- 28/09/2022
- Posted by: Marketing Digital
- Category: Análise de dados
Como visto em outros artigos nossos, sobre a importância dos dados e de sua organização para extrair melhor proveito desses é notável o desafio que se coloca em trabalhar os dados com inteligência. E, a partir da sua combinação ou do seu cruzamento, gerar informação relevante e estratégica e, sobretudo, potencializar resultados e dar segurança para a tomada de decisão. Isso porque o aumento exponencial do volume e da complexidade dos dados disponíveis dificulta o acesso e a análise de toda essa informação.
Com a gama de informações e a complexidade que o armazenamento de dados crescendo exponencialmente, uma dúvida relevante vem à tona quando se trata de eficiência. O potencial das informações acumuladas pelas empresas está sendo explorado, como deveria? É nesse cenário que o Advanced Analiytics surge como uma ferramenta que auxilia a empresa a quebrar barreiras e unificar a visão de dados em tempo real, criando novas abordagens e experiências relevantes para seus clientes.
O advanced analytics é um recurso que abrange diversos fatores relevantes, como machine learning, modelagem preditiva, métodos estatísticos e técnicas de automação de processos, além de ferramentas de business intelligence (BI) para analisar informações. Dentre as tecnologias que o compõe estão a smart data fabrics ou malha de dados inteligentes. Esta surge como uma ferramenta que auxilia a empresa a quebrar barreiras e unificar a visão de dados em tempo real, criando novas abordagens e experiências relevantes para seus clientes.
O conceito é recente e, segundo a Gartner, consultoria de mercado em tecnologia, é uma das principais tendências para o mercado de dados e análises. “O conceito de design emergente chamado data fabric pode ser uma solução robusta para desafios de gerenciamento de dados sempre presentes, como os ciclos de integração de dados de alto custo e baixo valor, manutenção frequente de integrações anteriores, a crescente demanda por tempo real e compartilhamento de dados orientado a eventos e muito mais”, diz Mark Beyer, VP Analyst da Gartner. Para ele, o conceito é relativamente simples: funciona como uma camada integrada de dados e processos de conexão. De forma que uma malha de dados utiliza análises contínuas sobre ativos de metadados existentes, detectáveis e inferidos para dar suporte ao design, implantação e utilização de dados integrados e reutilizáveis em todos os ambientes.
Essa malha de dados aproveita os recursos humanos e de máquina para oportunamente acessar dados no local ou dar suporte à sua consolidação. Identifica e conecta continuamente dados de aplicativos diferentes para descobrir relacionamentos exclusivos e relevantes para os negócios entre os pontos de dados disponíveis.
As tecnologias componentes do advanced analytics levam a abordagem um passo adiante, incorporando uma ampla variedade de recursos de análise, incluindo exploração de dados, inteligência de negócios, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, permitindo que as organizações obtenham novos insights e potencializem serviços e aplicativos inteligentes e prescritivos.
E ao prever o uso de dados existentes, incluindo data lakes, repositório utilizado para armazenar todos os dados estruturados e não estruturado ou qualquer outra estrutura de armazenamento, as malhas de dados inteligentes permitem que as organizações maximizem o valor obtido de investimentos anteriores em tecnologias, uma vez que esses ativos não precisam ser descartados ou substituídos. Uma forma de maximizar seus investimentos anteriores em tecnologia.
Abrir caminho para o advanced analytics, portanto, oferece uma série de recursos importantes, incluindo a exploração de dados, a inteligência de negócios e a aprendizagem de máquina. Com isso, as decisões nas corporações passam a ser fundamentadas e apoiadas por uma moderna plataforma de dados que conecta tanto as informações externas quanto internas para análises avançadas sob demanda.
Outro benefício da estratégia é a eliminação da latência e da complexidade associadas à duplicação de dados, uma vez que permite que os dados permaneçam na fonte em vez de estarem em um servidor central. Assim, em vez de restrições por conta de problemas como dados de baixa qualidade, silos e atrasos, essa abordagem dá aos usuários a capacidade de usar as informações ao máximo como diferencial de eficiência, inovação e competitividade para levar suas empresas adiante.
Por fim, a malha de dados deve ter um backbone robusto de integração de dados para que seja compatível com vários estilos de entrega de dados. Ele deve oferecer suporte a todos os tipos de usuários.