Por causa do serviço de big data e análise, as empresas se transformaram tremendamente. A maioria das empresas agora sabe como coletar os enormes volumes de dados que entram constantemente em suas operações e transformá-los em insights significativos usando análises. Dados seus benefícios, big data e serviços analíticos são agora necessários para qualquer empresa que busca maximizar seu potencial comercial.
O que é um serviço de análise de dados?
O serviço de análise de dados é o processo de transformar dados brutos em insights significativos. Abrange uma variedade de ferramentas, tecnologias e procedimentos que usam dados para identificar tendências e resolver problemas. A análise de dados tem o potencial de alterar os processos corporativos, melhorar a tomada de decisões e impulsionar o sucesso dos negócios.
O que é o serviço de análise de big data?
Big data refere-se a coleções massivas de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados que são gerados continuamente em grande velocidade e volume. Normalmente, big data é medido em terabytes ou petabytes. Um petabyte é igual a um milhão de gigabytes. Para colocar isso em contexto, considere que um único filme HD compreende aproximadamente 4 terabytes de dados. Um petabyte é igual a 250,000 filmes. Grandes conjuntos de dados podem variar em tamanho de centenas de gigabytes a milhões de petabytes.
O processo de descoberta de padrões, tendências e ligações em bancos de dados enormes é conhecido como análise de big data. Essas análises complicadas exigem ferramentas e tecnologia especializadas, bem como poder de computador e armazenamento de dados em grande escala.
Como o serviço de análise de dados pode beneficiar sua empresa
A maioria das empresas está bem ciente dos benefícios do serviço de análise de dados. Os dados são críticos e a análise de dados pode ajudar sua empresa a aumentar a produção, reduzir despesas e melhorar a tomada de decisões. De acordo com uma pesquisa, cerca de 90% dos usuários corporativos participantes acreditam que dados e serviços analíticos são essenciais para as metas de transformação digital de suas organizações.
O uso adequado de big data pode beneficiar empresas de todos os tamanhos e setores. Big data e serviços analíticos oferecem inúmeras vantagens, como melhor tomada de decisão, maior inovação e preços ideais de produtos. Vamos dar uma olhada mais de perto nas principais vantagens dos serviços analíticos:
#1. Retenção e Aquisição de Clientes
As pegadas digitais dos clientes revelam uma riqueza de informações sobre suas preferências, desejos, hábitos de compra e assim por diante. As informações do cliente podem ser coletadas por empresas de várias fontes, incluindo mídia social, varejo tradicional e comércio eletrônico. As empresas podem aprender sobre o comportamento do consumidor para fornecer uma experiência mais personalizada usando serviços de análise de dados para desenvolver perfis detalhados de clientes a partir desses dados.
Uma empresa pode empregar serviços analíticos e big data para observar padrões de consumo e então personalizar seus produtos e serviços para as demandas específicas de cada cliente. Isso aumenta drasticamente o prazer do cliente, a fidelidade à marca e, eventualmente, a receita.
#2. Tomando decisões informadas
As empresas podem empregar análise de dados para informar a tomada de decisões e reduzir perdas. Os serviços analíticos prescritivos podem aconselhar sobre o que fazer em resposta a mudanças nos negócios. Por outro lado, a análise preditiva pode aconselhar sobre como a empresa deve responder a essas mudanças.
Uma corporação, por exemplo, pode usar um modelo para prever como as mudanças nos preços ou ofertas de produtos afetarão a demanda do cliente. Para avaliar a viabilidade das hipóteses geradas por tais modelos, pode ser essencial modificar os itens apresentados. Depois de coletar os dados de vendas dos itens atualizados, as empresas podem usar serviços e ferramentas de análise de dados para avaliar o desempenho dos ajustes e ilustrar os resultados. Isso ajudará os tomadores de decisão a determinar se devem ou não adotar as mudanças em toda a empresa.
#3. Promoções específicas e direcionadas
As empresas podem fornecer produtos e serviços personalizados para seu mercado-alvo por meio de serviços de análise de dados sem gastar uma fortuna em campanhas publicitárias malsucedidas. As empresas podem investigar os hábitos do consumidor analisando as transações no ponto de venda e as compras pela Internet. Usando essas informações, as organizações desenvolvem estratégias de marketing focadas e direcionadas para ajudá-las a atender às expectativas do consumidor e incentivar a fidelidade à marca.
#4. Torne o procedimento mais eficiente.
As organizações podem se beneficiar dos serviços de análise de dados para melhorar a eficácia operacional. A coleta e a análise de dados na cadeia de suprimentos podem revelar a origem de atrasos ou gargalos na produção e ajudar a prever possíveis problemas futuros. Se uma previsão de demanda sugerir que esse fornecedor não conseguirá lidar com o volume necessário para o Natal, uma organização poderá complementá-lo ou substituí-lo. Isso ajudaria a evitar atrasos na produção.
Muitas empresas, principalmente as do setor de varejo, lutam para maximizar seus níveis de estoque. Os serviços de análise de dados podem ajudar as organizações a determinar o fornecimento adequado para todos os seus produtos com base em fatores como sazonalidade, feriados e tendências seculares.
#5. Identificação de riscos potenciais
As organizações operam em ambientes de alto risco, necessitando do uso de soluções eficazes de gerenciamento de riscos para lidar com as dificuldades. O desenvolvimento de procedimentos e táticas eficazes de gerenciamento de riscos depende principalmente de big data.
Os serviços e tecnologias de análise de big data reduzem rapidamente os riscos, otimizando decisões complexas para ocorrências imprevistas e ameaças potenciais.
Além disso, as organizações podem usar serviços de análise de dados para mitigar perdas após um revés. Se uma corporação superestima a demanda por um produto, a análise de dados pode ser usada para encontrar o preço ideal para uma liquidação para eliminar o estoque. Uma empresa pode até construir modelos estatísticos que gerem automaticamente respostas para problemas crônicos.
#6. Aumente a segurança
Ameaças à segurança de dados existem para todas as empresas. As organizações podem usar serviços de análise de dados para descobrir as causas fundamentais de violações de dados anteriores, analisando e exibindo dados relevantes. Por exemplo, a divisão de TI pode usar aplicativos de análise de dados para analisar, visualizar e auditar logs para determinar o caminho e o ponto de origem de um ataque. A TI pode utilizar esses dados para encontrar e resolver problemas. Os departamentos de TI podem utilizar modelos estatísticos para detectar e prevenir perigos potenciais. Um ataque baseado em carga que geralmente envolve comportamento de acesso anormal é um ataque distribuído de negação de serviço (DDoS). As organizações podem configurar esses modelos para serem executados indefinidamente, com sistemas de monitoramento e alerta integrados para detectar e destacar discrepâncias para que os profissionais de segurança possam responder rapidamente.
Principais empresas de serviços de análise de dados
#1. CiênciaSoft
Desde 1989, a ScienceSoft projeta sistemas de análise eficientes que integram várias fontes de dados em um único ponto de verdade e fornecem insights confiáveis para a tomada de decisões baseada em dados.
Manufatura, saúde, varejo, BFSI, logística, energia, telecomunicações e mais de 25 indústrias são atendidas por profissionais da ScienceSoft. Eles constroem pipelines ETL/ELT, data lakes, data warehouses, ferramentas de BI, módulos AI/ML (para análise preditiva e análise de imagem, por exemplo) e oferecem serviços de modernização, integração e suporte para sistemas analíticos mais antigos.
Os clientes descrevem a ScienceSoft como solucionadora de problemas em seus depoimentos. A equipe elimina silos de dados, automatiza o gerenciamento de dados e relatórios para reduzir o trabalho humano, melhora o desempenho de BI e cria painéis de fácil utilização. Algumas empresas relatam análises e relatórios de dados até 100 vezes mais rápidos, bem como uma melhoria de 80% na produtividade de suas equipes de análise.
#2. Grupo Innowise
Com mais de quinze anos de experiência em desenvolvimento de software, o Innowise Group é especializado no desenvolvimento de soluções criativas de software. Seus desenvolvedores de software trabalham diligentemente em sua sede em Varsóvia para produzir novas soluções que ajudam as organizações a prosperar.
Os clientes podem usar sua análise de dados e experiência em gerenciamento para ajudar a gerenciar seus dados de forma a maximizar seu valor. Eles trabalham com cada cliente individualmente para identificar e analisar suas necessidades para que possam fazer a melhor seleção possível.
#3. Integrar.io
A Integrate.io é uma empresa de tecnologia da informação e serviços que oferece uma plataforma de integração de dados. Ele pode conectar todas as suas fontes de dados. É compatível com fontes de dados analíticos online, como AWS Redshift e Google BigQuery.
Além disso, fornece soluções de marketing, vendas, atendimento ao cliente e desenvolvimento. A Integrate.io oferece soluções para os setores de varejo, hotelaria e publicidade.
Enriquecimento de dados, comunicação direcionada, e-mails personalizados, segmentação inteligente e outros recursos estão disponíveis na solução de marketing da Integrate.io. Sua solução de suporte ao cliente pode ajudá-lo a determinar quais métodos de negócios requerem modificação. Sua solução de vendas incluirá análises poderosas.
#4. software de índio
A Indium Software é uma provedora de soluções tecnológicas com forte experiência em análise de dados e engenharia de dados. Sua presença no setor há mais de 20 anos a coloca entre as 15 principais empresas de consultoria de Big Data, de acordo com a Clutch.
As soluções de dados da Indium são fortes e de ponta, com governança de projeto disponível 24 horas por dia, sete dias por semana. Ele fornece um conjunto abrangente de serviços de análise de dados para empresas, a fim de otimizar o valor de seus dados externos, históricos ou em tempo real.
#5. Laboratórios InData
A InData Labs é uma importante fornecedora de soluções de IA e Big Data. Ele cria soluções baseadas em IA para atender às preocupações modernas de negócios de big data, ajudando os clientes a extrair insights acionáveis de dados em tempo real e aplicá-los à transformação digital eficaz.
A InData Labs desenvolve software exclusivo para empresas de todos os tamanhos e de vários setores, incluindo logística, saúde, esportes e bem-estar, comércio eletrônico, manufatura, marketing, jogos e entretenimento.
O objetivo do InData Labs é auxiliar seus clientes na implementação de IA para ampliar seus negócios e simplificar as operações operacionais.
#6. Oxagil
A Oxagile é uma empresa de desenvolvimento de software de serviço completo especializada em análises de dados tradicionais e sofisticadas para mídia, entretenimento, publicidade, comércio eletrônico, varejo e outros negócios e domínios.
Análise e visualização de dados, relatórios e painéis personalizados, implementação de ferramentas de BI de ponta, otimização do sistema de BI, análise completa de ML e outros serviços estão entre as especialidades da empresa.
A Oxagile lida com uma variedade de dificuldades de negócios com esse conhecimento, incluindo hipersegmentação de clientes, recomendação baseada em dados e pacotes de assinatura e modificação de campanhas de marketing. A pilha de tecnologia da Oxagile inclui serviços de dados da AWS e do Google, bem como soluções de BI respeitáveis, como Tableau, Qlik, Looker, Microsoft Power BI e outras.
#7. venção
A Vention é uma empresa de desenvolvimento de software personalizado que auxilia startups e organizações a simplificar e preparar seus processos analíticos para o futuro. As equipes de especialistas da Vention criam soluções personalizadas e centradas no usuário, permitindo que os clientes usem o valor dos insights obtidos em bilhões de interações.
#8. Análise SG
Uma empresa global de insights e análises com sede em Pune, a SG Analytics foi fundada em 2007 e é fornecedora líder de pesquisa centrada em dados, análise contextual e serviços ESG para empresas da Fortune 500 nos setores de BFSI, Tecnologia, Mídia e Entretenimento e Saúde .
A SG Analytics é uma empresa compatível com GDPR e ISO/IEC 27001: 2013 com mais de 1100 funcionários e escritórios nos Estados Unidos, Reino Unido, Suíça, Canadá e Índia.
A empresa recebeu o prêmio “Melhor Empregador Regional” em 2016 e 2017 e manteve sua reputação em 2018. O Relatório AIMs 2022 reconheceu a organização como um participante importante entre os Provedores de Ciência de Dados na Índia.
Serviço Google Analytics
O Google Analytics é uma ferramenta que coleta dados de seus sites e aplicativos para fornecer relatórios que fornecem insights de negócios.
Como funciona o serviço Google Analytics?
#1. Avaliação do site
Para medir um site, você deve primeiro configurar uma conta do Google Analytics. Em seguida, em cada página do seu site, coloque um pequeno código de medição JavaScript. Quando uma pessoa visualiza uma página da Web, o código de rastreamento coleta dados pseudônimos sobre como esse usuário interage com a página.
Para a Google Store, o código de medição pode exibir quantos clientes visitaram uma página de bebidas em comparação com uma página de utensílios domésticos. Também pode nos dizer quantos usuários compraram um item, como uma boneca Android, rastreando se eles chegaram à página de confirmação de compra.
O código de medição também coletará informações do navegador, como configuração de idioma, tipo de navegador (como Chrome ou Safari), dispositivo e sistema operacional no qual o navegador está sendo executado. Ele também pode rastrear a “origem do tráfego” ou o que atraiu os usuários ao site em primeiro lugar. Pode ser um mecanismo de pesquisa, um anúncio ou uma campanha de marketing por e-mail.
#2. Relatórios e processamento
Quando o código de medição coleta dados, ele os empacota e os transmite para o Google Analytics, onde são processados em relatórios. O Google Analytics agrega e organiza dados com base em critérios específicos, como se o dispositivo do usuário é móvel ou desktop ou qual navegador ele está usando.
No entanto, existem opções de configuração que permitem personalizar como esses dados são processados. Por exemplo, você pode usar um filtro para garantir que seus dados não incluam nenhum tráfego corporativo interno ou atividade de desenvolvedor.
Depois que o Analytics processa os dados, eles são salvos em um banco de dados e não podem ser modificados.
Portanto, ao definir suas configurações, não exclua nenhum dado que você acredita que deseja estudar posteriormente. Depois que os dados forem processados e armazenados no banco de dados, eles serão exibidos como relatórios no Google Analytics.
O que é o Serviço de Análise de Negócios?
Business analytics é um termo que se refere à administração dos dados de uma organização, com foco na análise estatística. Implica o uso de tecnologia e procedimentos modernos para analisar dados de uma ampla variedade de fontes e em enormes quantidades.
Benefícios do Business Analytics para uma empresa
- Apresentar informações de forma lógica e ordenada.
- Examine os dados da empresa.
- Utilizar indicadores adequados para auxiliar na tomada de decisão.
- Consolide todos os dados, incluindo compras, vendas, contabilidade e clientes.
- Use as mesmas indicações para toda a empresa para automatizar o processo de tomada de decisão.
- Aumente a visibilidade de números, discrepâncias e anomalias.
- Prever tendências e antecipar desafios de negócios.
Como você pode ver, as vantagens da análise de dados para uma empresa são inúmeras e constituem uma fonte essencial de informações para basear decisões estratégicas e prever o futuro com confiança.
Os analistas de negócios podem usar uma boa visualização de dados para traduzir enormes conjuntos de dados e métricas em tabelas, gráficos e outros recursos que tornam os dados mais fáceis de representar e entender, além de compartilhar insights, tendências e valores discrepantes em tempo real.
Qual é o escopo do Business Analytics?
Aqui estão algumas das etapas fundamentais de um forte plano de Business Analytics.
#1. Investigar e identificar requisitos de negócios
O primeiro passo no processo de análise de negócios é entender o que a empresa deseja melhorar ou qual problema deseja resolver.
As partes interessadas, usuários com conhecimento do processo e o(s) analista(s) decidem sobre os dados relevantes para resolver esses objetivos.
As principais preocupações, como “quais são os dados disponíveis”, “como podemos usá-los” e “temos dados suficientes” devem ser abordadas durante esta fase.
#2. Mineração de Macrodados
Este estágio envolve limpar os dados e fazer cálculos para dados perdidos, remover valores discrepantes e alterar combinações de variáveis para gerar variáveis totalmente novas.
Uma ferramenta especializada já pode ser utilizada nesta situação.
Os gráficos de série temporal são criados para exibir valores normais ou diferentes.
A eliminação de valores divergentes do conjunto de dados é uma tarefa crítica nesta etapa, porque valores diferentes frequentemente influenciam a precisão do modelo se forem permitidos permanecer no conjunto de dados.
O analista obterá uma melhor compreensão dos dados se estiverem limpos. Ele ou ela usará diagramas de dispersão para rastrear os dados a fim de encontrar quaisquer inter-relações ou desalinhamentos. Ele examinará visualmente todos os possíveis intervalos de dados e sintetizará os dados usando visualização apropriada e estatísticas descritivas para ajudar as partes interessadas a obter um entendimento básico.
#3. Análise de dados
O analista encontrará todos os aspectos relacionados com uma dinâmica de destino usando abordagens de análise estatística, como análise de correlação e teste de hipótese.
Ele ou ela também realizará uma análise de regressão simples para ver se previsões simples podem ser feitas.
Além disso, agrupamentos alternativos são contrastados com diferentes cenários, que são então examinados por meio de testes de hipóteses.
#4. Prever o que é provável que ocorra.
A análise preditiva é usada na análise de negócios para ser proativa na tomada de decisões. O analista usa técnicas de previsão como árvores de decisão, redes neurais e regressão logística para moderar os dados.
Essas estratégias fornecem novas ideias e modelos, revelando vínculos e “evidências ocultas” das variáveis mais influentes. O analista então compara os valores previstos com os valores reais, calculando os erros preditivos.
Vários modelos de previsão normalmente são executados e o modelo de melhor pontuação é escolhido com base na precisão e no desempenho.
#5. Procure a melhor resposta.
O analista executará cenários hipotéticos usando os coeficientes e resultados do modelo de previsão. O analista usará os objetivos definidos pelo gerente para descobrir a solução ideal, levando em conta as restrições e limitações.
A solução e o modelo ideais serão escolhidos pelo analista com base na menor quantidade de erros, objetos de negócios e consciência intuitiva dos coeficientes do modelo mais alinhados com o objetivo estratégico da organização.
#6. Tomada de decisão e avaliação de resultados
O analista tomará decisões com base nas descobertas do modelo e nos objetivos corporativos.
Após um período de tempo predeterminado, a ação será medida.
#7. Atualize o sistema com o resultado da decisão.
Por fim, as saídas de decisão e ação do modelo, bem como novos aprendizados, são salvos no banco de dados.
Há informações fornecidas como “A decisão e a ação funcionaram?”, “Como o grupo de tratamento se compara ao grupo de controle?” e “Qual foi o ROI?” Como resultado, é criado um banco de dados em constante mudança que é constantemente atualizado com novos insights e conhecimentos.
Como funciona a análise?
O Google Analytics agrega e organiza dados com base em critérios específicos, como se o dispositivo do usuário é móvel ou desktop ou qual navegador ele está usando. No entanto, existem opções de configuração que permitem personalizar como esses dados são processados.
O que é Analytics no meu telefone?
O Phone Analytics permite que você acompanhe a eficácia das conversas telefônicas como parte do funil de conversão. Para usar o Phone Analytics, configure sua propriedade do Analytics e adicione um snippet ao seu código de acompanhamento do Analytics em qualquer página em que seu número de telefone apareça.
Conclusão
Os serviços de análise de dados podem ajudar uma empresa em tudo, desde a personalização de uma mensagem de marketing para um cliente específico até a identificação e mitigação de riscos comerciais.
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Referências
