Última atualização: 6 de outubro de 2021
Tempo de leitura: 2 min
O que é análise incorporada?
Existem muitas maneiras de trabalhar com os dados coletados. As metodologias mais comuns são realizar análises prescritivas, descritivas e preditivas acerca do objeto de estudo. Esses métodos auxiliam na tomada de decisões mais assertivas no ambiente competitivo e democratizar esse acesso pode ser fundamental para o futuro. Contudo, outro tipo de análise começa a entrar em desenvolvimento: a análise incorporada.
Podemos dizer que esse modelo traz mais autonomia para os usuários, uma vez que não depende da figura do cientista de dados para gerir todas as informações. O desafio é desenvolver softwares capazes de, através de Machine Learning e Inteligência Artificial, gerar visualizações gráficas de maneira mais intuitiva, rápida e eficiente.
Benefícios da análise incorporada
Um dos maiores benefícios na adoção desse método é a democratização da análise de dados. Por muitas vezes, enxergamos esse processo como difícil e penoso, porém isso não é verdadeiro. Obter resultados de forma mais rápida, sem a presença de um intermediário, gera insights de maneira mais eficaz.
Conseguir respostas economizando tempo e recursos, a qualquer momento, de maneira mais flexível, utilizando ferramentas já conhecidas pelos usuários permite que dados sejam interpretados mais facilmente, gerando melhor competitividade no mundo corporativo.
Casos de Uso da análise incorporada
Mas como entender na prática como a análise incorporada funciona? Um bom exemplo é o gerenciamento de cadeia de suprimentos. Grandes empresas trabalham com um volume muito alto de produtos negociáveis. Ter uma plataforma indicando quais praças precisam de determinados produtos A ou B fazem com que o estoque sempre fique abastecido, evitando a falta e consequente não venda. Isso mantém o fluxo de receitas sempre ativo.
Outro exemplo: aplicativos de academias indicam a quantidade de alunos presentes em determinadas faixas de horários. Com esse dado em mãos, o próprio cliente consegue verificar os horários com menor presença de público e garantir um treino mais rápido.
Uma visão futura sobre análise incorporada
De acordo com Forrester, existem cinco tendências para essa nova geração da análise de dados: Democratização, Interatividade, Profundidade, Antecipação e Acionável. Percebemos que essas tendências vão conseguir transformar dados em insights para todo e qualquer usuário habilitado e treinado, tornando o uso de informações um precioso ativo para as empresas que investem em tecnologia e inovação.
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