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Self-Service Analytics: Você no controle de suas descobertas

Self-service Analytics

” Self-Service Analytics é uma forma de inteligência de negócios (BI) na qual os profissionais de linha de negócios são habilitados e incentivados a realizar queries e gerar relatórios por conta própria, com suporte mínimo de TI. O Self-Service Analytics geralmente é caracterizado por ferramentas de BI simples de usar, com recursos analíticos básicos e um modelo de dados subjacente que foi simplificado ou reduzido para facilitar a compreensão e o acesso direto aos dados. ”

Gartner

Agregando valor nas organizações

Organizações que já possuem a cultura de dados em andamento conseguem tratar e gerenciar seus dados de maneira assertiva e sólida, e, com isso, tomar decisões embasadas. Porém, a geração de relatórios geralmente é manual, onde dados são extraídos e, com base neles, as análises manuais são feitas e são produzidos os reports. Acontece que não é mais necessário gastar esforços com isso. O Self-Service Analytics, como é presumível pelo próprio nome, é uma forma de coletar o relatório pronto na fonte, isto é, na solução.

Com a sua capacidade avançada de gerar análise confiável e sob demanda sobre os dados, é possível fazer uma lista de benefícios que podem somar à sua organização com a adoção do Self-Service Analytics:

  • Agilidade: O usuário é capaz de gerar o relatório necessário por conta própria, sem precisar envolver o departamento de TI ou outros usuários, fazendo com que o tempo de espera entre a solicitação e a geração reduza drasticamente.
  • Eficiência: É possível direcionar pessoas que ficariam dedicadas à produção de relatórios para outras tarefas com mais relevância e urgência, fazendo melhor uso do esforço humano.
  • Assertividade: Relatórios gerados com base em dados confiáveis, previamente e devidamente tratados, são o início para iniciativas com grandes chances de resultados positivos.
  • Independência: Além de não necessariamente precisar de uma equipe especializada na extração destes dados, é possível também manipulá-los com mais facilidade. O usuário possui dados dinâmicos e tratados, podendo gerar a análise sempre que precisar.

Capacitando a descoberta de dados para obter mais informações

A governança de dados é fundamental para o sucesso dos modelos de BI de autoatendimento, fornecendo dados consistentes e confiáveis ​​em toda a organização, de uma forma unificada que os algoritmos possam entender. Além disso, os usuários de negócios precisam saber como explorar melhor esses dados sem depender de ninguém para descoberta e insight.

O treinamento inicial do usuário das ferramentas de análise é essencial antes de iniciar qualquer projeto. Mas mesmo para aqueles que possuem um bom entendimento de como usar essas ferramentas, é essencial concordar com as definições e os KPIs dos modelos de BI. Evitando, desta forma, a duplicação de esforços. Pesquisas mostram que 70% do tempo de um analista de dados é gasto na preparação e análise de dados sobre perguntas já respondidas. Quanto mais visibilidade e entendimento os usuários tiverem dos dados, mais decisões informadas podem tomar sobre quais modelos explorar.

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