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O que é análise avançada?

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Ilustração de itens de TI com foco em um ponto de interrogação

Visão geral

A análise avançada refere-se ao uso de técnicas sofisticadas - como aprendizado de máquina, modelagem preditiva e análise em tempo real - para extrair insights de dados complexos. Diferentemente da análise tradicional, que se concentra no que aconteceu, a análise avançada ajuda a prever o que acontecerá e orienta os tomadores de decisão em relação às ações ideais. Ele capacita as equipes a descobrir tendências, prever resultados futuros e agir com base nos dados com confiança.

Análises avançadas

Qual é a diferença entre a análise básica e a avançada?

A análise básica se concentra no resumo de dados históricos para responder o que aconteceu. Ele usa relatórios, painéis e análises simples de tendências para ajudar a monitorar o desempenho.

A análise avançada vai além, aplicando técnicas como modelagem preditiva, aprendizado de máquina e análise estatística para explicar por que algo aconteceu, prever o que provavelmente acontecerá em seguida e até mesmo recomendar como reagir. Essa abordagem revela padrões e oportunidades que a análise básica não consegue, permitindo uma tomada de decisão mais rápida e confiante.

Análise avançada é o mesmo que IA?

Embora intimamente relacionadas, a análise avançada e a IA não são a mesma coisa. A IA é frequentemente usada em análises avançadas, especialmente na forma de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. No entanto, a análise avançada também inclui modelos estatísticos, mineração de dados e técnicas de simulação que nem sempre dependem de IA. Entender a distinção ajuda as organizações a escolher as ferramentas certas para suas necessidades.

Quais são os casos de uso da análise avançada?

A análise avançada agrega valor em quase todas as funções de negócios. Sua capacidade de processar e interpretar conjuntos de dados maciços e diversificados faz com que seja uma ferramenta poderosa para antecipar eventos, identificar ineficiências e tomar decisões mais inteligentes. Aqui estão alguns dos casos de uso mais impactantes:

Previsão do comportamento do cliente: Varejistas e prestadores de serviços usam esse recurso para prever as necessidades dos clientes, segmentar públicos e personalizar o marketing. Isso permite um alcance direcionado que melhora a aquisição e a retenção.

Detecção e prevenção de fraudes: As instituições financeiras dependem do reconhecimento de padrões em tempo real e da detecção de anomalias para detectar atividades suspeitas antes que os danos sejam causados. Os modelos de análise podem sinalizar transações incomuns e avaliar o risco dinamicamente.

Manutenção preditiva: Os fabricantes e as empresas de transporte usam dados de sensores para prever quando o equipamento provavelmente falhará. Isso minimiza o tempo de inatividade e reduz os custos de manutenção, substituindo o serviço reativo por um planejamento proativo.

Otimização da cadeia de suprimentos: Modelos avançados preveem a demanda, simulam interrupções e recomendam ajustes nas estratégias de fornecimento, roteamento e estoque. Isso ajuda a garantir que os produtos estejam disponíveis onde e quando forem necessários, sem excesso de estoque.

Previsão de resultados na área de saúde: Os provedores e as seguradoras aplicam modelos preditivos para identificar pacientes em risco, adaptar tratamentos e alocar recursos de forma eficaz. Isso favorece as intervenções precoces e melhora a qualidade geral do atendimento.

Planejamento da força de trabalho: As organizações usam a análise para prever as necessidades de contratação, otimizar os níveis de pessoal e identificar funcionários de alto potencial para desenvolvimento. Isso permite estratégias de RH mais ágeis e orientadas por dados.

Modelagem e previsão financeira: As equipes financeiras o utilizam para simular cenários de mercado, prever o fluxo de caixa e refinar as estratégias de investimento. Esses insights dão suporte a um planejamento financeiro mais rápido e preciso.

Esses exemplos demonstram como a análise avançada transforma dados estáticos em insights voltados para o futuro, ajudando as organizações a reagir mais rapidamente, reduzir riscos e capturar novas oportunidades.

Quais são os tipos de análise avançada?

Existem quatro tipos principais, cada um servindo a um propósito diferente de tomada de decisão:

  • A análise preditiva prevê resultados futuros usando dados históricos.
  • A análise prescritiva recomenda ações com base nessas previsões.
  • A análise de diagnóstico explica por que algo aconteceu, identificando as causas básicas.
  • A análise em tempo real fornece insights imediatamente à medida que os dados são gerados. O reconhecimento desses tipos ajuda as organizações a aplicar a abordagem correta a cada desafio comercial.

Quais são as tecnologias usadas?

A análise avançada depende de uma pilha de tecnologia desenvolvida para velocidade e escala. Os mecanismos de Big Data, como o Spark e o Hadoop, processam grandes volumes de dados com eficiência. Estruturas de aprendizado de máquina, como TensorFlow e PyTorch, dão suporte ao desenvolvimento de modelos. Os serviços de nuvem, como AWS, Azure e GCP, oferecem uma infraestrutura flexível e dimensionável. Juntas, essas tecnologias potencializam a inteligência por trás dos recursos analíticos atuais.

Componentes principais da análise avançada

Um sistema robusto de análise de dados inclui componentes interconectados que lidam com os dados desde a ingestão até o insight. A análise de aprendizado de máquina identifica padrões e faz previsões. Os modelos preditivos preveem tendências futuras. A análise em tempo real apresenta insights instantaneamente. E o processamento de linguagem natural dá sentido ao conteúdo não estruturado. Esses componentes, apoiados por uma rigorosa preparação de dados, transformam dados brutos em inteligência pronta para os negócios.

Como isso difere do business intelligence tradicional?

Enquanto o business intelligence (BI) tradicional se concentra em painéis e relatórios históricos, a análise avançada trata de previsões, recomendações e respostas. O business intelligence geralmente se limita a dados estruturados e perguntas conhecidas, enquanto a análise avançada processa dados estruturados e não estruturados e revela padrões que você não sabia que deveria procurar. Ele muda a mentalidade de reativa para proativa.

Quais são os benefícios comerciais proporcionados pela análise avançada?

Ele ajuda as empresas a melhorar as operações, aumentar a receita e gerenciar os riscos com mais eficiência. Nas operações, a manutenção preditiva reduz as falhas de equipamentos, e os modelos da cadeia de suprimentos melhoram o planejamento e reduzem os custos de estoque. A análise da força de trabalho ajuda a alinhar a equipe à demanda real. No lado da receita, as empresas usam análises avançadas para refinar a segmentação de clientes, personalizar campanhas, ajustar os preços de forma dinâmica e identificar novas oportunidades de vendas cruzadas. Os varejistas, por exemplo, podem prever a demanda com mais precisão e adaptar as recomendações de produtos. No gerenciamento de riscos, ele permite a detecção antecipada de fraudes, riscos de crédito ou ameaças cibernéticas - geralmente antes que causem danos. Os modelos preditivos ajudam as empresas a tomar medidas preventivas, sinalizando tendências e anomalias em tempo real. Em última análise, o valor está na tomada de decisões mais rápida e confiante, com base em um insight mais profundo dos dados.

Quais setores se beneficiam mais da análise avançada?

Alguns setores se beneficiam mais devido ao volume, à variedade e ao valor de seus dados:

  • Serviços financeiros: Bancos e seguradoras usam modelos avançados para pontuação de crédito, detecção de fraude e negociação algorítmica. Essas ferramentas ajudam a melhorar a conformidade, reduzir perdas e personalizar produtos financeiros.
  • Saúde: Hospitais e empresas farmacêuticas aplicam a análise para prever os resultados dos pacientes, identificar indivíduos em risco e otimizar a pesquisa clínica. Os modelos preditivos dão suporte à medicina de precisão e otimizam os protocolos de tratamento.
  • Fabricação: Os fabricantes confiam nos dados dos sensores e no monitoramento em tempo real para evitar falhas nos equipamentos, reduzir o tempo de inatividade e melhorar a eficiência da produção. A manutenção preditiva e a análise de qualidade são os principais casos de uso.
  • Varejo e comércio eletrônico: As empresas usam a análise para planejamento de estoque, otimização de preços, detecção de fraudes e marketing direcionado. Isso permite uma resposta mais rápida às mudanças do mercado e um melhor envolvimento do cliente.

Cada um desses setores utiliza os dados de maneiras diferentes, mas os resultados são semelhantes: melhor tomada de decisão e desempenho mais sólido.

Quais tecnologias permitem a análise avançada?

Uma infraestrutura escalável e flexível é fundamental para o sucesso da análise avançada. As estruturas de computação distribuída lidam com grandes volumes de dados. Os bancos de dados na memória aceleram o desempenho reduzindo a latência das consultas. As plataformas de nuvem oferecem elasticidade para aumentar ou diminuir os recursos de análise de acordo com a demanda.

As ferramentas de integração de dados conectam e unificam dados de fontes internas e externas - estruturadas e não estruturadas - para que estejam prontos para análise. Essa infraestrutura permite o acesso consistente e confiável aos insights de dados que impulsionam as decisões de negócios.

Como as organizações implementam a análise avançada com sucesso?

O sucesso requer um plano claro, bases de dados sólidas e colaboração multifuncional.

Comece com metas comerciais definidas e resultados mensuráveis.

Alinhe as iniciativas de análise a essas metas para evitar desperdício de esforços. Garanta a qualidade e a governança dos dados desde o início. Dados imprecisos ou incompletos prejudicam a confiabilidade do modelo. As equipes devem estabelecer processos para limpar, normalizar e proteger os dados.

Desenvolva recursos internos com uma combinação de especialistas em domínios, cientistas de dados e engenheiros. Capacite as equipes ou faça parcerias com especialistas externos quando necessário. Muitas organizações se beneficiam da criação de um centro de excelência interno para dimensionar a análise em todos os departamentos.

Por fim, abra espaço para mudanças. A maturidade do Analytics leva tempo, e são necessárias mudanças culturais. Incentive a experimentação, dê suporte a novos fluxos de trabalho e comemore as vitórias rápidas para criar uma adoção de longo prazo.

Como as soluções OpenText™ possibilitam a análise avançada

O OpenText™ Analytics Database (Vertica) oferece suporte a uma ampla variedade de casos de uso - desde a detecção de fraudes em tempo real até a manutenção preditiva - ao mesmo tempo em que oferece desempenho de baixa latência em conjuntos de dados maciços.

Os principais recursos incluem:

  • Funções analíticas integradas: Mais de 700 funções para análise de séries temporais, percepções geoespaciais e aplicativos de aprendizado de máquina, como classificação, agrupamento e previsão.
  • Flexibilidade de linguagem: Oferece suporte a SQL, Python, R e Java para que os cientistas e analistas de dados possam trabalhar com ferramentas conhecidas.
  • Implementação híbrida: Implemente no local, na nuvem ou em ambientes híbridos. A arquitetura do Eon Mode separa a computação e o armazenamento para obter dimensionamento elástico e alocação eficiente de recursos.
  • Desempenho em escala: A computação distribuída e a arquitetura de armazenamento em colunas otimizam o desempenho das consultas, mesmo em dados em escala de petabytes.
  • Análise segura: Inclui criptografia, controle de acesso refinado, trilhas de auditoria e integração com sistemas de autenticação (LDAP, Kerberos, SSL). A criptografia com preservação de formato é compatível com os requisitos de privacidade e conformidade, como GDPR e CCPA.
  • Integração perfeita: Funciona com ferramentas populares de BI e extração, transformação e carregamento (ETL), incluindo Tableau, Power BI, Qlik, Informatica, Talend e Pentaho. Oferece suporte a vários formatos de dados (Parquet, JSON, ORC, Vertica nativo).
  • Casos de uso do setor: As empresas de AdTech usam a plataforma para otimização de campanhas, os fabricantes contam com ela para manutenção preditiva, as instituições financeiras a aplicam para modelagem de risco e as empresas de telecomunicações a implantam para análise de rede 5G.

Ao unificar dados estruturados e não estruturados, permitir o fornecimento rápido de insights e adaptar-se a qualquer ambiente, o OpenText Analytics Database ajuda as empresas a passar dos dados brutos para a tomada de decisões confiantes, de forma rápida e segura.

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