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Data Analytics: entenda o que é e como utilizá-lo nas organizações

1 de junho de 2023

Data analytics está para as empresas hoje como o petróleo esteve para a indústria quando foram descobertas as suas múltiplas possibilidades de uso, lá pelo século XIX.

 

Não é exagero, portanto, o que disse Ajay Banga , CEO da Mastercard, ao comparar dados com esse cobiçado hidrocarboneto.

 

Por outro lado, nem todas as organizações nos séculos XIX e XX estavam prontas para usar o petróleo como insumo.

 

Da mesma forma, nem todas as empresas hoje estão realmente capacitadas ou entendem o que significa o uso de informações para pautar decisões.

 

Então, se você se identifica com o grupo que ainda precisa entender melhor o que significa a análise de dados, fica a dica para avançar na leitura.

 
Aqui, você terá um panorama completo sobre o que esse ramo da ciência de dados pode trazer para o seu negócio, agora e no futuro.

 


O QUE É DATA ANALYTICS?

 

Há quem entenda data analytics mais como uma buzzword, ou seja, um termo da moda, do que um ramo do conhecimento a ser estudado.

 

De fato, se levarmos ao pé da letra o que os cientistas que trabalham com data analytics fazem, não tem tanta diferença em relação ao que estatísticos realizam desde sempre.

 

Onde estaria o salto, então?

 

Considerando a natureza da análise de dados, talvez não haveria por que considerá-la como uma novidade.

 

O salto, nesse caso, não está no que se faz, mas na intensidade e no volume de informação hoje processada.

 

Se, antes, as análises estatísticas partiam de bases de dados muito limitadas, atualmente, chegamos a um nível em que praticamente todo tipo de informação pode ser usada, não importa a mídia ou a origem.

 

É como se, antigamente, a análise de dados acontecesse em 2D e, de repente, passássemos para o 4D.

 

Não é por acaso que há, inclusive, os que o chamam de big data analytics (BDA) já que é esse volume colossal de informação hoje processado que faz do data analytics um avanço.

 

 

AFINAL, COMO O DATA ANALYTICS FUNCIONA?

 

Outro aspecto importante do DA (ou BDA, se preferir), é que se trata de um conceito que ganhou força a partir de 2008.

 

Foi nesse ano que a desenvolvedora Apache lançou o Hadoop, uma plataforma baseada em Java, utilizada para processar imensos volumes de dados.

 

Portanto, o data analytics só existe não porque temos muita informação disponível, mas por causa da evolução na capacidade de minerar, organizar e estruturar esses dados.

 

Eis, então, o princípio básico da análise de dados hoje.

 

Por meio de poderosos softwares e hardwares, é possível coletar informação de fontes variadas na velocidade e no volume que as demandas dos negócios atuais pedem.


 

DATA ANALYTICS X BIG DATA X DATA SCIENCE: QUAL É A DIFERENÇA?

 

No universo corporativo, o data analytics vem a representar a essência do data science, a ciência de dados.

 

Entre esses dois conceitos, está o de big data, que se refere à coleta e organização de uma imensa quantidade de dados de fontes diversas, estruturados ou não.

 

Apenas no meio virtual, hoje, se estima que existam mais de 3 bilhões de pessoas conectadas à internet em todo o mundo.

 

Isso quer dizer que, por minuto, cerca de 4,5 milhões de vídeos são assistidos no YouTube e 3,8 milhões de buscas são feitas no Google. 

 

O resultado dessas e de outras atividades online é que vai gerar o big data, que, por sua vez, será estudado pelo data science, o qual toma forma por meio do data analytics.

 
 

DATA ANALYTICS X DATA OPS: EXISTE ALGUMA REAÇÃO?

 

Embora sejam conceitos diferentes, Data Ops e Data Analytics estão intimamente relacionados, pois a eficiência e eficácia dos processos de Data Ops são fundamentais para a obtenção de insights precisos e confiáveis na análise de dados. Além disso, os processos de Data Ops podem ajudar a garantir a qualidade dos dados e a integridade dos resultados da análise, melhorando a confiabilidade dos insights e tomadas de decisão baseadas em dados.

 

Por exemplo, o uso de práticas de automação e monitoramento de dados pode ajudar a garantir que os dados sejam coletados, armazenados e processados de forma consistente e confiável, minimizando erros e inconsistências que possam afetar a precisão dos resultados da análise. Além disso, a colaboração entre as equipes de TI e negócios pode ajudar a garantir que as soluções de análise de dados sejam implementadas de maneira eficiente e eficaz, atendendo às necessidades e objetivos da organização.

 

Portanto, embora tenham abordagens distintas, Data Ops e Data Analytics estão interligados e podem trabalhar juntos para garantir a eficiência e eficácia na gestão e análise de dados em uma organização.

 


+Leia mais em: DataOps: o que é, como funciona e como implementar. 

 

 

OS 4 TIPOS DE DATA ANALYTICS


Dados não são uniformes e, sendo assim, sua análise também deve variar.


Considerando a diversidade de objetivos, qualidade dos dados, volume, entre outros fatores, haverá avaliações para fins variados.


Até agora, são conhecidos quatro tipos. Mas essa lista poderia ser ainda mais extensa, se considerarmos as muitas possibilidades envolvidas em data analytics.


Veja, então, de que maneira a análise de dados se desdobra hoje.




1. ANÁLISE PREDITIVA


Quando o objetivo é antecipar os efeitos de uma decisão, é preciso se valer da análise de dados preditiva.


Nesse tipo de diagnóstico, são elaborados modelos estatísticos com base em regressão, pelos quais se estabelecem relações de causa e efeito.


Dessa forma, uma empresa pode antecipar os resultados das suas ações pela aplicação de fórmulas estatísticas.



2. ANÁLISE PRESCRITIVA

Já na análise prescritiva, o que se busca é levantar probabilidades diante de uma determinada decisão.


Por exemplo, seria o caso de um gestor ao se perguntar quanto retorno ele teria em vendas se investisse 10% mais na formação dos seus colaboradores.



3. ANÁLISE DESCRITIVA


Em contrapartida, a análise descritiva se debruça para entender o que está acontecendo agora.


Não são poucos os casos de empresas que perdem dinheiro e recursos pelos temíveis gargalos de produção, muitos dos quais permanecem invisíveis por anos.


Nesse sentido, as análises desse tipo ajudam a responder a perguntas como “o que está acontecendo?”.



4. ANÁLISE DIAGNÓSTICA


Mais ou menos na linha da análise descritiva, a diagnóstica também serve para entender o contexto atual.


A diferença, aqui, é que nela o objetivo é explicar por que algo aconteceu e as razões para tanto.


Sendo assim, é indicada para empresas que já passaram por uma turbulência e que, no futuro, desejam ter meios para lidar com os mesmos problemas caso eles venham a se repetir.



COMO O DATA ANALYTICS É USADO NAS EMPRESAS?


Dados bem analisados podem efetivamente mudar a realidade de um negócio para melhor.


Em setores como o educacional, o recurso é usado para prever os alunos que estão prestes a desistir do curso ou aqueles que deverão ficar em dificuldades.


No setor bancário ou no financeiro, a análise de dados tem sido empregada com sucesso para prever fraudes e para controlar e gerir a inadimplência.


Já em segmentos como o logístico, é com base em big data e data analytics que gestores apoiam suas decisões quando precisam mudar algo nas operações ou rotinas de entrega.


E na sua empresa, como aproveitar os dados para qualificar seus resultados?

Se ainda não sabe por onde começar, vale consultar as soluções analíticas da FiveActs.



CONCLUSÃO


É claro que a lista de possibilidades de uso do data analytics não se esgota em apenas um tópico.


Considerando tamanho leque de alternativas, é preciso ter em conta que, sem as ferramentas e os recursos certos, não há como gerar valor a partir dos dados.

Pois é esse desafio que a FiveActs ajuda sua empresa a superar.


Com o apoio de poderosos softwares, fornecemos soluções em data analytics e inteligência de negócios para os nossos clientes.


Experimente a versão gratuita do Tableau Desktop e entenda o verdadeiro potencial dos dados gerados pela sua empresa.

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Por Equipe de especialistas Five Acts 16 de agosto de 2024
Introdução Em um mundo onde as decisões orientadas por dados são importantes para o sucesso do negócio, a consistência e a governança das métricas empresariais se tornam essenciais. Porém, com o crescente volume de informações que são gerados a todo momento, realizar um bom gerenciamento de dados tornou-se bastante desafiador. Deste modo, o Unity Catalog Metrics, da Databricks, surge como uma solução robusta que permite às equipes de dados definirem e utilizarem métricas empresariais de forma consistente em toda a organização, podendo ter uma visualização clara e de ponta a ponta de todos os seus dados. Assim, este artigo busca esclarecer como o Unity Catalog Metrics possibilita essas definições consistentes, promovendo decisões de negócios mais informadas e eficazes. O que é o Unity Catalog Metrics? O Unity Catalog Metrics é uma funcionalidade dentro do Unity Catalog da Databricks, projetada para fornecer um sistema de governança de dados que unifica a forma como as métricas empresariais são definidas, gerenciadas e acessadas. Ele permite que as empresas estabeleçam uma única fonte de verdade para suas métricas, garantindo que todos os usuários e aplicações utilizem as mesmas definições e cálculos para tomar decisões de negócios. Principais Funcionalidades 1. Definições Consistentes de Métricas : O Unity Catalog Metrics assegura que todas as métricas empresariais sejam definidas de maneira uniforme. Isso é alcançado por meio da centralização das definições de métricas em um catálogo governado, onde as regras de cálculo e os critérios de medição são claramente especificados e padronizados. 2. Governança de Dados : Com controles de acesso baseados em funções (RBAC) e trilhas de auditoria detalhadas, o Unity Catalog Metrics proporciona um ambiente seguro e auditável para a definição e uso de métricas. Isso ajuda a evitar discrepâncias e promove a conformidade com regulamentações e políticas internas. 3. Integração com Ferramentas de BI e Análise : A integração nativa com diversas ferramentas de Business Intelligence (BI) e plataformas analíticas permite que as métricas sejam facilmente acessadas e utilizadas por diferentes equipes, garantindo que todos os insights derivem das mesmas bases de dados e cálculos. 4. Gerenciamento Centralizado de Metadados e Usuários: Antes do Unity Catalog, cada workspace do Databricks utilizava um metastore Hive separado, o que exigia sincronização manual de metadados, levando a inconsistências. O Unity Catalog unifica metadados entre workspaces, armazenando-os no nível da conta, permitindo uma visão consistente de usuários e grupos e facilitando a colaboração.
Por Equipe de especialistas Five Acts 8 de agosto de 2024
No mundo financeiro, a busca por eficiência e precisão tem sido incansável. Processos fiscais, contábeis, de auditoria e FP&A (Planejamento e Análise Financeira) exigem não apenas precisão, mas também rapidez e adaptabilidade. Neste cenário, o Alteryx surge como uma solução que oferece uma plataforma de automação e análise de dados com o objetivo de transformar a maneira como os departamentos financeiros operam. Neste artigo, exploramos como o Alteryx pode impactar seu setor financeiro, detalhando os benefícios e explicações técnicas associadas. Setor Fiscal Entenda como simplificar a previsão e tomada de decisões estratégicas A previsão fiscal e a tomada de decisões estratégicas são cruciais para a saúde financeira de uma empresa. Com o Alteryx, é possível simplificar esses processos utilizando suas poderosas ferramentas de automação e análise de dados. Ele permite a integração de dados de diversas fontes, limpeza e preparação dos mesmos, facilitando a construção de modelos preditivos precisos. Isso resulta em previsões fiscais mais robustas e decisões estratégicas bem informadas. Escalabilidade e Automação A análise fiscal se beneficia da escalabilidade e automação proporcionadas pelo Alteryx. A plataforma permite escalar operações em todo o departamento fiscal, abrangendo desde o uso geral até impostos diretos e indiretos. A gestão de dados fiscais é automatizada, reduzindo o desperdício de tempo manual e proporcionando insights detalhados em minutos através do Alteryx Auto Insights. Isso permite visualizar tendências e oportunidades, identificar a causa raiz com facilidade e tomar decisões orientadas por dados. FP&A Aprimore a previsão e análise de variações hipotéticas No campo de FP&A, a capacidade de realizar previsões precisas e análises de variações hipotéticas é essencial. O Alteryx oferece funcionalidades avançadas para automatizar a gestão orçamentária, permitindo a criação de cenários "e se" de forma rápida e eficiente. Com a automação de tarefas repetitivas e a capacidade de manipular grandes volumes de dados, o Alteryx melhora significativamente a precisão das previsões e agiliza a análise financeira. Planejamento e Análise Financeira: faça análises de cenários com tecnologia preditiva O planejamento e a análise financeira (FP&A) são cruciais para o crescimento sustentável de qualquer negócio. O Alteryx permite avançar nessa área através de análises de cenários mais inteligentes e tecnologia preditiva de ponta. A plataforma facilita a identificação de variâncias com um clique e a geração de histórias a partir de dados brutos em minutos. Isso permite aos analistas financeiros focar em estratégias de crescimento em vez de tarefas operacionais. Auditoria Reduza custos, crie testes e validações de ponta a ponta A auditoria pode ser um processo demorado e custoso. O Alteryx transforma essa realidade ao automatizar testes e validações de ponta a ponta. Utilizando suas ferramentas de análise e visualização de dados, o Alteryx permite identificar anomalias e padrões suspeitos com rapidez. Isso não só reduz os custos operacionais, mas também aumenta a precisão e a confiança nos processos de auditoria. Contabilidade Automatize o fechamento do mês, lançamento contábil e consolidação A contabilidade é uma área que se beneficia enormemente da automação. O Alteryx oferece soluções para automatizar o fechamento do mês, o lançamento contábil e a consolidação. Isso inclui a automação da reconciliação de contas e a eliminação de tarefas manuais, resultando em processos mais rápidos e menos propensos a erros. Além disso, a plataforma facilita a análise de grandes volumes de dados contábeis, proporcionando insights valiosos para a tomada de decisões. Economia de Tempo e Precisão com Analytics No contexto contábil, o Alteryx economiza centenas de horas de extração de dados, limpeza e manutenção de registros. A automação da reconciliação de contas, dos lançamentos contábeis manuais e do fechamento no fim do mês permite que os contadores se concentrem em atividades de maior valor agregado. A precisão é aumentada e os processos são significativamente acelerados. Automatização do Analytics: Elevando a Análise Fiscal, Financeira e de Auditorias Por fim, o Alteryx eleva o patamar da análise fiscal, financeira e de auditorias, juntando-se a empresas líderes do setor no desenvolvimento de bases sólidas para evitar desperdícios significativos nos processos de coleta e reconciliação. A automatização dessas etapas permite que especialistas se libertem de tarefas repetitivas e concentrem seus esforços em análises estratégicas, gerando valor real para a organização.  Conclusão O Alteryx oferece uma transformação significativa para o setor financeiro, automatizando processos complexos e melhorando a eficiência e a precisão. Desde a simplificação da previsão fiscal até a automação da contabilidade, auditoria e FP&A, o Alteryx capacita as equipes financeiras a focarem em estratégias de crescimento e tomadas de decisão baseadas em dados. Adotar o Alteryx é um passo decisivo para qualquer organização que deseja maximizar seu desempenho financeiro e se manter competitiva no mercado.
Por Equipe de especialistas Five Acts 18 de julho de 2024
O Databricks Mosaic AI Model Serving é uma plataforma que permite aos usuários criar, treinar e implementar modelos de inteligência artificial personalizados, utilizando dados específicos de sua organização. Ele se integra com outras ferramentas da Databricks, como o Databricks Lakehouse Platform, para facilitar a análise de dados e a geração de insights avançados. Deste modo, esta ferramenta representa um avanço significativo na integração de LLMs em fluxos de trabalho analíticos, prometendo transformar a maneira como os analistas de dados e profissionais de BI interagem com a inteligência artificial e oferecendo uma abordagem sem código, que torna a tecnologia avançada acessível e eficaz. O que é o Mosaic AI Model Serving? O Mosaic AI Model Serving fornece uma interface unificada para implantar, controlar e consultar modelos de AI. Cada modelo servido está disponível como uma API REST que pode ser integrada ao seu aplicativo da Web ou cliente. O serviço oferece alta disponibilidade e baixa latência para modelos implantados, ajustando-se automaticamente à demanda, economizando custos de infraestrutura e otimizando o desempenho. Essa funcionalidade utiliza computação serverless. A plataforma oferece suporte para: Modelos personalizados: Pacotes de modelos Python no formato MLflow, que podem ser cadastrados no Unity Catalog ou no workspace do registro de modelo. Exemplos incluem Scikit-Learn, XGBoost, PyTorch e Hugging Face. Modelos de última geração: Modelos básicos selecionados que suportam inferência otimizada, como Llama-2-70B-chat e Mistral-7B, disponíveis para uso imediato. Modelos externos: Modelos de IA generativos hospedados fora da Databricks, como GPT-4 da OpenAI e Claude da Anthropic. O que são LLMs? Large Language Models (LLMs) são modelos de inteligência artificial treinados em grandes quantidades de dados textuais para entender, gerar e responder a texto de maneira semelhante à humana. Eles são capazes de realizar uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural (NLP), como tradução de idiomas, resumo de textos, resposta a perguntas e geração de texto. Integração Eficiente de LLMs Embora os LLMs ofereçam respostas rápidas e precisas a perguntas específicas, seu verdadeiro valor é realizado quando integrados aos processos de ponta a ponta. O Databricks Model Serving facilita essa integração, permitindo que respostas geradas por LLMs alimentem fluxos de trabalho contínuos no Databricks Lakehouse Platform e aplicativos de IA em tempo real. Aplicações de IA na Prática As capacidades desta solução são vastas, englobando três principais áreas de aplicação: Mineração de Texto: Estruturação de informações não estruturadas para acelerar a obtenção de insights a partir de grandes volumes de dados. Exemplos incluem a classificação e o resumo de textos. Geração de Conteúdo: Criação de novos conteúdos a partir de dados existentes, como a elaboração de e-mails comerciais, apresentações de PowerPoint e até mesmo código de programação. Recuperação de Informações: Extração e reorganização de informações de múltiplas fontes para facilitar o consumo e a tomada de decisão. Exemplos incluem a pesquisa em documentos e a criação de relatórios detalhados. Facilitação do Processo Analítico O Databricks Model Serving é mais do que uma interface de chat. Ele oferece uma integração profunda com o Databricks Lakehouse Platform, abrangendo desde a preparação de dados até a validação de respostas e tarefas específicas de casos de uso. Essa integração proporciona uma navegação intuitiva e sem código através do complexo cenário da IA generativa. Escolhendo o LLM Certo Um dos principais desafios na utilização de LLMs é selecionar o modelo adequado para cada tarefa. O Databricks Model Serving simplifica esse processo com uma estrutura de avaliação que considera tamanho, velocidade e custo, além de fornecer métricas de desempenho líderes do setor. Personalização com Dados Proprietários O desempenho dos LLMs pode ser significativamente aprimorado com a incorporação de dados proprietários. O Databricks Model Serving oferece várias formas de fazer isso: Ajuste Fino do Modelo: Para um controle detalhado sobre o desempenho do modelo. Geração de Aumento de Recuperação (RAG): Para adicionar conhecimento externo e reduzir a alucinação. Segurança e Privacidade de Dados A segurança é uma prioridade no Databricks Model Serving. A ferramenta permite que os LLMs sejam hospedados em ambientes de dados privados, garantindo que as interações e dados permaneçam seguros dentro da organização. Isso proporciona controle total e aderência às políticas de governança de dados. Benefícios e Vantagens Interface unificada: Gerencie todos os modelos em um único local e consulte-os com uma única API, simplificando o processo de experimentação, personalização e implantação. Personalização segura: Integração com o Databricks repositório de recursos e Mosaic AI Vector Search, permitindo ajuste fino com dados proprietários. Governança e monitoramento: Gerencie centralmente todos os endpoints do modelo, definindo permissões e monitorando a qualidade. Redução de custos: Otimizações garantem a melhor taxa de transferência e latência, ajustando-se automaticamente à demanda. Alta disponibilidade e segurança: Suporta mais de 25 mil consultas por segundo com latência de menos de 50 ms, protegendo dados com múltiplas camadas de segurança. Conclusão O Databricks Model Serving é uma ferramenta que capacita analistas a alavancar o poder dos LLMs de maneira eficiente e segura. Com sua abordagem sem código e integração perfeita com o Databricks Lakehouse Platform, ele transforma processos analíticos, impulsionando a automação e a tomada de decisões rápidas e informadas. A Five Acts já está conduzindo seus clientes nessa jornada de inovação, pronta para se adequar a essa tendência do mercado que promete transformar o futuro das análises de dados nos próximos anos. Entre em contato com um de nossos consultores e descubra como podemos ajudar sua empresa a tratar os dados como um diferencial estratégico.
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