Desbloqueando o poder da análise

Nesta era de dados, entender como aproveitar todo o potencial dos seus ativos de dados é crucial para tomar decisões informadas e orientadas por dados. Esta jornada envolve a exploração de várias categorias de análise, cada uma com seu propósito e complexidade únicos. Nesta publicação, nos aprofundamos nas quatro camadas de análise – diagnóstica, preditiva, prescritiva e cognitiva – para guiá-lo em um caminho em direção a uma tomada de decisão mais avançada e proativa.

Construindo sobre uma fundação

Antes de entrar na análise, precisamos de uma base sólida. Para construir isso, começamos onde muitas organizações começam; expandindo nossa prática de relatórios operacionais para construir uma prática de análise . Este relatório, às vezes marcado como “análise descritiva”, ainda não é verdadeiramente uma análise, pois não extrai insights acionáveis, mas fornece observações históricas dos dados. Ele se concentra no que aconteceu, deixando a interpretação para o usuário. Embora essencial para visualizar fatos comerciais, como relatórios de receita e medições de vendas, isso não é suficiente para tomar decisões orientadas por dados e voltadas para o futuro. Da perspectiva da prática de análise, é aqui que garantimos que temos dados precisos em volumes adequados nos quais podemos primeiro construir nossa análise. A linhagem de dados transparente e fontes claras de verdade são essenciais para garantir essa precisão.

Análise de diagnóstico: descobrindo o “porquê e o como”

Com base na base de dados descritivos, a análise diagnóstica se esforça para explicar o “porquê e como” por trás dos padrões observados. Elas procuram causas por trás de tendências ou anomalias de dados misteriosas ou inesperadas, o que requer a capacidade de alinhar uma variedade de ativos de dados para identificar correlações e potencial causalidade. É tudo sobre descobrir as razões ocultas por trás dos seus dados.

Análise preditiva: olhando para o futuro

A análise preditiva dá um passo além ao antecipar eventos futuros com base em modelagem estatística, geralmente envolvendo aprendizado de máquina. Dados históricos são usados ​​para prever ocorrências futuras, fornecendo insights sobre como as decisões de negócios podem influenciar os resultados. Esses ativos exigem ajuste e monitoramento cuidadosos para garantir o alinhamento com os padrões de uso em evolução.

Análise prescritiva: definindo o que deve acontecer

A análise prescritiva é uma camada mais complexa, usando as recomendações de saída de modelos de aprendizado de máquina e estatísticas históricas para definir o que deve acontecer com base em uma decisão. Onde a análise preditiva antecipa o que provavelmente acontecerá, para orientar a tomada de decisão humana, a análise prescritiva visa tomar a decisão por nós, permitindo que os modelos de aprendizado de máquina tomem medidas comerciais. Isso exige grandes volumes de dados e modelos específicos adaptados às necessidades exclusivas dos analistas. Essas análises geram padrões em constante evolução, e prescrições bem-sucedidas podem levar a padrões reutilizáveis ​​que beneficiam a organização.

Os ativos de dados para análise prescritiva geralmente diferem daqueles em outras categorias devido à complexidade e ao volume de dados necessários. Eles devem ser claramente rotulados e isolados, geralmente acessíveis apenas a especialistas. À medida que a análise prescritiva amadurece e prova seu valor, ela pode gerar novos ativos de dados adequados para uso mais amplo em toda a organização.

Análise cognitiva: habilite as máquinas

Com base na modelagem de aprendizado de máquina de Analytics prescritivo e preditivo, surge a noção de analytics cognitivo, onde algoritmos de inteligência artificial têm acesso a volumes massivos de dados frequentemente não estruturados para buscar conexões que podem não ser visíveis para analistas humanos, fornecendo “aumento cognitivo” para a equipe de analytics ao sugerir padrões e decisões que podem ter passado despercebidos pelas equipes humanas. Esse tipo de conjunto, às vezes denominado “humano/cog”, se baseia em outras camadas de camadas analíticas para fornecer insights centrados nos negócios para ações poderosas e proativas.

Neste mundo em que as decisões baseadas em dados são reis, é essencial entender e aproveitar o poder dessas categorias de análise. Ao incorporar essas camadas em sua estratégia de análise de autoatendimento, você não apenas ajudará sua organização a estabelecer ou fortalecer uma cultura de tomada de decisão baseada em dados, mas também permitirá que sua organização faça a transição de um modelo de decisão reativo para um proativo. Abrace os dados e capacite sua organização a prosperar em um mundo cada vez mais centrado em dados.

Fonte: Denodo