O que é análise avançada?
A análise avançada é o processo de usar técnicas complexas de machine learning (ML) e visualização para obter insights de dados além da inteligência comercial tradicional. As organizações modernas coletam grandes volumes de dados e os analisam para descobrir padrões e tendências ocultos. Elas usam as informações para melhorar a eficiência dos processos de negócios e a satisfação do cliente. Com a análise avançada, você pode dar um passo adiante e usar os dados para tomar decisão futuras e em tempo real. As técnicas avançadas de análise também promovem o significado dos dados não estruturados, como comentários ou imagens em mídias sociais. Elas podem ajudar sua organização a resolver problemas complexos com mais eficiência. Os avanços na computação em nuvem e no armazenamento de dados tornaram a análise avançada mais econômica e acessível a todas as organizações.
Quais são os casos de uso da análise avançada?
Sua organização pode usar análises avançadas para resolver desafios complexos além da análise e geração de relatórios comerciais tradicionais. Aqui estão alguns exemplos em vários setores.
Saúde
As empresas de saúde e ciências biológicas analisam dados clínicos e operacionais para diminuir os custos de atendimento e, ao mesmo tempo, aumentar a precisão do diagnóstico. Por exemplo, a análise avançada de imagens médicas oferece suporte ao diagnóstico preciso. Da mesma forma, elas usam as análises avançadas para transformar dados de pacientes, genômicos, transcriptômicos e outros dados ômicos em insights práticos. Ela acelera os ensaios clínicos, aprimora a pesquisa e a inovação e simplifica a multiômica clínica.
Finanças
Os serviços financeiros podem aprimorar os processos operacionais e a inovação usando insights baseados em dados de tecnologias transformadoras. Por exemplo, eles podem usar análises avançadas para estas finalidades:
- Otimizar operações bancárias críticas
- Promover a transformação e reimaginar os modelos de negócios nos mercados de capitais
- Modernizar os sistemas principais e aprimorar a modelagem de risco em seguros
O setor pode realizar a coleta de dados para transformar experiências para as partes interessadas, os funcionários, os intermediários e os clientes. A análise avançada ajuda as empresas a tomar melhores decisões em relação à lucratividade e à satisfação do cliente.
Manufatura
O setor de manufatura usa análises avançadas para melhorar a eficácia geral do equipamento (OEE). A análise diagnóstica e preditiva melhora a manutenção e o monitoramento dos equipamentos. Além disso, o setor de manufatura pode fazer o seguinte:
- Melhorar os processos identificando e corrigindo gargalos
- Detectar anomalias no equipamento em tempo real
- Automatizar a inspeção, a verificação e outros processos de fabricação demorados
Varejo
O setor de varejo usa tecnologias avançadas de análise para criar lojas inteligentes, otimizar o comércio digital e construir uma cadeia de suprimentos inteligente. Eles podem obter insights da interação e do comportamento do cliente para vários fins:
- Melhorar as decisões e desenvolver estratégias eficazes de merchandising
- Aumentar o valor da vida útil do cliente personalizando as recomendações de produtos
- Otimizar as operações comerciais internas para reduzir custos e melhorar as margens
- Democratizar o acesso aos dados para inovar e acelerar os resultados positivos
Quais são os tipos de análise avançada?
Os avanços na ciência de dados ajudaram a desenvolver várias áreas de foco distintas no campo da análise.
Análise de clusters
A análise de clusters organiza os pontos de dados em grupos com base nas semelhanças. Ela não exige suposições iniciais sobre a relação entre os pontos de dados, para que você possa encontrar novos padrões e associações em seus dados.
Por exemplo, você pode usar a análise de clusters para criar categorias demográficas ou psicográficas nas bases de clientes. Em seguida, você pode traçar a relação entre uma qualidade e outra. Você pode rastrear se há uma relação entre determinados dados demográficos dos clientes e seus hábitos de compra.
Análise de coorte
Assim como a análise de clusters, a análise de coorte divide grandes conjuntos de dados em pequenos segmentos. No entanto, ela monitora o comportamento de um grupo ao longo do tempo. Por outro lado, a análise de clusters concentra-se em encontrar semelhanças no conjunto de dados sem necessariamente considerar o aspecto temporal.
A análise de coorte é frequentemente usada em estudos de comportamento e retenção de usuários. Você pode usá-la para rastrear como cada coorte responde a eventos diferentes. Esse método de análise avançada melhora a retenção de clientes, o engajamento do usuário, a adoção de produtos e a interação.
Análises preditivas
A análise preditiva tradicional analisa os dados históricos para identificar tendências e padrões. A modelagem preditiva usa dados passados para prever resultados futuros. A análise preditiva é usada principalmente em áreas relacionadas a riscos ou quando você quiser encontrar novas oportunidades. Considerando possíveis cenários futuros, você pode tomar melhores decisões com confiança. Isso contribui para a redução de riscos e aumenta a eficiência operacional.
Análise prescritiva
A análise prescritiva recomenda ações que você pode tomar para afetar o resultado desejado. Além de mostrar tendências futuras, a análise prescritiva sugere diferentes planos de ação para melhor aproveitar o cenário futuro previsto. Por exemplo, imagine um cenário de negócios em que a análise preditiva informa quais clientes têm maior probabilidade de serem perdidos no próximo trimestre. A análise prescritiva sugere estratégias de retenção específicas adaptadas a cada segmento de clientes em risco, como ofertas especiais de descontos, programas de fidelidade ou campanhas de comunicação personalizadas.
Quais são as tecnologias usadas na análise avançada?
As soluções de análise avançada combinam várias tecnologias.
Machine learning
Modelos de machine learning, como análise de séries temporais, árvores de decisão e regressão, promovem análises avançadas. Nas técnicas de análise avançada preditiva e prescritiva, você precisa entender os dados e extrapolar além deles para fazer observações. As técnicas de ML podem ajudar na sugestão e monitoramento preditivos processando rapidamente milhões de pontos de dados. A análise avançada usa machine learning para previsões futuras.
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Inteligência artificial
A análise avançada usa inteligência artificial (IA) para simular um nível humano de inteligência. Com a IA, você pode processar mais dados, trabalhar em modelagens mais complexas e incorporar algoritmos cada vez mais abstratos.
As ferramentas de IA incluem uma variedade de tecnologias que trabalham juntas para permitir que as análises avançadas executem várias funções. As técnicas de aprendizado profundo utilizam redes neurais com várias camadas para analisar várias formas de dados, como imagens, som e texto. Por exemplo, o processamento de linguagem natural (PLN) extrai informações de textos gerados por humanos e a visão computacional interpreta imagens e vídeos para realizar tarefas.
Quais são as tecnologias essenciais de infraestrutura necessárias para análises avançadas?
Os elementos a seguir são necessários para executar um programa de análise avançada bem-sucedido em sua organização.
Internet das Coisas
Você precisa de dispositivos de Internet das Coisas (IoT) para capturar dados do mundo real para processamento analítico avançado. Sensores inteligentes fornecem fluxos de dados em tempo real que dão acesso a informações contínuas. Sem dispositivos de IoT para alimentar seus sistemas analíticos, você pode perder informações valiosas e um contexto útil para a tomada de decisões.
Leia sobre a Internet das Coisas (IoT) »
Armazenamento
O software de análise avançada requer conjuntos de big data para fornecer insights precisos e úteis. O big data requer sistemas de armazenamento com capacidade, tolerância a falhas, disponibilidade e recursos de backup automático. Você deve integrar automaticamente dados de diversas fontes ao sistema de armazenamento. Esse sistema também deve ser compatível com a integração de machine learning e outros softwares de análise de dados.
Computação
As ferramentas de análise avançadas precisam de uma alta capacidade de processamento de dados para funcionar de forma eficaz. Você deve poder oferecer suporte à computação distribuída para que vários nós do servidor possam processar os dados simultaneamente. Você também precisa de recursos de computação para seus modelos preditivos e outras ferramentas de machine learning e inteligência artificial.
Leia sobre computação distribuída »
Visualização
Você precisa de ferramentas de visualização de dados para criar e apresentar relatórios sobre as descobertas das análises avançadas. Sem uma visualização clara, é difícil agir com base nos insights gerados. Você pode descobrir insights mais profundos com análises avançadas, mas poderá ser difícil compartilhá-los. Com a tecnologia de visualização, você pode compartilhar esses insights com seus usuários corporativos e com as partes interessadas não técnicas.
Saiba mais sobre a visualização de dados »
Segurança
Controle de acesso, criptografia e proteção contra acesso não autorizado são vitais em todo o processo de análise. A segurança dos dados é essencial, pois a maioria das análises lida com dados confidenciais, especialmente em áreas como finanças ou saúde. Da mesma forma, você pode ter padrões de regulamentação de privacidade de dados que devem ser cumpridos.
Como a AWS pode ajudar com seus requisitos de análise avançada?
A Amazon Web Services (AWS) fornece a mais ampla seleção de serviços de análise. Ajudamos empresas de todos os portes a reinventar seus negócios com a tomada de decisões baseada em dados. Da movimentação de dados à análise por streaming, a AWS oferece serviços específicos que proporcionam o melhor custo-benefício, a maior escalabilidade e o menor custo. Use o nosso guia para escolher serviços de análise e escolha os melhores serviços para as suas necessidades.
A AWS também tem centenas de serviços totalmente gerenciados que ajudam em cada etapa do processo de análise avançada. Veja alguns exemplos:
- Os serviços da AWS IoT podem se conectar a bilhões de dispositivos de IoT e coletar, armazenar e analisar dados de sensores de IoT para várias workloads.
- As soluções de machine learning na AWS ajudam a inovar a análise avançada, proporcionando serviços abrangentes de IA e ML. Obtenha insights mais profundos de seus dados, reduza os custos e acesse a infraestrutura de dados líder do setor.
Como alternativa, as organizações também podem procurar soluções pré-concebidas e prontas para uso no AWS Marketplace.
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