A automação se tornou um componente central do BI e da análise, e está revolucionando a maneira como os dados são analisados ​​hoje.

Assim, ao assumir a maior parte do trabalho pesado das tarefas repetitivas do cotidiano, a automação ajuda as organizações a direcionar o foco para atividades de maior valor e complexidade. Portanto, neste blog, abordaremos como as empresas podem automatizar seu pipeline de dados, de ponta a ponta, com plataformas de BI modernas.

Primeiramente, o pipeline de dados na análise se divide amplamente em três estágios:

1. Importação e preparação de dados;
2. Análise e insights;
3. Colaboração e ação.

Dessa forma, habilitar a automação em cada um desses estágios pode ajudar a lidar com grandes volumes de dados com facilidade, manter a qualidade e a consistência dos dados ao longo do tempo, e acelerar seu tempo de percepção. As plataformas modernas de BI suportam várias funcionalidades automatizadas nessas etapas.

Importação e preparação de dados

De acordo com estudos, cerca de 80% do tempo de análise é gasto na importação e preparação de dados. Isso não é surpreendente, devido a:

• Processos de importação de dados com muito código;
• Autenticação repetida de fontes de dados;
• Falta de padrões para preparação de dados.

Sendo assim, as plataformas de BI modernas oferecem vários recursos de automação para lidar com esses pontos problemáticos. Vamos dar uma olhada em alguns deles — a modelagem automática e a transformação automatizada de dados.

Modelagem automática

As plataformas de BI hoje analisam automaticamente objetos de dados e seus relacionamentos entre si. Por exemplo, com junções automáticas, a plataforma identifica de forma inteligente possíveis junções que podem ser realizadas entre várias tabelas importadas.

Aqui está um exemplo dessa capacidade:

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Transformação automatizada de dados

Transformar dados em uma forma ideal de análise é crucial para obter bons insights. Todavia, em muitos casos, isso se torna uma atividade repetitiva e demorada com cada importação de dados subsequente. Com plataformas modernas de BI, você pode automatizar seu processo de preparação de dados configurando-o apenas uma vez. Além disso, a plataforma rastreia e monitora de forma inteligente as transformações feitas nos dados e as aplica automaticamente para as importações de dados subsequentes.

Nesse caso, você pode verificar os conjuntos de regras, onde várias transformações aplicadas aos dados são rastreadas. Essas transformações são altamente personalizáveis ​​e podem ser alteradas conforme suas necessidades de negócios em evolução.

Ademais, a automação de recursos na preparação de dados é uma maneira poderosa de reduzir o tempo e o esforço gastos nesse estágio de análise.

Análise de dados e insights

A análise de dados e insights é uma área ativa em analytics, onde a inovação está sendo feita constantemente. Inclusive, alguns problemas-chave enfrentados nesta fase de análise são:

• Falta de inteligência de negócios para descobrir métricas relevantes;
• Incapacidade de descobrir insights aprofundados para uma tomada de decisão precisa;
• Atualização manual de dados em relatórios;
• Necessidade de recursos avançados para registrar alterações nos dados.

Todavia, com os recursos atuais de IA e automação, existem muitos recursos no mercado para lidar com esses problemas.

Autoanálise

A análise automática é um recurso poderoso que descobre automaticamente métricas importantes em conjuntos de dados na importação e gera automaticamente relatórios sobre eles. Esse recurso reduz drasticamente o tempo necessário para gerar relatórios manualmente e aproxima os usuários dos insights. Aqui está um exemplo de um painel gerado automaticamente:

Informações automatizadas

A automação na análise não se limita apenas à geração automática de relatórios – em vez disso, as plataformas de BI hoje vão um passo além ao automatizar também os insights de dados. Com recursos de Geração de Linguagem Natural (NLG), pode-se automatizar insights acionáveis ​​na forma de narrativas digeríveis que colocam os usuários um passo à frente em seu processo de tomada de decisão.

Além disso, você pode conferir o Zia Insights, o recurso de insights automatizados do Zoho Analytics aqui:

Colaboração e ação

A colaboração é a etapa final da análise – onde os insights de dados são distribuídos e consumidos entre as partes interessadas. Quando se trata de colaboração, as empresas são conhecidas por enfrentar estes problemas principais:

• Atraso no tempo para responder às principais mudanças nos negócios;
• Incapacidade de se manter informada e relevante para os processos de negócios;
• Dificuldade em apresentar insights de dados de maneira compreensível e digerível.

Os usuários podem superar esses problemas automatizando alertas de dados imediatos sobre alterações em KPIs importantes, ajudando-os a responder a tempo e permanecer relevantes para os processos de negócios. Ademais, esse recurso ajuda a fornecer informações automaticamente aos usuários no contexto de fluxos de trabalho, em vez de fazer com que eles verifiquem essas atualizações.

Alertas de dados

Os alertas de dados ajudam os usuários a tomar rapidamente o curso de ação correto quando ocorrem mudanças importantes nas métricas, como atingir metas de negócios ou o surgimento de anomalias repentinas nos dados. Aqui, inclusive, está um exemplo de como os usuários podem definir suas necessidades de negócios e receber notificações sobre as principais mudanças de seus KPIs em vários canais:

Conclusão

A automação traz consigo muitas soluções para os problemas enfrentados na análise de dados. Esses recursos democratizam dados e análises, permitindo que pessoas com conhecimento técnico mínimo tenham as ferramentas certas para realizar análises.

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Fonte: Zoho.