Como o Augmented Analytics prepara sua pequena empresa para o futuro

Se fizessem um filme de terror para pequenos empresários, o vilão não seria um pesadelo com facas nas mãos ou um hulk armado de facão. Seria um relógio sem números… apenas a frase “É mais tarde do que você pensa”.

Embora seja difícil acreditar que alguém que trabalha 80 horas por semana ainda precise de tempo extra, esse é o caso da maioria dos empreendedores.

Você não tem tempo para trabalho ocupado ou para acompanhar as tendências tecnológicas que dominarão os próximos dez anos. Felizmente, há uma tendência que pode ajudá-lo a resolver os dois problemas: análise aumentada.

O Gartner prevê que, até 2020, os recursos de análise aumentada serão o “motor dominante de novas compras” de software de inteligência de negócios. (Pesquisa completa disponível para clientes do Gartner.)

Seus concorrentes já estão procurando software com recursos de análise aumentada. Felizmente, você também pode.

Ao investir agora em ferramentas de inteligência de negócios com recursos de análise aumentada, você economizará tempo reduzindo o trabalho atarefado. Você também estará investindo na tecnologia disruptiva da próxima década antes que ela tenha a chance de atrapalhar o mercado.

Também apresentarei três etapas que você pode seguir hoje para se preparar para a análise aumentada.

O que são recursos de análise aumentada?

O que são análises aumentadas e por que são melhores do que análises regulares?

As análises aumentadas são ferramentas de BI aumentadas por algoritmos de aprendizado de máquina (ML). Os algoritmos de ML usados ​​pela análise aumentada são bons para automatizar tarefas repetitivas (como algoritmos de ML em qualquer campo).

Os algoritmos de ML também são bons para perceber padrões e entender a linguagem humana em vez de linguagens de computador, como SQL, Java ou Ruby on Rails.

Como as tarefas repetitivas, como a preparação de dados, compõem uma boa parte dos dias da maioria dos analistas, as ferramentas de BI com análise aumentada são uma escolha superior. Eles fazem o trabalho repetitivo e demorado para seus analistas, liberando o analista para realmente, bem, analisar.

As ferramentas de BI com análise aumentada também têm o potencial de expandir a análise e o pensamento orientado por dados para mais do que apenas seus analistas de dados. Um recurso de análise aumentada, chamado de consulta de linguagem natural (NQL), permite que os usuários façam perguntas em inglês simples. Em outras palavras, a ferramenta de BI é mais como um mecanismo de busca e menos como um programa de BI tradicional e desajeitado.

Então, o que esses recursos podem fazer pela sua pequena empresa?

1. A análise aumentada elimina o trabalho ocupado

Pode parecer brega, mas a análise aumentada realmente faz seu futuro chegar mais rápido.

O Data Warehousing Institute descobriu que 65% dos entrevistados gastam de 41 a 80% de seu tempo na preparação de dados.

Antes que seus dados estejam disponíveis para uso, os analistas podem gastar até 1.669 horas por ano preparando-os (com base na média de 2.087 horas trabalhadas por ano). É muito tempo perdido.

Como é essa preparação? Em grande parte, está corrigindo pequenos erros (metade das vezes “Montana” é soletrado, a outra metade é “MT”).

A preparação de dados aumentada reduz o trabalho árduo da preparação manual de dados.

Em vez de gastar 70 dias corrigindo todos os “MT”s em suas planilhas para “Montana”, a análise aumentada fará isso por você automaticamente. Seus analistas obterão os dados de que precisam e obterão os insights em menos da metade do tempo, o que significa que eles gastam mais tempo pensando e menos tempo em tarefas rotineiras.

2. A análise aumentada ajuda você a fazer perguntas mais rapidamente

Falando em trabalho ocupado que consome tempo, pergunte a si mesmo qual é mais rápido:

1. Digitando a frase “Qual é o preço médio deste item?”
2. Digitando a mesma pergunta no SQL, que se parece com isso:

Acredite ou não, é assim que parece perguntar o preço médio de um item no SQL (Fonte)

Com a análise aumentada que possui consulta de linguagem natural (NLQ), você pode aproveitar a primeira opção. Sem isso? Você ficará preso aprendendo SQL.

NLQ é um termo chique para a capacidade de fazer perguntas ao seu computador em inglês simples. O NLQ pode economizar o tempo do seu negócio de duas maneiras:

• É mais fácil e rápido fazer uma pergunta em inglês simples.
• As análises são mais acessíveis para o usuário de negócios médio, liberando tempo para sua equipe de análise.

É improvável que os funcionários da linha de negócios aprendam SQL. Como resultado, um sistema baseado em SQL provavelmente os assustará, e esse sonho que você tem de funcionários orientados a dados não se concretizará.

Software com NLQ, no entanto, é muito mais fácil de aprender. Se seus funcionários podem usar um mecanismo de pesquisa, eles podem aprender a usar sua ferramenta de BI.

3. A análise aumentada sugere o caminho certo

A análise aumentada não compreende apenas perguntas em inglês simples. Também pode explicar as respostas em inglês simples.

Essa capacidade é graças à geração de linguagem natural (NLG), a mesma tecnologia por trás do NLQ. Os algoritmos NLG que entendem suas perguntas simples em inglês também podem detalhar respostas em linguagem que você possa entender (essas respostas são frequentemente chamadas de “narrativas”).

Algumas ferramentas de inteligência de negócios de ponta oferecem recursos NLG que encontram e explicam insights de seus dados em formato narrativo.

Por exemplo, uma ferramenta de BI com narrativas NLG não apenas apontará para um grupo de pontos de dados e esperará que você o interprete. Em vez disso, o programa apontará para esse cluster e gerará uma caixa de texto que diz, por exemplo, “Esses compradores são homens, têm menos de 30 anos e moram no Centro-Oeste”.