As aplicações integradas de BI e análises aceleram fluxos de trabalho e acesso a informações

As aplicações integradas com inteligência de negócios permitem aos analistas de dados, desenvolvedores e usuários de negócios pesquisarem, acessarem e analisarem dados sem abrir uma ferramenta separada, resultando em um fluxo de trabalho de análise mais suave.

"A análise integrada reduz a quantidade de tempo que os usuários gastam alternando entre aplicações de negócios e ferramentas de análise, gerando mais tempo para atividades de valor agregado e melhorando a adoção de ferramentas de análise pelo usuário", diz Travis James Fell, gerente de produto do fornecedor de infraestrutura virtual Hypori de Intelligent Waves, um ex-oficial de inteligência da Reserva da Marinha dos Estados Unidos.

Fell também descobriu que a inteligência de negócios (BI) integrada ajudou a reduzir a carga de trabalho em suas equipes de análise, que, ao desenvolver uma aplicação popular, normalmente poderiam obter um aumento nas solicitações ad hoc de usuários de negócios. “A análise de autoatendimento integrada oferece aos usuários finais uma maneira mais rápida de obter as informações de que precisam, enquanto permite que as equipes de análise se concentrem em novos produtos que ajudem a crescer e a diferenciar os negócios”, explica o especialista.

A análise junto com a BI integrada também está melhorando e acelerando o fluxo de trabalho para analistas e engenheiros encarregados de estabelecer novas capacidades analíticas, diz Ramesh Hariharan, cofundador e CTO da empresa de consultoria LatentView Analytics. Analistas e engenheiros não precisam usar software personalizado, nem se preocupar com problemas de escalabilidade e segurança ao dar informações aos usuários finais. Painéis e outras visualizações podem ser integrados em aplicações sem códigos ou bibliotecas.

Democratizando o acesso às ideias

A integração de painéis como widgets em portais da web ou aplicações personalizadas abriu o acesso aos resultados analíticos para uma gama mais ampla de usuários e tomadores de decisão. De acordo com Hariharan, a LatentView criou uma aplicação para a equipe de marketing de uma grande empresa de tecnologia para ajudá-la a analisar a eficácia de campanhas multicanais. A inteligência de negócios e a análise integrada ajudaram a criar uma história, reunindo vários painéis e permitindo que os usuários se aprofundassem em segmentos individuais e visualizassem outras informações relevantes para o segmento. "A informação dos dados se integra facilmente aos fluxos de trabalho diários para usuários corporativos", explica Hariharan.

No entanto, os fluxos de trabalho analíticos aprimorados não levam, necessariamente, a melhores resultados de negócios. "A BI integrada apenas ajuda a associar os conhecimentos em diferentes canais de distribuição", diz Hariharan. Os resultados dependem da qualidade e da preparação dos dados, da capacidade de coletar histórias a partir da análise e das ideias e ações tomadas. Tudo isso pode conduzir ou interromper as decisões de negócios.

"A BI integrada simplifica a entrega de análises em toda a empresa", concorda Elena Goryainova, consultora sênior de análises e dados da SPR. O ciclo de vida geral de análises de dados também é reduzido, acrescenta, uma vez que o processo de lançamento da aplicação é definido para uso corporativo interno e pode ser estendido para análise integrada voltada ao cliente.

Esse é um princípio básico do DataOps, pelo qual os princípios do DevOps, que governam o mundo dos desenvolvedores, são aplicados ao ciclo de vida analítico. Como resultado, as novas iniciativas de análise são mais automatizadas e implementadas com mais rapidez. "Muitas vezes, diz Elena, os usuários de negócios podem desenvolver painéis de controle para uso interno, que depois podem ser compartilhados com os clientes e publicados em plataformas de BI integradas."

Inteligência personalizada

Os desenvolvimentos mais notáveis ​​em BI e análises integradas têm sido o uso da inteligência artificial (IA) e personalização, diz Ved Raj, consultor de negócios de TI da ValueCoders.com. "O fato de que nós e outros analistas podemos alterar as configurações para remover os dados inúteis e ver apenas os dados que realmente precisamos analisar e interpretar é genial", argumenta.

Algumas das ferramentas integradas de BI e analíticas mais recentes também usam inteligência artificial para fornecer informação que, de outra forma, levaria muito tempo. Mas nem sempre funciona assim. "Às vezes, encontro coisas suspeitas, principalmente o algoritmo, o que me leva a fazer cálculos e algumas tarefas sozinho", observa Raj.

Antes de desenvolver uma aplicação, o especialista considera a probabilidade de resolver um problema específico, os custos de desenvolvimento e os recursos integrados de BI. "As ferramentas de BI nunca têm como objetivo resolver problemas redundantes criados apenas para encontrar uma desculpa para aproveitar dados", diz. "A personalização nas ferramentas integradas de BI é o que torna todo o processo de análise incrivelmente eficiente."