A importância da análise de dados e da IA em 2025
Obter sucesso com a análise de dados e a inteligência artificial é uma prioridade para organizações no mundo todo. Uma previsão recente da Gartner sugeriu que, até 2025, 70% das empresas de capital aberto que superam os concorrentes nas principais métricas financeiras também apontarão estar concentradas em dados e analytics. As empresas estão avaliando "apostar tudo" no analytics e esperam alcançar um ROI substancial como resultado.
A importância estratégica da análise de dados e da IA levou as organizações a investirem fortemente em data warehouses na nuvem e em tecnologias associadas, como o Databricks.
À medida que as organizações investem cada vez mais nos setores de dados e analytics, a Databricks se torna um nome conhecido em departamentos de TI ao redor do mundo. Com a Plataforma de inteligência de dados Databricks, a organização inteira pode usar os dados e a IA para alavancar resultados de negócio melhores. Construído com base na arquitetura Databricks Lakehouse, o Databricks proporciona uma estrutura aberta e unificada para todos os dados e a governança.
Preparando insights ou preparando o jantar?
Cozinhar é um dos meus passatempos favoritos. Adoro ficar na cozinha preparando uma comida gostosa. Mas, para fazer meu trabalho de forma impecável, preciso de acesso a ingredientes de alta qualidade. E, vivendo em uma área urbana, ter acesso a ingredientes vindos direto da fazenda seria quase impossível sem o Whole Foods atuando como intermediário para mim. Essa rede de supermercados assume o trabalhão de obter uma variedade de ingredientes de fazendas de todo o mundo e cria um espaço centralizado e acessível para que pessoas como eu possam ter acesso, adquiram e usem esses ingredientes. Além disso, eles estão disponíveis em diferentes estados de processamento, desde vegetais crus até refeições totalmente preparadas. Assim, conto com acesso a ingredientes em diferentes estágios de preparação para atender às minhas necessidades.
Mas, para chegar à refeição que eu quero, preciso de mais do que acesso, preciso de um espaço de trabalho (minha cozinha) completo, com todas as ferramentas certas (facas, panelas, tábuas de cortar etc.), para poder realizar a etapa seguinte, que é passar dos ingredientes para uma refeição feita caseira.
Essa é uma excelente analogia para os trabalhadores empresariais do conhecimento, que precisam preparar os insights para continuamente obter resultados empresariais melhores. Não basta ter os ingredientes. São necessários espaço de trabalho e ferramentas adequados para que a mágica da última etapa aconteça — e é aí que o Alteryx entra em cena.
O desafio
Segundo um estudo da Accenture, embora o investimento em data warehouses na nuvem tenha crescido substancialmente ao longo dos anos, apenas 32% das organizações conseguiram concretizar valor tangível e mensurável a partir dele. A acessibilidade dos dados é a chave desse desafio: para maximizar o ROI e o uso de data warehouses na nuvem, tanto o pessoal técnico quanto o não técnico precisa ter acesso às informações. Ter acesso aos dados pode ser um desafio para os trabalhadores do conhecimento não técnicos, pois não dominam linguagens de programação como SQL ou Python. Esse representa todo um segmento de indivíduos ávidos por dados, ansiosos por descobrir que tipo de insights estão ocultos nos data warehouses na nuvem das suas organizações, apenas esperando para vir à tona.
O espaço de trabalho da análise de dados self-service: a cozinha do trabalhador do conhecimento
Voltemos à minha analogia culinária. Há certas ferramentas e métodos com os quais apenas os chefs experientes e profissionais se sentem confortáveis. É o caso da mandolina profissional, espécie de cortador e ralador, das facas de aço carbono e das fritadeiras de grande porte. Todas essas ferramentas requerem treinamento especializado e/ou familiaridade com métodos sofisticados de culinária. Entretanto, também há ferramentas destinadas ao uso tanto por entusiastas da cozinha quanto por profissionais. Estou falando das facas de chef, tigelas, panelas e frigideiras. Essas ferramentas são usadas por especialistas, mas também tornam a culinária acessível a todos os demais.
De forma semelhante, as ferramentas de análise de dados com pouco ou nenhum código oferecem a mesma proposta de valor, mas no contexto do analytics. Depois de obter meus ingredientes (dados) do Whole Foods (Databricks Lakehouse), posso usar minha cozinha doméstica (espaço de trabalho no Alteryx) completa com todas as ferramentas de que preciso (com pouco ou nenhum código) para preparar insights para minha empresa! O melhor de tudo? Essa cozinha atende tanto a profissionais técnicos quanto não técnicos, com ferramentas sem código e alternativas code-friendly.
As ferramentas de cozinha: maximizando o valor do Databricks com Alteryx
Acesso ao Unity Catalog
Com o suporte do Databricks Unity Catalog, as equipes de negócio podem colaborar com engenheiros e cientistas em dados e ativos de IA de confiança, a fim de aproveitar o monitoramento e a capacidade de observação baseados em IA.
Juntos, o Databricks Unity Catalog e o Alteryx simplificam a governança, aprimoram a segurança e escalam a análise de dados nas organizações. Ao mesmo tempo, possibilitam o preparo de dados self-service e insights orientados por IA, uma combinação perfeita para as empresas que desejam equilibrar a democratização dos dados com a governança e o desempenho de nível empresarial.
O Unity Catalog conta com gerenciamento centralizado de acesso para equipes de gerenciamento de dados. Isso permite que os usuários corporativos do Alteryx usem uma única camada para gerenciar o acesso aos dados em todos os espaços de trabalho do Databricks. Como resultado, eles acessam e trabalham com dados de forma segura, ao mesmo tempo que mantêm a conformidade. Como complemento, o Alteryx oferece aos trabalhadores do conhecimento recursos de preparação e transformação de dados sem código.
LiveQuery
Enquanto você trabalha sem código no Alteryx, o LiveQuery permite monitorar seu data warehouse na nuvem, eliminando a necessidade de mover ou replicar os dados. Qualquer usuário empresarial pode acessar e transformar o conjunto de dados — sem custos de saída!
Nas situações em que todas as entradas e saídas do fluxo de trabalho residem no Databricks, o Designer Cloud gera a lógica de transformação no Databricks SQL nativo, que é então enviado e executado no Databricks.
O LiveQuery é um ótimo método de execução de análises comerciais. Em vez de mover dados para o Alteryx, ele manda as queries SQL diretamente para o Databricks para realizar transformações em escala. Isso por sua vez minimiza a movimentação dos dados, reduzindo as transferências, a fim de melhorar a latência, a segurança e o desempenho geral.
Playbooks
Com o Alteryx Playbooks, os profissionais empresariais exploram os dados do Databricks e geram insights sem depender de analistas nem precisar compor queries SQL complexas.
O Playbooks é um gerador de casos de uso com ajuda da IA que gera relatórios e insights automatizados com base em amostras da estrutura e tópicos de um conjunto de dados. Ele automatiza a identificação de casos de uso de alto valor e ajuda a implementar o analytics em todo tipo de organização. Os usuários corporativos podem simplesmente acessar seus dados por meio do Unity Catalog e, com um ou dois cliques, conectá-los ao Playbooks para gerar relatórios e histórias de dados dinâmicas em minutos.
Usar o Alteryx Playbooks com o Databricks permite às organizações automatizar insights, escalar o analytics e acelerar a tomada de decisão, sem a complexidade da análise manual de dados. É a solução perfeita para as equipes de negócio que buscam explorar todo o potencial dos dados do Databricks.
Magic Reports
Com o Magic Reports, as equipes de negócio podem criar relatórios automatizados com dados do Databricks. Ele utiliza automação orientada por IA para instantaneamente transformar dados do Databricks em relatórios ricos e dinâmicos, sem exigir conhecimento em SQL, Python ou ferramentas de BI.
Diferentemente dos painéis estáticos, o Magic Reports conta com resumos automatizados, tendências e destaques. Isso facilita a compreensão dos dados pelos usuários empresariais, sem necessidade de habilidades analíticas avançadas.
Conclusão
As organizações estão investindo pesadamente em data warehouses na nuvem, como o Databricks, para melhorar suas capacidades de analytics e IA. No entanto, para extrair valor mensurável desse investimento, armazenamento de dados não é suficiente. As equipes técnicas e não técnicas precisam de usabilidade, acessibilidade e eficiência. O Alteryx para Databricks preenche essa lacuna ao fornecer um espaço de trabalho intuitivo e self-service de análise de dados, onde os usuários empresariais podem estudar e analisar as informações sem depender de programação complexa.