Caso de uso
Permita que as equipes de data science e os usuários corporativos se concentrem em descobrir insights a partir dos dados que, em seguida, são transformados em insights acionáveis.
Libere as equipes de TI e data science de longos atrasos de tarefas de análise e limpeza de dados.
Permita que os funcionários se concentrem em projetos de alto valor e analytics avançado, em vez de dedicar tempo em tarefas rotineiras.
Reduza tarefas rotineiras e repetitivas e conecte automaticamente as fontes de dados.
Elimine erros ao automatizar tarefas manuais e repetitivas.
Devido ao ritmo de crescimento dos dados, as empresas não podem mais depender de ferramentas obsoletas, como planilhas e tabelas dinâmicas, para obter insights. Essas ferramentas permitem estudar um relatório de dados históricos, mas não são suficientemente poderosas para obter insights sobre tendências emergentes ou fazer previsões. Mesmo em sua forma mais robusta, o analytics dessas ferramentas requer muito trabalho e, quando os líderes de negócios obtêm insights delas, muitas oportunidades já passaram.
Quando automatizado, o analytics tem o potencial de dar aos decisores de negócios um contexto sobre os dados e transformar esses dados em informações úteis. A automação elimina o trabalho manual e repetitivo de transformar dados em insights. As empresas que automatizam o analytics podem ampliar suas operações de dados em direção à transformação digital.
Automatizar cálculos é apenas uma das muitas tarefas que podem ser realizadas com analytics. Os fluxos de trabalho podem encadear análises para concluir tarefas complexas em série, que podem ser repetidas. Por exemplo, o fechamento do final do mês na contabilidade consiste em etapas, cálculos e formatos de relatório semelhantes. O analytics automatizado seria ideal para eliminar a parte manual do fechamento do final do mês.
Os usuários podem trabalhar com ferramentas de análise automatizadas em alto nível, sem precisar entender os cálculos complexos que ocorrem em segundo plano. As ferramentas capacitam os profissionais do conhecimento, com experiência em problemas de negócios, a aproveitar o analytics sem precisar de conhecimentos especializados em data science.
Com o Alteryx, organizações podem:
