Conheça as etapas da Jornada de Dados

Advanced Analytics proporciona uma inteligência de negócios aprofundada, através de ferramentas e soluções inovadoras reúne todos os dados para uma tomada de decisão mais ágil. Além disso, pode ser integrada a arquitetura de dados, BI, Machine Learning, RPA, Big data analytics e outras técnicas para gerar insights, fazer previsões e tomar decisões mais assertivas.

Com uma infinidade de dados gerados, é necessário entender por onde começar e transformar dados em informação da maneira correta. A cultura Data Driven presente nas grandes empresas permite uma visão analítica avançada, para solucionar os problemas do negócio e identificar oportunidades em potencial.

Advanced Analytics permite interpretar, avaliar e tomar as melhores decisões

Saindo de uma visão analítica simples para análises mais avançadas, é possível não só entender o que está acontecendo em seu negócio, mas também prever cenários, levantar hipóteses e captar aprendizados.

Conheça as etapas da Jornada de Dados para potencializar seus resultados

Para muitos analistas, o processo de preparação, combinação e análise de dados é bastante lento e trabalhoso. É necessário colher, centralizar e limpar dados de fontes diferentes, além de catalogar as informações para fornecer modelos e insights.

A Jornada de Dados reúne todas as etapas de um projeto de Advanced Analytics. Entenda como funciona essas sete etapas.

Coletar as informações que a sua empresa já possui

Todas as empresas possuem dados próprios, mesmo que não explorados. O primeiro passo da jornada é utilizar as informações que sua organização já possui. A coleta de dados reúne as informações de todos os sistemas dentro da empresa, sejam eles vindos de ERPs, CRMs, Sistemas diversos, planilhas ou qualquer outro tipo de dado.

Centralizar os dados e garantir que estejam corretos

Tão importante quanto o passo anterior, a segurança e a governança de quem tem acesso aos seus dados são fundamentais e para isso usamos um repositório único, seja ele armazenado em nuvem ou nos servidores da própria organização.

Nessa etapa, temos os fluxos de dados confiáveis e devemos arquitetar uma estrutura para acabar com os silos de dados e detectar anomalias. Esse processo se chama Data Quality e tem como finalidade garantir que seus dados cheguem corretos para embasar as decisões estratégicas da empresa.

O Data Lake, Data Warehouses e Data Marts são criados nessa fase também, para servir com mais qualidade e linguajar familiar ao negócio para as aplicações futuras. É Sempre importante lembrar que a qualidade das suas aplicações vem da qualidade dos seus dados.

Enriquecer com outras informações relevantes

Além dos dados da própria organização, outros dados também são relevantes, tais como sites públicos, índices financeiros, dados de Sell-Out, redes sociais ou dados ainda não explorados na organização como textos, vídeos e áudios, por exemplo.

Esses dados geralmente não são estruturados e correspondem a 80% dos dados da sua empresa, e necessitam serem estruturados para as próximas etapas, então eles devem ser organizamos e colocados em um repositório confiável.

Catalogar para facilitar a busca por informações

Consiste na criação de um repositório seguro em escala corporativa de todos os dados que sua empresa tem disponível para análise, oferecendo aos consumidores de dados um único catálogo para encontrar, entender e obter insights de qualquer fonte de dados corporativa.

As ferramentas de preparação de dados e metadados da solução simplificam a transformação de dados brutos em ativos prontos para análise, enquanto o Catálogo de Dados Inteligentes do produto e a interface gráfica do usuário (GUI) ajudam as pessoas a descobrir e selecionar com facilidade os dados que precisam.

Construído em uma plataforma de segurança de dados reforçada e com recursos de governança, você pode integrar facilmente a qualquer ferramenta de gerenciamento de dados para obter escalabilidade, confiabilidade e desempenho.

Analisar por meio de dashboards e ferramentas de self-service analytics

A etapa mais tangível e importante para o tomador de decisão é a análise exploratória dos dados, através de dashboards, com ferramentas self-services que tenham capacidade para criação de novas visões sem dependência de TI, capacidade de drill down nos dados em qualquer granularidade em busca de gaps ou oportunidades de melhorias através de seus KPI´s para medição de performance com flexibilidade plena.

Atualmente as áreas de negócios possuem a todo momento novas necessidades, e por este motivo se faz necessária cada vez mais toda arquitetura de dados, compartilhamento e principalmente a catalogação para ter uma liberdade plena e um cenário com alta capacidade de self-service para que não haja barreiras tecnológicas para o negócio, o dinamismo atual do negócio não permite mais backlogs de TI para tomada de decisão baseada em dados, e torna sua empresa efetivamente Data Driven.

Aprender novos padrões por meio de algoritmos de classificação

Nessa etapa realizamos os primeiros algoritmos de Machine Learning, como forecasting, testes A/B e segmentação de mercado. Utilizamos técnicas de Data Mining para descobrir padrões nos dados por meio de algoritmos de classificação. A partir desse momento já temos decisões auxiliadas por robôs inteligentes.

Otimizar as informações a partir das necessidades da sua empresa

É o grande objetivo de toda essa jornada. Ocorre quando sua empresa cria confiança suficiente nos dados, não somente para suportar decisões orgânicas, mas também permitir que sejam feitas por robôs inteligentes. Nessa etapa realizamos algoritmos mais complexos como Deep Learning, de forma que a Inteligência Artificial se torna algo cotidiano dentro da sua organização.

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