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Mulher usando software de funções analíticas da SAP

O que são funções analíticas?

Organizações, pessoas e coisas estão gerando quantidades massivas de dados diariamente. Em um período de 24 horas, são enviados 294 bilhões de e-mails e 500 milhões de tweets no mundo. No Google, são registradas 3,5 bilhões de buscas. Nossos carros conectados geram incríveis quatro petabytes de dados. Até mesmo nossos relógios, geladeiras e TVs estão constantemente criando e compartilhando dados.

 

Ocultos em meio a esses dados estão insights que podem desencadear um crescimento explosivo de um negócio. O desafio é encontrá-los. É aí que as funções analíticas entram em cena.

Definição básica de funções analíticas

As funções analíticas são um campo da ciência da computação que usa conceitos de matemática, estatística e Machine Learning para encontrar padrões de dados que façam mais sentido. Funções analíticas, ou análise de dados, envolvem o cruzamento de grandes conjuntos de dados para descobrir, interpretar e compartilhar novos insights e conhecimentos.

 

O que são funções analíticas de negócios?

 

De modo bastante simplista, as funções analíticas de negócios são funções analíticas aplicadas a dados de negócios. Elas se concentram nas implicações comerciais dos dados e nas decisões e ações daí resultantes.

A importâncias das funções analíticas de negócios

Hoje, o uso de software de funções analíticas de negócios costuma ser um fator decisivo para a vitória ou o fracasso das empresas em seus setores. Empresas líderes usam funções analíticas para monitorar e otimizar todos os aspectos de suas operações, do marketing à cadeia de suprimentos, em tempo real. Elas utilizam funções analíticas para viabilizar uma rápida tomada de decisões baseadas em dados, aumentar as receitas, estabelecer novos modelos de negócios, proporcionar experiências de excelência aos clientes, capacitar os colaboradores, obter vantagens competitivas e muito mais. Empresas que não utilizam funções analíticas – ou que não têm boas funções analíticas à disposição – acabam tomando decisões e fechando negócios com base apenas em intuição e experiência.

 Organizações líderes em todos os setores estão utilizando dados e funções analíticas como armas competitivas. 

Gartner

Os principais benefícios das funções analíticas são:

  • Maior eficiência e produtividade
  • Tomada de decisões mais rápida e efetiva
  • Melhor desempenho financeiro
  • Identificação e criação de novos fluxos de receitas
  • Maior retenção e aquisição de clientes

Funções analíticas de negócios é um dos mercados que mais crescem no espaço de software empresarial. Recentemente, esse crescimento acelerou ainda mais devido à pandemia de COVID-19, que forçou muitas empresas a encontrar novas maneiras de gerar receitas, cortar despesas e navegar pelo turbulento "novo normal". De acordo com o Gartner1, funções analíticas, Business Intelligence (BI) e ciência de dados são os casos de uso mais comuns que estão sendo acelerados devido à pandemia, tirando a Internet das Coisas (IoT) e os aplicativos na nuvem do páreo. Recursos de resolução de problemas e análises preditivas estão ajudando as organizações a enfrentar desafios urgentes trazidos pela pandemia, como precisão na previsão de demanda, segurança de colaboradores vulneráveis e identificação de possíveis disrupções na cadeia de suprimentos.

94

%

das empresas afirmam que as funções analíticas são importantes para seu crescimento e transformação digital1

59

%

das organizações atualmente usam funções analíticas descritivas e preditivas avançadas1

65

%

das empresas globais planejam aumentar seus gastos em funções analíticas em 20201

Quatro tipos de funções analíticas

Quatro tipos de funções analíticas baseadas em valor e complexidade

Os quatro tipos de funções analíticas baseadas em valor e complexidade

  1. Funções analíticas descritivas
    As funções analíticas descritivas respondem à pergunta: "O que aconteceu?". Essa forma básica de análise usa conceitos matemáticos, como alterações de porcentagens e médias, para mostrar o que já aconteceu em determinada empresa. As funções analíticas descritivas, também chamadas de Business Intelligence (BI) tradicional, são o primeiro passo do processo de análises, criando um ponto de partida para investigações mais aprofundadas.
  2. Funções analíticas diagnósticas
    As funções analíticas diagnósticas explicam as razões que levaram a um determinado desfecho de algo. Elas ampliam as funções analíticas descritivas, usando técnicas como descoberta de dados, detalhamento e correlações para aprofundar os dados e identificar as causas de eventos e comportamentos.
  3. Funções analíticas preditivas
    Funções analíticas preditivas respondem à pergunta: "O que provavelmente vai acontecer no futuro?". Esse ramo das funções analíticas avançadas usa conclusões de funções analíticas descritivas e diagnósticas, junto com técnicas sofisticadas de modelagem preditiva, machine learning e deep learning, para prever o que acontecerá.
  4. Funções analíticas prescritivas
    As funções analíticas prescritivas respondem a perguntas como "Que ação devo tomar?". Esse tipo de função analítica de vanguarda utiliza as conclusões de funções analíticas preditivas, diagnósticas e descritivas e utiliza ferramentas e técnicas altamente avançadas para avaliar as consequências de possíveis decisões e determinar o melhor curso de ação em um cenário específico.

Software de funções analíticas mostrando dados de vendas para diferentes linhas de produtos.

Componentes comuns das funções analíticas de negócios

As funções analíticas de negócios são um campo amplo com diversos componentes e ferramentas. Entre os mais comuns, estão:

  • Agregação de dados: Antes que os dados possam ser analisados, eles precisam ser coletados de diferentes fontes, organizados e depurados. Uma estratégia sólida de gestão de dados e data warehouses modernos é parte fundamental das funções analíticas.
  • Mineração de dados: A mineração de dados usa análises estatísticas e algoritmos de Machine Learning para navegar por grandes bancos de dados, analisar dados de diversos ângulos e identificar tendências, padrões e relações até então desconhecidos.
  • Funções analíticas de Big Data: Funções analíticas de Big Data usam técnicas avançadas, incluindo mineração de dados, funções analíticas preditivas e Machine Learning, para analisar quantidades massivas de dados estruturados e não estruturados em bancos de dados, data warehouses e sistemas Hadoop.
  • Mineração de textos: A mineração de textos explora dados de texto não estruturados como documentos, e-mails, publicações em redes sociais, comentários de blog, scripts de call center e outras fontes textuais para realizar análises qualitativas e quantitativas.
  • Previsão e funções analíticas preditivas: A previsão usa dados históricos para criar estimativas sobre resultados futuros e as funções analíticas preditivas usam técnicas avançadas para determinar a probabilidade de esses resultados ocorrerem.  
  • Simulações e análise hipotética: Depois que as previsões e predições são criadas, simulações e análises hipotéticas podem testar diferentes cenários e otimizar decisões potenciais antes que elas sejam tomadas.
  • Visualização de dados e narrativa: Visualizações de dados, como gráficos, oferecem uma maneira simples de entender e comunicar tendências, desvios e padrões nos dados. Essas visualizações podem ser conectadas para contar uma história ampliada dos dados e orientar o processo de tomada de decisão.

Software de funções analíticas mostrando os primeiros 100 clientes com pagamento atrasado.

Exemplos de funções analíticas

Funções analíticas são usadas por empresas de todos os portes, em todos os setores, do varejo e serviços de saúde a esportes. Muitas soluções de funções analíticas são personalizadas para determinados setores, linhas de negócios ou para fins específicos. Veja alguns exemplos de funções analíticas hoje:

 

Funções analíticas financeiras

 

Tradicionalmente, as funções analíticas financeiras eram usadas para gerar um conjunto padrão de relatórios. Hoje, com as finanças assumindo um papel mais estratégico nas empresas, as funções analíticas financeiras evoluíram, combinando dados operacionais e financeiros com fontes de dados externas para abordar uma ampla gama de questões comerciais, que vão desde "Estamos investindo nas oportunidades certas?" até "Como nossas margens serão afetadas no futuro pelas decisões que estamos tomando hoje?".

Soluções de software de funções analíticas podem ser usadas para apoiar fechamentos financeiros, como visto na demonstração de resultados acima.

Funções analíticas de marketing

 

As funções analíticas de marketing conectam dados de diversos canais, como redes sociais, Web, e-mail, dispositivos móveis, entre outros, para oferecer aos profissionais de marketing insights abrangentes sobre o desempenho de seus programas. Os usuários podem minerar milhões de linhas de dados para melhorar a efetividade de campanhas, hiperpersonalizar mensagens de marketing, analisar sentimentos em redes sociais, focar em determinados clientes potenciais na hora certa e muito mais.

 

Funções analíticas da cadeia de suprimentos

 

A explosão do e-commerce, a volatilidade cada vez maior do mercado, a globalização e outras forças aumentaram radicalmente a complexidade das cadeias de suprimentos. Funções analíticas da cadeia de suprimentos ajudam as organizações a evitar disrupção, manter o fluxo de produtos e melhorar a agilidade e a resiliência da cadeia de suprimentos. Elas usam dados em tempo real de uma ampla variedade de fontes, incluindo sensores de Internet das Coisas, para otimizar todos os processos, de sourcing, produção e inventários a transportes e logística.

Tecnologias de funções analíticas modernas

Nos dias de hoje, o armazenamento quase ilimitado de dados e as rápidas velocidades de processamento inauguraram uma era de inteligência artificial (IA) e Machine Learning. Essas tecnologias estão ampliando as funções analíticas, fazendo com que sejam infinitamente mais poderosas do que eram antes.

 

Funções analíticas de IA e Machine Learning podem detectar padrões, identificar desvios e fazer conexões de Big Data muito mais rapidamente e com muito mais precisão do que era possível no passado. Usando a nuvem, elas são capazes de explorar mais dados em mais fontes, incluindo redes sociais e sensores de Internet das Coisas, identificando insights, oportunidades e riscos que, de outra forma, permaneceriam ocultos. 

 

Algoritmos de Machine Learning também podem automatizar alguns dos passos mais complexos do processo de funções analíticas. Isso significa que mesmo usuários sem muito treinamento, e não apenas os cientistas de dados, podem se beneficiar das funções analíticas preditivas avançadas. O processamento de linguagem natural (NLP), um tipo de inteligência artificial, cria um novo paradigma de self-service e permite que os usuários façam perguntas de negócios para seus dados (e obtenham respostas) de forma fácil e conversacional. Semelhante a realizar uma busca no Google ou fazer uma pergunta para a Siri.

 

E, claro, tudo isso disponível nos dispositivos móveis, para que os usuários possam obter respostas a suas consultas pontuais onde quer que estejam.

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Funções analíticas avançadas é um termo genérico para um tipo de função analítica que usa ferramentas e técnicas sofisticadas para explorar dados de maneira autônoma ou semi-autônoma. Essas técnicas e ferramentas costumam ir além dos recursos de BI tradicional e incluem modelagem preditiva, mineração de dados e de textos, análise de sentimento, Machine Learning, redes neurais, algoritmos estatísticos, processamento de eventos complexos e muito mais.

Funções analíticas de Big Data são um tipo de função analítica avançada que examina grandes conjuntos de dados, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados de uma ampla gama de fontes. Ao usar técnicas e ferramentas complexas, como modelagem preditiva, análises hipotéticas e algoritmos de Machine Learning, as funções analíticas de Big Data podem revelar tendências ocultas, relações desconhecidas e outros insights significativos em conjuntos de dados que são grandes ou diversos demais para serem administrados com funções analíticas tradicionais.

Funções analíticas aumentadas são funções analíticas que foram ampliadas com tecnologia de inteligência artificial, incluindo Machine Learning e processamento de linguagem natural (NLP). Essas poderosas funções analíticas baseadas em IA não apenas são capazes de encontrar melhores insights mais rapidamente, como também democratizam as funções analíticas avançadas automatizando processos complexos e permitindo que os usuários façam perguntas e entendam as respostas com uma quantidade mínima de treinamento.

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