Analytics avançado

O que é analytics avançado?

O analytics avançado usa técnicas sofisticadas como estatísticas multivariadas, mineração de dados, machine learning, visualizações, simulações, mineração de texto, análise de gráficos (rede), previsões, otimização e simulação para revelar insights, identificar padrões, prever resultados e gerar recomendações.

Por que o analytics avançado é importante?

Com o intuito de acelerar inovações e aumentar a concorrência, empresas aproveitam o analytics avançado para gerar insights preditivos e impulsionar a tomada de decisões com mais rapidez. O analytics avançado é aplicado para otimizar e aprimorar operações de negócios, reduzir riscos e personalizar a experiência de clientes.

O analytics avançado consegue solucionar problemas impossíveis com relatórios de BI e pode ser implementado em diversos casos, como no monitoramento e avaliação de conteúdos de redes sociais, na previsão de falhas de equipamento, na antecipação de oferta e demanda, no ajuste de preços de forma dinâmica, na detecção de fraudes, no desgaste de clientes e muito mais.

Técnicas de analytics avançado

As técnicas adotadas pelo analytics avançado são mais abrangentes do que métodos de BI ou análises descritivas. Enquanto o BI concentra-se em dados históricos e estruturados de diversas fontes, o analytics avançado aborda qualquer tipo de dado (estruturado ou não), de diferentes origens. Normalmente, o BI produz um resumo do desempenho anterior, enquanto o analytics avançado aponta ao futuro para ajudar a otimizar e transformar o presente. Assim, o analytics avançado emprega, como o próprio nome indica, recursos avançados como:

Clustering: agrupa elementos para identificar semelhanças e diferenças em um conjunto de dados de forma simples, facilitando comparações

Análise de coorte: avalia o comportamento de um grupo de pessoas para traçar uma visão completa

Análise de eventos complexos: fornece insights em tempo real, analisando dados de eventos de fontes variadas e apontando relações de causa e efeito. Também conhecido como processamento de eventos complexos (CEP).

Mineração de dados: identifica sequências, relações e outliers em grandes conjuntos de dados, que podem ser usados para avaliar oportunidades e riscos

Machine learning: encontra padrões complexos e gera previsões precisas que podem ser usadas para personalização, detecção de fraudes e microssegmentação

Análise preditiva: previsões sobre resultados de negócio baseadas em dados históricos, modelagem estatística e machine learning

Análise de retenção: usada para entender grupos de usuários/clientes, ajudando a determinar fatores de retenção e estratégias de crescimento

Como funciona o analytics avançado?

O analytics avançado é aplicável em todos os setores e pode ser aproveitado em inúmeras funções corporativas de uma organização.

Business intelligence

Business intelligence tradicional x business intelligence moderno

Enquanto o BI tradicional se concentra principalmente em dados históricos, o BI moderno incorpora machine learning, data science e análise preditiva. Essa abordagem moderna de análise de dados permite que as organizações combinem dados históricos e em tempo real para realizar previsões e modelagem preditiva. Os benefícios mais importantes desses recursos são maior acurácia e agilidade organizacional na tomada de decisões. Essas informações podem ajudar os decisores de negócios a compreender os possíveis resultados futuros antes de tomarem decisões.

Benefícios do BI moderno

• Insights acionáveis: o BI moderno entrega insights que ajudam os decisores de negócios a compreender o impacto de cada possível decisão. Quando o BI é enriquecido com insights de machine learning e data science, ele pode até destacar a melhor decisão a tomar
• Identificação de tendências e padrões: o BI proporciona aos decisores de negócios insights valiosos sobre como fatores internos e externos podem afetar suas atividades. Essas métricas podem destacar como as decisões internas, a demanda dos clientes e as mudanças no mercado conduziram aumentos ou diminuições nas vendas, marketing, finanças, receitas e muito mais.
• Auto Insights: o aumento do machine learning e da IA levou à criação de ferramentas e plataformas self-service de geração de relatórios. Esses novos serviços podem revelar automaticamente insights valiosos e encontrar respostas com base nas consultas dos usuários. Por exemplo, podem destacar quais fatores levaram ao aumento (ou diminuição) das vendas.

Data science

O objetivo principal da data science é encontrar padrões e correlações nos dados. Por exemplo, um cientista de dados pode ajudar uma organização a encontrar uma correlação entre uma faixa de preços específica e um aumento nas vendas a fim de ajudar os decisores de negócios a determinar o preço dos produtos.

Ao analisar dados, os cientistas de dados usarão algoritmos que realizam análise de cluster, processamento de linguagem natural (PLN) e análise de sentimentos para explorar os dados. Essas técnicas ajudam a proporcionar insights e uma compreensão mais profunda de dados diferenciados.

• Análise de cluster: usada para agrupar pontos de dados semelhantes para encontrar correlações
• PLN: Processa e analisa a linguagem humana para encontrar padrões e relações
• Análise de sentimento: usa PLN para compreender as opiniões e emoções por trás do texto

A inteligência artificial (IA), o machine learning (ML) e o deep learning também fazem parte do campo da data science e auxiliam na correspondência de padrões.

Os cientistas de dados costumam usar a IA para aumentar a acurácia e melhorar os resultados dos projetos de data science. A IA também é usada para realizar ML e serve como cérebro. Ambos contribuem para o deep learning, um subconjunto do ML, que é mais hábil na classificação de dados e na identificação de padrões. Os cientistas de dados usam modelos de deep learning para ajudar as máquinas a identificar e analisar imagens, texto e voz.

Como a data science pode detectar padrões com facilidade e precisão ao combinar diversas fontes de dados, as organizações costumam usá-la para detectar anomalias, identificar possíveis problemas e prever resultados.

Nos anos anteriores, era necessária uma compreensão de linguagens de programação e de matemática, como estatística, para realizar data science. No entanto, as plataformas analíticas modernas agora podem eliminar a necessidade de conhecimentos de programação para executar modelos de ML usando IA para a data science.

Casos de uso para data science

• Finanças: detectar possíveis fraudes nas transações e alertar os decisores de negócios para que possam fazer a avaliação
• Supply chain: prever o comportamento do cliente, incluindo os fatores que fazem com que as pessoas se tornem mais propensas a comprar produtos
• Setor de saúde: identificar possíveis problemas de saúde e ajudar os profissionais médicos na avaliação e no diagnóstico

Introdução às ferramentas de analytics avançado

O Alteryx Analytics Automation Platform oferece machine learning e um Intelligence Suite com visão computacional e mineração de texto em uma plataforma acessível que apresenta módulos com pouco ou nenhum código e uma plataforma visual fácil de entender. O Alteryx integra análises avançadas aos processos de preparação, combinação, análise e enriquecimento de dados usando:

• Teste A/B
• Visão Computacional
• Agrupamento e segmentação
• Árvores de decisão e florestas aleatórias
• Análises demográficas e comportamentais
• Machine Learning
• Estatísticas multivariadas
• Otimização e simulações
• Previsões e séries temporais
• Análise de rede
• Redes neurais
• Análises preditivas e prescritivas
• Regressão
• Análise espacial
• Monitoramento de modelos preditivos
• Mineração de texto