Automação não significa substituir humanos por robôs.
Embora algumas pessoas possam afirmar que a automação implemente sistemas que simplificam tarefas repetitivas e eliminam o trabalho humano, a realidade é muito mais sutil — e menos desesperadora. Automação não é apenas automatizar o trabalho que as pessoas já fazem, é fazê-lo de forma inteligente, aumentando a produtividade humana, tornando o trabalho mais fácil e criando um ambiente onde as pessoas possam ocupar-se de tarefas mais estratégicas.
A automação permite que profissionais de dados respondam a questões mais relevantes, busquem resultados de negócio mais transformadores e reduzam a carga de tarefas manuais que consomem um tempo valioso todos os dias.
Neste blog, nos aprofundaremos no que é análise automatizada e como analistas de dados, cientistas de dados e usuários corporativos podem e devem utilizá-la no trabalho diário.
"As organizações que investem em plataformas de automação integradas, desde análises, data science, IA a automação de processos, serão capazes de expandir o âmbito das suas iniciativas de transformação e construir uma vantagem competitiva sustentável."
— John Santaferraro, diretor de pesquisa, analytics, BI e data science, EMA
O que é análise automatizada?
Pense em todas as tarefas de manuseio, análise, limpeza e formatação de dados que ocupam a maior parte dos seus dias e tornam deadlines impossíveis de cumprir. Todas essas tarefas manuais e repetitivas podem ser automatizadas.
Análise automatizada é o uso de software e IA (normalmente algoritmos de machine learning ou IA generativa) para automatizar analytics de ponta a ponta. Semelhante à automação de processos de negócio (BPA), a análise automatizada permite que você se conecte a sistemas distintos (por exemplo, data warehouses, plataformas analíticas, painéis de controle) e crie fluxos de trabalho analíticos integrados de ponta a ponta.
As soluções analíticas automatizadas podem ajudar você em tudo no ciclo de vida analítico, incluindo coleta de dados, preparação e combinação de dados, análise de dados, criação de relatórios, construção de modelos e até mesmo resumos para e-mail e criação de apresentações no PowerPoint para as partes interessadas.
Tipos de análise automática:
Machine learning automatizado (AutoML): as plataformas de AutoML ajudam os profissionais de dados a implantar modelos rapidamente usando soluções com pouco ou nenhum código. Com essas soluções, você pode automatizar todas as etapas do processo de construção do modelo, incluindo definição do problema de negócio, seleção dos recursos corretos, criação do código e ajuste fino do modelo.
IA generativa: muitas das soluções analíticas automatizadas atuais integram recursos de IA generativa nas suas ferramentas, ajudando os profissionais de dados a automatizar etapas do ciclo de vida analítico com mais eficiência. Por exemplo, os recursos de IA generativa do Alteryx ajudam a melhorar a governança e a documentação, gerando resumos de objetivos, entradas, saídas e principais etapas lógicas de fluxos de trabalho analíticos. Esses recursos também permitem criar rapidamente apresentações em slides e e-mails com o objetivo de compartilhar insights com as principais partes interessadas.
Automação analítica Plataformas de automação analítica como o Alteryx podem automatizar processos analíticos de ponta a ponta, incluindo a ingestão, preparação e combinação, e transformação de dados, além da geração de relatórios. Com uma interface visual e intuitiva, você cria seu fluxo de trabalho de análise uma vez e depois automatiza-o para sempre. Essas soluções também podem ser facilmente conectadas e integradas a outras, como sistemas RPA capazes de modificar de maneira automática arquivos e conjuntos de dados ao final dos fluxos de trabalho de análise.
Business intelligence: a inteligência de negócios refere-se às estratégias e tecnologias usadas para analisar dados e compartilhar os insights resultantes por meio de visualizações de dados e painéis. A análise automatizada automatiza as etapas de business intelligence para revelar insights ocultos nos seus dados, e a geração de painéis mantém as principais partes interessadas atualizadas com as informações necessárias para tomar decisões embasadas.
As diversas formas de análise automatizada não apenas ajudam os profissionais de dados em algumas das tarefas mais demoradas do dia a dia no trabalho, como também tornam mais acessíveis formas mais técnicas de análise de dados e data science, como a criação de modelos de análise preditiva, a fim de expandir as possibilidades do que se pode fazer.
"Os profissionais de analytics são pensadores críticos, criativos na solução de problemas e ouvintes ativos, algo essencial para desenvolver soluções para os usuários finais. No entanto, como em muitas outras atividades, o ciclo de vida do analytics está cheio de tarefas repetitivas e tediosas que exigem intervenção e supervisão humana. O advento da IA generativa apresenta uma tremenda oportunidade para automatizar essas tarefas. Os trabalhadores podem agora dedicar mais tempo a atividades estratégicas e inerentemente humanas, como assumir novos projetos, obter uma compreensão mais profunda do negócio e entregar mais valor à organização."
— Peter Martinez, gerente sênior de marketing de produtos, Alteryx
Por que você deve automatizar o analytics
Desde a obtenção de insights mais rápidos até a redução de erros, aqui estão alguns dos benefícios que você pode obter ao usar a análise automatizada.
Reduzir o trabalho manual
A preparação e a limpeza manual de dados em planilhas há muito tempo são a pedra no sapato dos profissionais de dados. Um estudo descobriu que o analista típico gasta até duas horas por dia (aproximadamente 500 horas por ano) preparando dados.
A análise automatizada pode fazer esse trabalho em segundos, resultando em economias de tempo significativas, como a do Bank al Etihad, que reduziu o tempo de processamento de dados em cerca de 80%.
Encontrar insights com mais rapidez
A maioria das empresas hoje usa milhões de linhas de dados nos seus fluxos de trabalho analíticos. Nesta era de big data, as planilhas tabulares não têm mais utilidade. Ao reunir todas as suas informações em uma solução de automação analítica projetada para grandes quantidades de dados, a análise automatizada também ajuda a contornar as limitações das planilhas. O processamento de dados não apenas pode ser transferido para servidores para acelerar a análise, mas também automatiza diversas partes do ciclo de vida da análise. Isso poupa tempo e libera seu dia para atividades mais estratégicas, como ajudar os usuários empresariais a definir e superar desafios e encontrar maneiras de economizar dinheiro para a empresa.
Evitar erros
Trabalhar com planilhas exige o manuseio de grandes quantidades de dados usando células pequenas e cálculos complexos. Soluções de automação analítica como o Alteryx têm uma interface visual que permite ver exatamente o que está acontecendo com seus dados em cada etapa do fluxo de trabalho, evitando erros que custam caro. Além disso, processos manuais, como copiar e colar e entrada manual de valores, são mais propensos a falhas. A automação pode simplificar essas tarefas e reduzir o risco de erros de digitação.
Colaboração
A maioria das soluções de análise automatizada é baseada na nuvem ou híbrida. Isso permite que você colabore facilmente com os membros da equipe em processos e fluxos de trabalho de analytics. Além disso, ao usar soluções de análise automatizadas, os obstáculos para a utilização de machine learning e modelagem preditiva são significativamente reduzidos, o que possibilita que cientistas e analistas de dados colaborem de maneiras que antes eram inimagináveis.
Acelerar a carreira
Descubra insights em tempo real, reduza custos comerciais, evite erros e ganhe destaque na sua empresa. As soluções de automação analítica podem ajudar você a fazer mais do que antes e alavancar sua carreira.
Como começar a automatizar seu analytics
A abordagem da automação analítica varia de acordo com as necessidades da organização, mas aqui estão algumas etapas recomendadas para dar os primeiros passos:
Defina seu problema de negócio
Primeiro, determine o que você está tentando resolver com sua solução de análise automatizada. Quer você deseje automatizar a preparação e a combinação ou iterar rapidamente em modelos de machine learning, ter clareza sobre seus objetivos ajudará a identificar o tipo de solução de análise automatizada certa para sua equipe.
Selecione a solução certa
Algumas soluções de análise automatizada abrangem o analytics de ponta a ponta e vários casos de uso. Outras são mais parecidas com uma faca de ostra: têm uma função e um propósito muito específicos, como otimizar uma campanha de marketing ou prever receitas. Depois de definir qual problema de negócio você está tentando resolver, procure uma solução de nível empresarial que aborde o problema, tenha recursos de segurança robustos e se integre facilmente à infraestrutura, aos dados e aos aplicativos existentes. Dessa forma, você poderá começar rapidamente, sem tropeços.
Reúna os dados apropriados
Assim que a solução é implementada, é hora de colocar a análise automatizada para funcionar. Verifique se você coletou os dados que deseja analisar, como CRM, ERP, sistemas financeiros, contas de rede social ou análise da web. Em seguida, crie um fluxo de trabalho de análise para ver se é possível automatizar totalmente o processo.
Execute e depois otimize
Automatizar a preparação e a combinação de dados hoje não significa que você não poderá mergulhar na modelagem preditiva amanhã. Com o tempo, você começará a ver áreas que podem ser melhoradas. A automação é um multiplicador que ajuda você a alcançar mais do que conseguiria sem ela. Quanto mais você automatizar, mais flexibilidade terá para atividades estratégicas que agregam valor.
Exemplos de análises automatizadas
Aqui estão alguns exemplos reais de automação analítica.
Previsão de demanda
Os varejistas sempre precisam saber quando e quanto estoque solicitar. No entanto, melhorar a disponibilidade nas prateleiras e evitar a falta de estoque é muitas vezes relegado ao achismo. A previsão de demanda elimina as suposições ao modelar o fluxo de produtos desde a compra até a prateleira. Ao automatizar a análise, você pode criar modelos de previsão de demanda em três etapas.
- Conexão de dados: extraia automaticamente dados históricos de vendas e dados de capacidade do supply chain.
- Preparação e combinação: combine e formate os dados que serão inseridos no modelo.
- Criação de um modelo preditivo: crie um modelo que preveja vendas futuras esperadas (com ou sem código).
Análise de variações hipotéticas em previsões financeiras
Na maior parte da sua modelagem financeira, muitos profissionais de FP&A usam a função de tabela de dados em planilhas. Eles realizam, por exemplo, análise de variações hipotéticas criando tabelas com a faixa apropriada de taxas de juros e prazos, especificando as entradas da tabela de dados e, finalmente, gerando resultados. Embora essa abordagem permita explorar uma variedade de cenários, ela é notoriamente demorada e propensa a erros. Com uma solução de automação analítica, você pode replicar a função de tabela de dados das planilhas e obter maior acurácia com muito menos esforço.
Com plataformas de automação analítica como o Alteryx, você pode:
- Economizar tempo e reduzir erros
- Criar tabelas de dados para vários cenários e alterar facilmente os parâmetros após os testes iniciais
- Programar cálculos para qualquer cenário e ter flexibilidade para alterá-los a qualquer momento
Automação do fechamento do mês
No final de cada mês, os contadores iniciam o processo de reconciliação para garantir que todas as transações financeiras do mês foram registradas. Isso inclui, por exemplo, lançamento de faturas omitidas, esclarecimento de discrepâncias de estoque, comparação de orçamentos com despesas, análise de resultados e preparação de relatórios.
Com plataformas de automação analítica como o Alteryx, você pode:
- Eliminar o esforço de carregar e mapear juntos arquivos de várias fontes e gerar diversas visualizações dos seus dados mensais.
- Automatizar todo o fluxo de trabalho para eliminar erros humanos no agendamento, seleção, filtragem, junção e formatação de relatórios em conjuntos de dados, que podem ser usados por contadores e compartilhados para atualização posterior.
- Executar cálculos de rotina automaticamente todos os meses, poupando o tempo dos contadores para trabalhos de maior valor.
Comece a automatizar seu analytics hoje
A automação analítica abre novas possibilidades para profissionais de dados no mundo todo, seja preparando e combinando dados automaticamente ou criando rapidamente modelos de machine learning. Com o Alteryx AI Platform for Enterprise Analytics, fica fácil automatizar todo o ciclo de vida analítico usando self-service analytics. Acesse suas informações a qualquer hora, em qualquer lugar, prepare e analise dados em segundos, crie modelos preditivos com ou sem código, crie resumos para painéis e e-mails, e compartilhe rapidamente insights com as partes interessadas, tudo para fazer as descobertas de que sua empresa precisa com mais rapidez e facilidade do que nunca.
Tudo pronto para começar a usar a automação analítica? Saiba mais em "Como dominar o analytics e a automação para se preparar para o futuro".