A analítica aumentada é considerada o futuro da análise de dados. Conhecida do inglês augmented analytics, ela caracteriza uma tendência de melhoramento de processos para diferentes áreas de uma empresa, uma vez que é uma ferramenta avançada de processamento de informações.
Empresas de todas as áreas vem passando por diferentes níveis de transformações digitais. Considerando o grande volume de dados gerados atualmente, ferramentas de tratamento de dados têm sido cada vez mais buscadas. Isso visa a melhoria do desempenho das equipes, uma vez que facilita o foco em projetos prioritários, considerando o histórico da empresa.
A analítica aumentada é uma área da inteligência aumentada. Sua principal característica é o uso de aprendizado de máquina, de forma a aprimorar a forma com que o conteúdo analítico é consumido e compartilhado.
Combinando esses recursos com elementos de big data e processamento de linguagem neural, a analítica aumentada promete revolucionar a forma com que avaliamos e analisamos informações. É mais uma mostra de como as soluções de TI assumiram papel estratégico dentro das empresas.
O uso da analítica aumentada nos negócios
A analítica aumentada promete aumentar a competitividade das empresas, reduzindo custos e otimizando resultados. Ao fazer análises profundas de informações, ela permite maior agilidade e produtividade, partes importantes da transformação digital.
Uma promessa é a redução do tempo perdido com a análise manual de dados: baseando-se em tendências e em técnicas sofisticadas e processamento de dados, relatórios ficam disponíveis assim que demandados, ficando apenas a interpretação em alto nível da informação nele contida por conta do responsável.
A ferramenta também permite automação, permitindo avaliar dados como tráfego digital e publicidade de maneiras automáticas. Essas ações têm o potencial de permitir com que múltiplas versões de uma página estejam disponíveis, sendo aquela que mais corresponde com o perfil do usuário seja disponibilizada. É a consolidação de uma experiência de navegação inteiramente personalizada.
Outro diferencial da analítica aumentada está no acesso e tratamento de grande quantidade de dados para recursos que ainda não recebem esse tratamento dentro das empresas. Esta tecnologia tem o potencial de avaliar de maneira autônoma tendências de produtividade e de cenários de mercado, traçando cenários ideais e possíveis, oferecendo possibilidades de melhorias, verificando quais os gargalos dos processos analisados e as melhores alterações que podem ser feitas em cada processo. É um passo além de uma cultura data driven: é a automação dela.
Podemos elencar os principais benefícios da analítica aumentada na gestão empresarial da seguinte maneira:
- Ganho de agilidade: Ao remover barreiras técnicas de análise, acelerando a busca de informações, e entregando a informação certa para o usuário certo no momento correto, é notável o ganho de tempo e a redução de retrabalho na gestão.
A analítica aumentada lida com isso ao observar os comportamentos dos usuários, de forma a saberem as ações mais prováveis, otimizando configurações e ações recomendadas. Ao se livrarem de atividades clericais, há mais tempo para se debruçar sobre tarefas estratégicas.
- Melhora da precisão: Ao contrário de operadores humanos, que possuem fragilidades e cometem erros, as tecnologias de inteligência aumentada e aprendizado de máquina embutidas na analítica aumentada aprendem rapidamente com erros e podem verificar de maneira rebuscada todas as variáveis de uma decisão, oferecendo uma análise completa. Esse tipo de resultado elimina problemas comuns à análise de dados como o viés de confirmação, permitindo que estratégias mais precisas sejam traçadas.
- Aumento da confiança: Ao entregar tanto valor, imagina-se que soluções baseadas em analítica aumentada sejam complexas. Isso é uma inverdade: tecnologias aumentadas tem como característica a facilidade de operação pelo usuário, democratizando o trabalho com dados, permitindo maior acessibilidade à tecnologia.
Ao criar soluções e modelos personalizados, ainda que desconhecem a metodologia empregada para atingir aquele resultado, os usuários têm confiança de aplicar o conhecimento gerado ao avaliar e considerar a viabilidade das soluções apresentadas. Assim, resultados da analítica aumentada tem grande capacidade de integração com outras ferramentas, facilitando processos.
Estudo de caso: o uso da analítica aumentada no marketing
Um setor que pode se beneficiar destacadamente da analítica aumentada é o marketing. Atualmente, é claro que ações de marketing dependem de uma série de informações estratégicas que profissionais da área não geram, mas interpretam e utilizam na criação de uma ação. Assim, sempre dependem de análises de especialistas de outras áreas para que possam realizar seu planejamento e monitorar resultados, o que diminui consideravelmente a eficiência, aumenta custos e o tempo despendido para realizar essas tarefas, além de perder o controle das atividades.
A utilização de ferramentas de analítica aumentada, portanto, solucionam esses gargalos na rotina do departamento de marketing de maneira exponencial. Alguns exemplos de ganhos são os seguintes:
- Integração de fontes de dados: a quantidade de canais de relacionamento necessários para oferecer uma experiência única ao seu cliente é cada vez maior.
Cada um tem uma relevância e uma estratégia adotada diferentes, além de gerarem volumes de dados muito grandes e que são essenciais para a continuidade e o sucesso de uma campanha. Em geral, as análises desses dados são feitas de maneira isolada e manual, sendo integrados apenas na elaboração de relatórios de área, ou ao buscar-se uma visão global das estratégias adotadas.
Entretanto, com ferramentas de analítica aumentada, a integração dos dados é possível desde a coleta, trazendo inteligência sem grandes esforços. Ao otimizar esse processo, é possível tomar decisões que geram maior engajamento de maneira contínua e generalizada, fidelizando clientes.
- Fluidez na relação com o cliente: Como a tecnologia assume uma parte considerável da carga de trabalho, os profissionais de marketing não mais precisam buscar ativamente por padrões e tendências que levarão à criação de peças de marketing, uma vez que essa será uma atribuição do aprendizado de máquina.
Assim, há a oportunidade de se concentrar na criação de relacionamento com os clientes, gerando valor real para a empresa.
- Análise do comportamento do consumidor: um ponto cada vez mais essencial na determinação de ações de marketing é a jornada de compra do consumidor. Esse processo de tomada de decisão por ele é feito antes de realizar uma compra, observando-se o caminho trilhado até a efetivação da compra, oferecendo informações extremamente relevantes sobre como a marca é percebida e como os produtos são comercializados.
Por meio da analítica aumentada, é possível avaliar a fundo toda essa jornada, correlacionando-a a diferentes perfis de consumidores e segmentos do público. Ao avaliar o comportamento do cliente de uma maneira integrada e profunda, grandes insights podem ser oferecidos para os profissionais de marketing, que podem desenvolver ações que motivam e convertam clientes em potencial, ao se criarem peças dedicadas que possam ir de encontro a perfis específicos que sejam identificados.
Tecnologias envolvidas na analítica aumentada
Das diferentes ferramentas de TI essenciais para o seu negócio, a principal tecnologia envolvida na analítica aumentada é o aprendizado de máquina. Uma área da tecnologia da informação recente, que utiliza algoritmos para extrair dados e modelos de aprendizagem.
Com esses modelos, o algoritmo é capaz de identificar tendências, reduzindo e até mesmo eliminando a necessidade de que pessoas tenham que buscar informações, uma vez que o software é capaz de realizar essas ações autonomamente. Para tanto, ações de modelagem e filtragem de dados devem ser implementados.
O aprendizado de máquina também é utilizado em ferramentas semânticas e para avaliação da utilização das ferramentas pelos usuários, sendo especialmente competentes para identificar tendências e preferências, de forma a criar personalizações e customizações que elevam a eficácia e produtividade.
Outra tecnologia comum à analítica aumentada é o business intelligence, ou BI, como normalmente é conhecido. O BI é capaz de apresentar de maneira avançada os resultados dos processamento de algoritmos, criando formas visuais que facilitam a interpretação e apreensão de informação dos dados.
A inteligência artificial também ocupa um papel central. Ela é utilizada para identificar atributos de dados, ou seja, o que esses dados significam. Por exemplo, uma sequência numérica de 8 dígitos pode ser apenas um número, ou pode representar o código postal de uma residência. A IA é capaz de realizar essa diferenciação. Além disso, a IA é capaz de ler tabelas de textos em diferentes formatos e até mesmo em imagens, formatando os dados e realizando análises.
Finalmente, técnicas estatísticas também fazem parte das ferramentas da analítica aumentada. Técnicas como previsões e clustering são importantes na criação de modelos. Quando executados, automaticamente, os resultados revelam informações importantes sobre os dados, que muito possivelmente passariam imperceptíveis sem uma análise qualificada.
Sistema SAP e as possibilidades na analítica aumentada
Os diferentes módulos do sistema SAP geram um volume de dados muito grande, uma vez que lidam com diferentes áreas de operações estratégicas de empresas.
Os dados coletados pelos módulos SAP podem ser usados nas estratégias de analítica aumentada, oferecendo informações que podem ser usadas para facilitar a tomada de decisões.
Com a qualidade dos dados gerados pelo uso de sistemas SAP, e o processamento adequado, informação útil para a construção de inteligência gerencial é realizada, melhorando a eficiência, acurácia, agilidade e a confiança nos resultados.
Conclusão
A analítica aumentada é uma ferramenta ainda incipiente, mas com potencial de realizar mudanças verdadeiramente transformadoras na gestão do seu negócio.
Os dados obtidos e trabalhados são capazes de aumentar notavelmente a eficiência de processos e operações, bem como de fortalecer e criar melhor relacionamento com clientes e stakeholders.
Os benefícios da adoção de tecnologias de inteligência artificial, aprendizado de máquina, business intelligence e analítica aumentada são diversos, aprimoram as capacidades de execução e obtenção de resultados e são os motores da transformação digital.
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