Por Marcell Biemann, arquiteto de Soluções Analíticas da Via Consulting

Há muito tempo os temas Business Intelligence e Analytics dominam o topo da lista de tendências e tecnologias das empresas de todo o mundo¹. Entre as características mais desejadas, estão descoberta/exploração, visualização de dados e self-service BI².

De acordo com Thomas Davenport, Analytics é “o uso extensivo de dados, análises estatísticas e quantitativas, modelos explicativos e preditivos, e gestão baseada em fatos para conduzir decisões e ações”³, ou seja, o tema Analytics é amplo e vai além da utilização dos dados para compartilhar dashboards e criar análises sob demanda.

Nas Eras Analytics 1.0 e 2.0, tivemos a evolução dos relatórios operacionais e o ingresso do Big Data nas análises corporativas. Estamos vivendo a Era do Analytics 3.0, enriquecendo os armazéns de dados (data warehouses) com nossos próprios dados e com dados externos.4

Mas já estamos trabalhando para a nova Era: teremos análises autônomas, tecnologias cognitivas e inteligência artificial trabalhando com nossos dados para gerar resultado, ajudando as empresas a se tornarem mais competitivas e eficientes, sem demandar tempo e recursos com o desenvolvimento de análises.

  • Análise Descritiva
    Também conhecida como Business Intelligence (BI), são as análises de dados históricos e atuais, como relatórios de desempenho e operacionais. Podemos cruzar diversas fontes de dados, criar alertas, KPI e Balanced Scorecard.
  • Análise Preditiva
    Usa técnicas quantitativas, como propensão, segmentação, network analysis e previsão econométrica e tecnologias, como modelos e sistemas baseados em regras, usando dados do passado para prever o futuro.
  • Análise Prescritiva
    Tem o objetivo de sugerir opções de decisão, comportamento e ações otimizadas, utilizando as análises preditivas e descritivas, junto com outras tecnologias, como aprendizagem de máquina (machine learning) e mecanismos de recomendação.
  • Análise Autônoma
    É aqui onde a inteligência artificial (AI) e as tecnologias cognitivas são empregadas para aprender com os dados e criar e melhorar modelos, com pouca ou completamente nenhuma intervenção humana.

 

 


Referências:

1 – Gartner’s 2016 CIO Agenda Report
2 – https://bi-survey.com/top-business-intelligence-trends-2017
3 – Livro Competing on Analytics de 2017, de Thomas H. Davenport e Jeanne G. Harris
4 – https://hbr.org/2013/12/analytics-30