Análise avançada e sua importância para o seu negócio

A análise avançada envolve técnicas complexas e modernas que as organizações usam para fazer melhores previsões e decisões de negócios.

As técnicas tradicionais de análise de dados e inteligência de negócios parecem ser ineficientes para muitos casos de uso neste mundo tecnologicamente avançado.

Atualmente, muitas organizações estão migrando de métodos tradicionais para técnicas modernas e aproveitando os benefícios da análise avançada.

Muitas técnicas usadas em análises avançadas abrangem inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML) e muito mais para ajudar as organizações de várias maneiras.

Seja desenvolvendo campanhas de marketing, encontrando brechas em novas políticas institucionais ou melhorando a segurança em sistemas bancários, o uso de análises avançadas está crescendo.

Neste artigo, discutirei a análise avançada e como ela é importante para o seu negócio.

Vamos começar!

O que é análise avançada?

A análise avançada é uma metodologia de análise de dados que utiliza diferentes ferramentas e técnicas de análise para prever eventos, prever um resultado, tomar melhores decisões e obter insights valiosos para melhorar os negócios.

As técnicas de análise usadas aqui são IA, algoritmos de ML, modelagem preditiva, automação de processos de negócios, aprendizado profundo e muito mais para aprender e analisar dados de negócios de várias fontes. As soluções e ferramentas analíticas avançadas estendem e combinam análises prescritivas e preditivas para visualizar dados, encontrar padrões e melhorar a tomada de decisões.

A análise avançada encontra uso em vários setores e negócios, incluindo mineração de dados, marketing, publicidade e segurança cibernética. Muitas empresas o utilizam para obter informações sobre seus negócios, encontrar brechas nas políticas, antecipar a dinâmica do mercado, encontrar novas tendências de mercado e utilizá-lo para muitos outros propósitos.

Muitas metodologias complexas, como cultura digital, análise de cluster, processamento de eventos complexos, estatísticas multivariadas, inteligência de decisão, etc., também devem ser incluídas em análises avançadas.

A lista de metodologias sob a égide de análises avançadas está em constante crescimento e, com o tempo, novas técnicas estão sendo adotadas. No entanto, as tarefas básicas que esse método analítico ajuda a realizar são segmentação, classificação, correlação, previsão e associação.

  • A segmentação ajuda a combinar diferentes dados semelhantes
  • A classificação auxilia na classificação de itens não classificados
  • A correlação é uma tarefa que identifica a conexão entre as propriedades dos itens
  • A tarefa de previsão dá ao negócio um resultado futuro previsível
  • A associação ajuda a empresa a avaliar o número de vezes que uma ocorrência conjunta de dois dados pode ocorrer em um conjunto de dados brutos. Também ajuda a identificar a derivação de regras

Análise avançada: benefícios

A análise avançada é um método poderoso usado por muitas empresas em todo o mundo. Ele dá às empresas acesso a inúmeras técnicas de análise de dados que as ajudam a evitar desafios de negócios e a expandir a organização.

Os benefícios da análise avançada são:

  • Previsão precisa: O principal benefício da análise avançada que atraiu a maioria das empresas é o alto nível de precisão na previsão. Ao contrário das antigas ferramentas de BI que ainda usam elementos de incerteza, a análise avançada pode prever os resultados com mais eficiência e ajudá-lo a decidir se você deve tomar suas decisões de negócios nessa direção.
  • Melhor gerenciamento de riscos: o risco é parte integrante de qualquer negócio, e a análise avançada serve como a melhor solução para minimizá-lo. A alta precisão de previsão ajuda a organização a melhorar o gerenciamento de riscos e reduz a chance de erros dispendiosos. Esteja você iniciando um novo empreendimento ou lançando um produto, análises avançadas podem ajudá-lo a evitar possíveis perdas.
  • Aprofundando-se nos detalhes: com ferramentas de análise avançada, você pode ter uma visão acionável mais profunda dos dados de mercado. Ao analisar a dinâmica do mercado e utilizar a modelagem preditiva, você pode identificar o potencial de sua próxima etapa de negócios no mercado.
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  • Decisões mais rápidas: com previsões futuras altamente precisas, você pode tomar decisões mais rápidas sobre qualquer estratégia de negócios. Isso ajuda você a apoiar qualquer decisão em que tenha previsto qualquer resultado favorável.
  • Reduz vieses: outro grande benefício da implementação de análises avançadas é sua capacidade de reduzir vieses cognitivos que podem impactar negativamente qualquer decisão de negócios. A análise avançada usa aprendizado de máquina e IA que fornecem a você um resultado mais baseado em dados e uma solução lógica para uma decisão.
  • Antecipação de oportunidades e problemas: ao usar ferramentas confiáveis ​​de análise avançada, as empresas podem identificar novas oportunidades no mercado e agir de acordo com a demanda. Além disso, também pode ajudá-lo a identificar possíveis problemas em sua abordagem de negócios e fazer as alterações necessárias.

Técnicas de Análise Avançada

A análise avançada envolve uma variedade de técnicas que funcionam juntas para ajudar as organizações a fazer previsões e decisões de negócios. Aqui estão algumas técnicas populares:

  • Mineração de dados: A mineração de dados é uma das técnicas mais usadas para identificar padrões, brechas e tendências com um determinado conjunto de dados. Também ajuda a estabelecer uma relação entre as variáveis ​​em um conjunto de dados para resolver possíveis problemas. A mineração de dados combina IA, estatísticas e aprendizado de máquina para executar tarefas com eficiência.
  • Análise de sentimento: A análise de sentimento é uma técnica moderna que utiliza processamento de linguagem natural (NLP), biometria e análise de texto para verificar se o texto é negativo, neutro ou positivo. Ajuda as empresas a analisar a emoção de seus clientes em potencial e como eles percebem uma marca ou um novo produto.
  • Análise de Big Data: é outra técnica bem conhecida que é implementada em análises avançadas para avaliar uma grande quantidade de dados não estruturados, semiestruturados e estruturados. Essa técnica é muito útil para descobrir tendências de mercado, correlação entre entidades, padrões ocultos, preferência do cliente e outras informações ocultas de um grande conjunto de dados.

  • Visualização de dados: A visualização de dados apresenta dados em um formato gráfico. É uma prática de análise padrão por entidades de negócios mostrar análises e outras informações por meio de uma representação gráfica. A visualização de dados é mais do que apenas gráficos e fluxogramas; ele mostra muito mais informações, como o desempenho da sua empresa e para onde ela está indo.
  • Análise de cluster: A análise avançada utiliza a análise de cluster para analisar conjuntos de dados não estruturados e identificar clusters de pontos de dados semelhantes. É um método de análise comum que ajuda as empresas a classificar dados não estruturados e utilizá-los para encontrar informações relacionadas. Não apenas semelhanças, essa técnica também ajuda a encontrar diferenças nesses pontos de dados e apresentá-los visualmente.
  • Aprendizado de máquina: sem dúvida, o aprendizado de máquina é uma técnica de análise avançada muito usada, na qual aprende informações vitais de fontes de dados coletadas e produz um modelo detalhado. Isso ajuda a identificar padrões complexos e a criar previsões precisas que ajudarão a decidir o roteiro da organização.
  • Processamento de eventos complexos: o processamento de eventos complexos é um método útil que ajuda a rastrear e analisar fluxos de dados estruturados em tempo real e prever conclusões acionáveis ​​altamente precisas. Ele utiliza uma técnica especializada de correspondência de padrões para reconhecer qualquer evento ou ação e fornecer todas as informações vitais sobre como responder a esse evento.
  • Análise de coorte: essa técnica ajuda a dividir grandes conjuntos de dados em conjuntos relacionados e a usar os insights para dar o próximo passo no mercado-alvo.

As empresas usam essa técnica para organizar grandes quantidades de informações do cliente com base em diferentes análises e, em seguida, segregá-las em grupos relacionáveis. É frequentemente usado para testar a precisão de hipóteses de diferentes suposições com base em dados de amostra.

  • Modelagem preditiva: A modelagem preditiva é amplamente utilizada pelas empresas porque as ajuda a fazer previsões sobre os resultados futuros de uma estratégia de negócios. A previsão é baseada em dados históricos e essa técnica usa aprendizado de máquina e modelagem estatística para prever o resultado. E usando previsões, as empresas podem decidir seus próximos passos de acordo, minimizando os riscos.
  • Análise de simulação: a análise de simulação é benéfica para as empresas, pois essa técnica ajuda a prever resultados alternativos que podem ocorrer durante, antes ou depois da implementação de uma decisão.
  • Estatística multivariada: É uma técnica altamente avançada que envolve diferentes métodos para examinar a conexão entre diferentes variáveis ​​dentro de um conjunto de dados. Ele identifica a conexão ao mesmo tempo para fornecer um resultado preciso.
  • Análise de streaming: a análise de streaming é uma técnica avançada moderna que avalia dados de streaming de alta largura de banda continuamente e também em tempo real. Muitas empresas que administram lojas online costumam utilizar essa técnica para entender diferentes informações relacionadas a vendas e comportamento do cliente.
  • Análise prescritiva: a análise prescritiva é frequentemente usada pelas organizações, pois combina os atributos de análise preditiva e inteligência de negócios. Essa técnica ajuda as organizações a decidir o próximo passo e abrir o caminho com base em registros anteriores. É usado especificamente quando uma organização é cética sobre sua abordagem e deseja saber qual abordagem proporcionará um melhor resultado comercial.
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Business Intelligence x Análise avançada

Inteligência de negócios (BI) e análises avançadas são as duas escolhas mais populares para organizações empresariais para ajudá-las a tomar decisões altamente precisas baseadas em dados. Apesar de almejarem tarefas semelhantes, há muitas diferenças entre eles.

Advanced AnalyticsBusiness IntelligenceDefinitionAdvanced analytics usa várias técnicas modernas e estratégias de modelagem para prever o futuro e tomar decisões de acordo.
É principalmente orientado para eventos futuros. O BI usa desempenhos anteriores e dados históricos para ajudar uma organização a melhorar seus negócios.
É principalmente orientado para eventos passados ​​e presentes. Objetivo principal Seu objetivo principal é descobrir questões complexas em um negócio e decidir o curso de ação adequado. Ajuda a obter insights sobre dados históricos e abordar questões menores. Principais técnicas envolvidas As técnicas envolvem mineração de dados, aprendizado de máquina, análise semântica, análise de coorte , correspondência de padrões e muito mais.Técnicas envolvem mineração de dados, geração de relatórios e consultas.Uso de Big DataEle frequentemente utiliza Big Data.Ele usa Big Data quase regularmente.Analysis TypeIt faz uma análise preditiva altamente precisa.Ele descobre a causa raiz do padrão de dados.Uso de tipo de dadosA análise avançada usa tipos de dados não estruturados e estruturados.A inteligência de negócios envolve principalmente tipos de dados estruturados.AbordagemÉ necessária uma abordagem de gerenciamento proativa.Ela faz uma abordagem de negócios reativa para processar informações.Geração de conhecimentoO conhecimento é gerado automaticamente neste método.Conhecimento é gerado manualmente. Usuários Analistas de negócios e cientistas de dados são os principais usuários de análises avançadas. É usado principalmente por analistas de negócios e usuários.

Casos de Uso de Análises Avançadas

A análise avançada pode ser usada de várias maneiras em seu ecossistema de negócios atual, como:

  • Otimização da cadeia de suprimentos: análises avançadas podem ajudar sua organização a avaliar a demanda, alterar as preferências do cliente, ajustar-se às flutuações de custo e criar uma cadeia de suprimentos dinâmica. Isso torna a cadeia de suprimentos adaptável às rápidas mudanças do mercado e ajuda a reduzir atrasos, reduzir custos de distribuição e simplificar processos.
  • Realização de análise de marketing: ajuda as empresas a fazer campanhas de marketing personalizadas e direcionadas e a vender produtos. Dessa forma, você pode evitar estratégias ineficazes e reduzir o desperdício de dinheiro. Ao analisar os resultados futuros, você pode identificar as chances de up-sell e cross-sell e também aprimorar a experiência do cliente.
  • Simplificando as operações de negócios: Com análises avançadas, você pode otimizar sua operação e adaptá-la às mudanças nas tendências do mercado. Ao contrário das ferramentas de BI que podem não se adaptar adequadamente às mudanças nas condições do mercado, a análise avançada pode ajudar a melhorar o desempenho, a receita e a produtividade de sua organização.
  • Analisando vetores de risco: ao implementar análises avançadas, as empresas podem analisar grandes conjuntos de dados e fluxos de dados em tempo real. Isso permite detectar padrões nos dados que podem representar maiores riscos para a organização. De fraude de pagamento e brechas nas políticas a responsabilidades de seguro e monitoramento da reputação do cliente, análises avançadas podem ajudar a mitigar riscos e economizar dinheiro.
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Algumas ferramentas de análise avançada

#1. Condado

Countly é uma ferramenta de análise avançada eficiente que pode ajudá-lo a obter insights mais profundos sobre seus negócios a partir de seus aplicativos. Está disponível em uma nuvem privada ou pode ser auto-hospedado. Ele permite que você acompanhe o desempenho do seu produto e o comportamento e a jornada do cliente em aplicativos para desktop, web e móveis.

Características e benefícios:

  • Propriedade e controle completos dos dados
  • É extensível com a ajuda de plugins
  • Acesso mais fácil aos dados com painéis personalizáveis
  • Análise do produto
  • Suporte para estratégia de rastreamento
  • Notificações push interativas
  • E-mail e relatórios de falhas
  • Maior segurança com permissões de usuário
  • Privacidade de dados aprimorada com adesão a regulamentos de conformidade como HIPAA, GDPR e COPPA

No GitHub, ele conquistou mais de 5,1 mil estrelas e 949 forks no total.

#2. Apache Superconjunto

Superset é uma plataforma de exploração e visualização de dados da Apache. Este aplicativo de business intelligence moderno e pronto para empresas pode aumentar ou substituir ferramentas proprietárias de BI para muitas empresas.

Características e benefícios:

  • Você pode criar gráficos rapidamente usando a interface sem código do Superset
  • Realize consultas avançadas com o poderoso editor SQL baseado na Web
  • Defina métricas e dimensões personalizadas rapidamente com uma camada semântica leve
  • Suporta quase todos os bancos de dados SQL prontos para uso
  • Visualização de dados com muitas visualizações bonitas, como gráficos de barras, visualizações geoespaciais, etc.
  • Opções extensíveis para autenticação e funções de segurança
  • Camada de cache configurável e leve para simplificar o carregamento do banco de dados
  • Customização com uma API

Ele também se integra muito bem com várias fontes de dados e possui uma arquitetura nativa da nuvem criada do zero para facilitar o dimensionamento.

#3. Grandes Expectativas

Great Expectations (GX) permite que as equipes de dados criem um entendimento comum dos dados coletados por meio de melhores perfis, documentação e testes de qualidade. Ele ajuda você a gerenciar seus pipelines de dados de forma eficaz e a implantar rapidamente testes de qualidade flexíveis e extensíveis.

Características e benefícios:

  • Encaixa-se perfeitamente na pilha de tecnologia atual e integra-se com pipelines de CI/CD
  • Descoberta de dados acelerada, mesmo para volumes de dados maiores
  • Documentação de dados gerada automaticamente
  • Melhor controle e manutenção de dados com procedimentos de governança e segurança
  • Alertas e notificações
  • Integra-se bem com muitos sistemas e ferramentas como AWS S3, GCP, etc.

Sua documentação é fácil de entender tanto para usuários não técnicos quanto para usuários técnicos.

Recursos para aprender análise avançada

#1. Análise avançada de dados usando Python

Este curso ajudará você a dominar análises avançadas usando Python e resolvendo problemas em tempo real.

#2. Análise avançada com Excel – pacote de ferramentas/Solver de análise de dados

Este curso ensina a análise avançada de dados no Excel usando ferramentas de análise de dados, como o toolpak para estatísticas e o Solver para otimização linear.

#3. Análise avançada com Spark- Patterns for Learning

Este livro prático de quatro cientistas de dados da Cloudera permite que você realize análises de dados em grande escala usando o Spark. Aqui, você encontrará exemplos de como abordar e resolver diferentes problemas analíticos.

#4. Análise avançada no Power BI com R e Python

O autor Ryan Wade deu receitas de Python e R para ajudá-lo a aplicar diferentes linguagens no campo de análise de dados ao seu trabalho no MS Power BI.

#5. Análise avançada com Excel 2019

O autor Manisha Nigam permite explorar vários métodos e formas de análise complexa, consolidando dados e previsões com base em tendências recentes.

Conclusão

A análise avançada pode revelar-se uma estratégia de negócios altamente eficaz e eficiente para ajudá-lo a crescer e moldar seus objetivos enquanto reduz os riscos. Está em constante evolução com o avanço das tecnologias, adicionando mais espectros e se tornando mais útil. Grandes marcas já estão usando análises avançadas e logo se espalharão entre outras.

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