A maioria dos negócios precisa definir um conjunto de KPI’s ou Indicadores Básicos de Performance para gerir seus negócios. Entre os mais comuns temos: Vendas, Custos, Margem Bruta, Rendimentos Operacionais diversos, Perdas, Lucratividade, EBITDA etc.
Muitos utilizam plataformas de BI (Business Intelligence) empresariais para criar relatórios, dashboards e visualizações para acompanhar os KPI’s e descobrir de onde vem as variações dos resultados da empresa/instituição usando uma base de dados que tem fontes conhecidas e bem estruturas. Esta é a abordagem tradicional para a ciência chamada “Analytics”.
Com o aumento da maturidade da administração, as vezes, é necessário a adoção de “Advanced Analytics” pois, ao contrário do Business Intelligence tradicional, Advanced Analytics é uma classe de técnicas analíticas utilizadas para descobrir insights não óbvios ou prever resultados futuros usando uma ampla gama de fontes de dados (estruturados e não estruturados) e algoritmos.
O termo “Advanced Analytics” é frequentemente utilizado junto com Big Data, “ciência de dados” (data science) e “mineração de dados” (data mining).
Por que Advanced Analytics é importante?
Big Data: As empresas estão buscando insights mais profundos na enorme quantidade de dados estruturados, não estruturados e binários à sua disposição.
Foco no Cliente: Advanced Analytics é o motor que as empresas necessitam para criar experiências individualizadas e em tempo real para os clientes e gestores, entregando mais do que a comunicação tradicional (relatórios e buscas) e que consigam compreender a intenção do cliente e o seu comportamento no momento da interação com os produtos e/ou serviços.
Horizonte de tempo: espelho retrovisor contra o para-brisa. O BI tradicional relata e analisa ações que ocorreram no passado. As empresas podem usar Advanced Analytics para descobrir insights invisíveis em dados históricos, fornecer informações em tempo real, e construir modelos para prever características e comportamentos do cliente.
Ferramentas de Analytics: genérico contra especializada. Analytics tradicionais se baseiam em ferramentas de Business Intelligence, geração de relatórios e visualização. Essas ferramentas tradicionais cada vez mais podem incluir alguns recursos de Advanced Analytics, mas ferramentas e serviços especializados de Advanced Analytics possibilitam uma ampla gama de medidas incluindo a descoberta de dados, a criação do modelo, implantação e produção.
Perguntas: prova contra descoberta. Analytics tradicionais podem fornecer uma visão abrangente de padrões de dados, relacionamentos e dependências. No entanto, todas as abordagens de Analytics tradicionais têm uma limitação fundamental: eles são baseados em modelos de dados concebidos pelos seres humanos. Como resultado, analistas de dados precisam se tornar videntes, prevendo cada pergunta possível que os usuários da empresa nunca vão perguntar. A abordagem de Advanced Analytics não precisa necessariamente começar com uma hipótese. Eles precisam de um objetivo de negócio para formatar indutivamente a pergunta, tais como- “Qual cliente é mais propenso a responder a este tipo de estímulo?”- E deixar que os modelos e algoritmos de descubram os padrões nos dados que responderão à pergunta.
Modelos de dados: homem versus algoritmos. Os Analytics tradicionais não têm a capacidade de ir além da análise com base nas regras que os seres humanos já incorporaram nos modelos de dados. Advanced Analytics usa algoritmos para analisar um conjunto de dados brutos e descobrir modelos e relacionamentos, dependências, padrões e / ou previsões com base somente em valores de dados.
O tema é extenso… Vamos conversar para saber se sua instituição precisa ou não destas ferramentas e quais os passos para usar os dados a favor de seu negócio.
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