O que é e para que serve o Advanced Analytics?

O  que é Advanced Analytics?

O Advanced Analytics é o exame autônomo ou semi autônomo de dados ou conteúdo usando técnicas e ferramentas sofisticadas, normalmente além daquelas da inteligência de negócios (BI) tradicional, para descobrir insights mais profundos, fazer previsões ou gerar recomendações. As técnicas analíticas avançadas incluem: mineração de dados / texto, aprendizado de máquina, correspondência de padrões, previsão, visualização, análise semântica, análise de sentimento, análise de rede e cluster, estatística multivariada, análise de gráficos, simulação, processamento de eventos complexos e redes neurais.

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A análise avançada é uma parte da ciência de dados que usa métodos e ferramentas de alto nível para se concentrar na projeção de tendências, eventos e comportamentos futuros. Isso dá às organizações a capacidade de executar modelos estatísticos avançados, como cálculos "e se", bem como vários aspectos de suas operações à prova do futuro.

O termo é um guarda-chuva para vários subcampos de análise que trabalham juntos em seus recursos preditivos.

As principais áreas que compõem a análise avançada são análise preditiva de dados, big data e data mining. O processo de análise avançada inclui todas as três áreas em vários momentos.

O que é a mineração de dados?

A mineração de dados é um aspecto fundamental da análise avançada, fornecendo os dados brutos que serão usados ​​tanto por big data quanto por análise preditiva. A análise de big data é útil para encontrar insights existentes e criar conexões entre pontos de dados e conjuntos, além de limpar os dados.

Finalmente, a análise preditiva pode usar esses conjuntos limpos e insights existentes para extrapolar e fazer previsões e projeções sobre atividades futuras, tendências e comportamentos do consumidor.

A análise avançada também inclui novas tecnologias, como aprendizado de máquina e inteligência artificial, análise semântica, visualizações e até redes neurais. Juntos, eles ajudam o software avançado de análise de dados a criar uma tela com precisão suficiente para gerar previsões confiáveis ​​e gerar insights de BI acionáveis em um nível mais profundo.

O que é o Advanced Analytics e como ele pode promover sua organização?

O termo 'Advanced Analytics' pode parecer assustador para o usuário médio da empresa e até para a empresa média, mas o processo não é tão complexo quanto parece.

Como o Advanced Analytics pode promover sua organização?

Com a solução de análise avançada correta, sua empresa não precisa de habilidades analíticas avançadas. O advento do novo e melhorado Self-Serve Business significa que a análise avançada é mais fácil do que nunca para o usuário médio de negócios adotar e alavancar. Seus usuários de negócios podem executar o Advanced Analytics, usando ferramentas sofisticadas em uma interface de arrastar e soltar fácil de usar, sem requisito de habilidade avançada para análise estatística, algoritmos ou conhecimento técnico.

Capacitar seus usuários para coletar, preparar, integrar e analisar dados, encontrar padrões e tendências, compartilhar descobertas e aplicar a atividades estratégicas, operacionais e táticas significa que os usuários são mais responsáveis ​​pelos resultados e que a organização pode facilmente atingir objetivos e metas. Usuários para ver e entender como seu papel e atividades afetam esses objetivos e metas. Sua empresa pode ir além do monitoramento de dados para "descobrir" fatores sutis e importantes que identificarão problemas e padrões.

O Advanced Analytics permite que a organização aproveite os recursos do Advanced Data Discovery e aproveite os benefícios de uma solução realmente inteligente que sugere relacionamentos, padrões, técnicas e formatos de visualização, destaque tendências e apresenta previsões.

Ferramentas como  Análise Preditiva Plug n 'Play ,  Visualização Inteligente  e  Preparação de Dados permitem que a empresa transforme o usuário de negócios médio em um Citizen Data Scientist e planeje e projete melhor e tome decisões confiantes. Sua organização pode testar teorias e hipóteses em um ambiente livre de riscos sem fazer um passo em falso no mercado e prever o resultado de alterações de preços, lançamentos de novos produtos, mudanças de fornecedores, locais adicionados e outras mudanças propostas cruciais. Com o poder de testar estratégias competitivas e de mercado, os usuários de gerenciamento e negócios podem ver e alavancar o valor oculto dentro da organização e encontrar os pequenos problemas antes que se tornem grandes problemas.

No relatório do Gartner, intitulado 'Insight Tecnológico para Modern Analytics e Business Intelligence Platforms', publicado em 12 de setembro de 2017, os analistas do Gartner previram que, até 2020, 50% das consultas analíticas serão geradas usando pesquisa natural com processamento de voz, ou será gerado automaticamente.

Claramente, a tendência em direção ao Self-Service Advanced Analytics vai aumentar sua popularidade à medida que as organizações reconhecem os benefícios significativos para o usuário corporativo e para a empresa.

O Advanced Analytics é um conjunto inestimável de ferramentas para ajudar a empresa a envolver os membros da equipe, resolver problemas e aproveitar oportunidades de mercado e competitivas usando métricas e dados factuais e objetivos para resultados estratégicos, operacionais e táticos.

O que é o Advanced and Predictive Analytics?

A análise avançada descreve a análise de dados que vai além de cálculos matemáticos simples, como somas e médias, ou filtragem e classificação. Análises avançadas usam fórmulas e algoritmos matemáticos e estatísticos para gerar novas informações, reconhecer padrões e também prever resultados e suas respectivas probabilidades.

A análise preditiva é uma subdivisão da análise avançada e se concentra na identificação de eventos e valores futuros com suas respectivas probabilidades.

A análise avançada e preditiva pode ser aplicada a vários casos de uso, desde previsões clássicas de valor e sucesso do cliente, prevenção de rescisão de contrato ou previsão de preço, vendas e demanda a novas tarefas, como previsão de falhas de máquinas, monitoramento de mídias sociais e avaliação e policiamento preditivo.

A análise avançada permite tanto “otimização” quanto “inovação”. Ele pode suportar a melhoria de processos existentes, por exemplo, na forma de planejamento de vendas mais preciso (e, portanto, planejamento de produção e compras). Além disso, novos insights de análises avançadas podem destacar possíveis novos negócios ou até mesmo possibilitar novos produtos e serviços.

As tarefas a seguir podem ser abordadas usando análise avançada:

• Segmentação: criação de grupos baseados em semelhanças entre objetos;
• Associação: identificação da frequência de ocorrências conjuntas e, se necessário, a derivação de regras como “De A e B (geralmente) segue C”;
• Classificação: por exemplo, de elementos até agora não classificados;
• Análises de correlação: identificação de relações entre propriedades de elementos;
• Previsão: derivação de valores futuros.

Por que as análises avançadas e preditivas estão se tornando tão importantes?

A atual era de informação e digitalização trouxe novas tecnologias e métodos para melhorar as operações de negócios e manter a vantagem competitiva:

• Novas tecnologias de big data permitem armazenamento, processamento e análise econômicos de grandes quantidades de dados;
• Interfaces de usuário modernas e intuitivas permitem que mais grupos de usuários obtenham insights e tomem decisões informadas; e
• O software de análise avançada permite uma melhor análise e análise de relacionamentos e eventos futuros.

Como as técnicas e tecnologias modernas para acelerar ou melhorar as decisões ou processos ao longo da cadeia de valor estão agora amplamente disponíveis, é importante avaliar cuidadosamente como a análise avançada pode ser usada em sua empresa para acompanhar a concorrência.

Quais os desafios do Advanced Analytics?

Uma característica importante dos projetos de análise avançada é o risco comparativamente alto de falha.

Os relatórios tradicionais de BI mostram apenas dados. Se os dados estiverem corretos, é muito provável que os relatórios também sejam confiáveis, já que a maioria dos ambientes de BI modernos está bastante madura e seus métodos e conceitos de relatórios alcançaram um alto nível de sofisticação.

No entanto, há menos garantias de que a análise avançada forneça os resultados esperados.

Hoje, um grande número de algoritmos e métodos padrão está disponível para casos de uso específicos (por exemplo, classificação do cliente), e novos estão sendo constantemente desenvolvidos. Encontrar o mais adequado para um conjunto de dados depende muito das habilidades do usuário e do software usado.

Além disso, os algoritmos também podem falhar devido à falta de dados (por exemplo, o modelo de classificação do cliente). Se um projeto de análise avançada mostrar que nenhum resultado pode ser encontrado, ele deve ser abortado e o próximo projeto iniciado.

Além disso, os usuários de métodos avançados de análise devem ter experiência em trabalhar com probabilidades. Enquanto os relatórios clássicos de BI quase sempre produzem os números corretos, as probabilidades geradas pelas análises avançadas devem ser interpretadas.

A qualidade de uma previsão de vendas ou classificação do cliente deve, portanto, não apenas ser notada e comunicada para cada análise, mas também continuamente monitorada e otimizada.

Quais as tecnologias para o Advanced Analytics?

As empresas podem escolher entre uma variedade de ferramentas de software para realizar análises avançadas.

Em princípio, existem quatro classes distintas de software:

• Soluções específicas de casos de uso que oferecem fácil acesso a métodos de análise estatística e matemática, às vezes complexos;
• Soluções de business intelligence ampliadas por funções avançadas de análise;
• Plataformas analíticas avançadas e software tradicional de mineração de dados;
• Desenvolvimentos proprietários (por exemplo, usando as “bibliotecas R” extensas e sem licença)

Além dos algoritmos e procedimentos necessários para o aplicativo, as soluções específicas de casos de uso também oferecem interfaces amigáveis ​​ao negócio. Estes ocultam modelos complicados e seus cálculos correspondentes do usuário.

Usando a lógica predefinida na forma de módulos específicos de tarefas, os provedores de software estão tornando seus sistemas tão amigáveis ​​quanto possível. Por exemplo, os departamentos de negócios que precisam realizar análises simples e regulares, como avaliações de carrinho de compras, classificações de clientes ou otimizações de preço, têm uma variedade de ferramentas com modelos predefinidos, conteúdo e interfaces de usuário correspondentes para escolher.

Como entender a complexidade do Advanced Analytics?

No entanto, quando os requisitos de negócios se tornam mais complexos (por exemplo, não há três, mas sim trinta e três valores de característica a serem incluídos em um modelo de mineração de dados), a imagem se torna completamente diferente.

Além disso, se o modelo tiver que ser adaptado (por exemplo, novas variáveis ​​são geradas), as limitações das soluções específicas de casos de uso se tornam aparentes. Os modelos devem então ser desenvolvidos, o que não é uma tarefa trivial, por especialistas com as habilidades necessárias. As “plataformas de análise avançada” funcionais e fáceis de usar apoiam esse processo de encontrar o modelo de data mining correto.

Os produtos historicamente baseados principalmente em business intelligence (visualização e avaliação de dados usando painéis, relatórios ou análises) estão sendo cada vez mais equipados com funções de análise avançadas para visualizar não apenas o estado atual dos negócios, mas também para calcular modelos estatísticos complexos ou previsões. O poder dessas funções varia consideravelmente. A maioria desses produtos de BI tem um editor de formulários em suas ferramentas de relatório e análise.

Isso permite que o usuário armazene cálculos matemáticos simples em relatórios ou análises. Além de determinar o valor mínimo ou máximo em uma análise, o criador de relatórios pode, por exemplo, também armazenar um cálculo que usa suavização exponencial para determinar um valor de previsão, como, por exemplo, vendas nos próximos meses.

No entanto, o software de inteligência de negócios tem limitações em tarefas de análise preditiva mais complexas: a modelagem e implementação de tarefas mais específicas, redes neurais, árvores de decisão e mineração de texto geralmente requerem software externo (por exemplo, plataformas avançadas de análise).