados

A capacidade de combinar a visualização de dados interativos com técnicas narrativas para empacotar e entregar conteúdo analítico de uma forma atraente e de fácil compreensão para apresentação aos tomadores de decisão.

Natural language query (NLQ)

Permite que os usuários façam perguntas e consultem dados e conteúdo analítico usando termos digitados em uma caixa de pesquisa ou falados.

Natural language generation (NLG)

A criação automática de descrições linguisticamente ricas de respostas, dados e conteúdo analítico. E dentro do contexto analítico, conforme o usuário interage com os dados, a narrativa muda dinamicamente para explicar as principais descobertas ou o significado dos gráficos ou painéis.

Relatórios

A capacidade de criar e distribuir relatórios de múltiplas páginas, pixel-perfect, layout de grade para usuários em uma base programada.

Escolha uma plataforma inovadora que acompanhe suas necessidades

As plataformas de Analytics e Business Intelligence devem se adaptar ao fluxo de trabalho analítico completo de seus usuários, sendo as melhores e mais utilizadas no mundo. Aqui na Arbit somos especialista em dados e acompanhamos constantemente a evolução e tendências das áreas.

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