O que é Self-Service Analytics e quais as vantagens para o seu negócio

A análise de dados se tornou um fator essencial para organizações de diversos segmentos. É a partir dela que as empresas conseguem coletar e monitorar indicadores que aumentam o conhecimento do negócio e ajudam na tomada de decisão. Para tornar esse processo mais acessível, ferramentas com Self-Service Analytics simplificam a análise de dados. 

O que é Self-Service Analytics  

Não muito tempo atrás, quase todas as funções de análise de dados eram executadas por cientistas e engenheiros de dados qualificados. Entretanto, profissionais da área de negócios precisam acessar dados e insights mais facilmente, e tornar esses conjuntos de dados facilmente disponíveis para usuários comuns era um enorme desafio. 

A solução veio a partir do Self-Service Analytics, frameworks de trabalho aplicado em plataformas de Business Intelligence (BI). Eles permitem que os usuários criem relatórios por conta própria (não mais apenas os desenvolvedores). E isso vale até mesmo para aqueles usuários sem grandes conhecimentos tecnológicos ou estatísticos.  

O grande diferencial do Self-Service Analytics é a junção entre a organização e governança dos dados preparados de maneira a apoiar o autoatendimento, combinado com o uso de ferramentas de BI modernas e simples de usar. Assim, os usuários encontram uma interface visual prática e um modelo simplificado para facilitar a compreensão e o acesso direto aos dados, ajudando a obter resultados de uma maneira cada vez mais eficiente.  

Como exemplo, podemos citar o Instituto de Medicina da Universidade de Michigan, que após implementação de uma plataforma de Self-Service Analytics, conseguiu economizar mais de 5 mil horas de trabalho em 4 diferentes projetos, em apenas 1 ano!  

Principais de plataformas  

As plataformas de BI com Self-Service Analytics transformam dados brutos em ações de melhoria para a empresa. Confira abaixo uma lista com das principais ferramentas que você deve conhecer:  

Tableau: plataforma de BI e análise que capacita os usuários a explorar dados e descobrir insights. A Tableau também se conecta facilmente com fonte de dados como Data Warehouse corporativo, Microsoft Excel ou dados baseados na Web. 

Power BI: ferramenta que apresenta um conjunto de painéis de análise de dados que permite uma visão 360° dos negócios, reunindo as métricas mais importantes em um só lugar. Power BI é uma das plataformas mais econômicas e tem excelentes protocolos de proteção e governança 

Metabase: Ideal para usuários iniciantes, a Metabase também é uma das melhores ferramentas para a execução de consultas mais complexas, pois permite o uso da linguagem de SQL e o manuseio do editor de bloco de notas integrado. 

QlikView: possui uma interface de usuário intuitiva, especialmente para usuários corporativos. O QlikView pode se conectar a várias fontes de dados e combiná-las facilmente para atender às necessidades de dados. Permite a criação gráficos, tabelas e filtros para a visualização dos dados. 

Leia mais: Entendendo Row Context e Filter Context no Power BI 

Vantagens das plataformas de análise de dados  

A seguir, reunimos as principais vantagens das plataformas de Self-Service Analytics para sua operação. Veja só:  

Democratização dos dados   

Com o uso do Self-Service Analytics, as empresas conseguem integrar e agregar dados de todos os departamentos. Além disso, oferecem controle total das suas estatísticas em uma única consulta, o que agrega – e muito – em visibilidade. Fora isso, ao capacitar os profissionais a realizarem suas próprias análises de dados no dia a dia, a empresa pode iniciar uma grande mudança de comportamento organizacional baseada na cultura data-driven, o que é capaz de impactar na produtividade e no jeito de fazer negócios.  

Aceleração dos insights para as áreas de negócio   

Sem depender de relatórios que podem demorar para chegar e de dados desencontrados que atrapalham na tomada de decisões, o uso da ferramenta faz com que as áreas de negócios tenham acesso rápido e simplificado aos dados. Na prática, isso se traduz em agilidade e em uma visão ampliada do negócio, auxiliando no cumprimento das metas empresariais.   

Uma “única fonte de verdade” para os dados   

A centralização dos dados é essencial para evitar versões inconsistentes e silos de informação dentro das companhias. Por isso, antes de implantar sistemas de Self-Service Analytics, é preciso promover a integração de dados na plataforma. Assim, a manipulação e personalização dessas informações fica muito mais acessível ao usuário final, que pode explorar, analisar e reportar os dados disponíveis, além de automatizar processos.  

Foco dos times em projetos de maior valor  

Com o uso de ferramentas de autoatendimento para a análise de dados, as equipes podem se concentrar em projetos de longo prazo e de grande valor ao negócio, uma vez que os sistemas de autoatendimento facilitam a consulta de dados e a geração de relatórios, além de reduzir tarefas e otimizar o tempo dos profissionais.   

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Self-Service Analytics requer parceria e estratégia   

Para construir uma operação baseada em plataformas de autoatendimento para a análise de dados, é preciso que as áreas das companhias atuem em sinergia com a área de TI e com os parceiros provedores de soluções tecnológicas, como a Iteris.  

Os projetos para implementação da plataforma realizam a coleta e transformação de dados seguindo boas práticas que entregam soluções que facilitam o seu dia a dia, além de possibilitar que as organizações tomem decisões estratégicas no momento certo. À medida que os usuários se sentem confortáveis e têm suas necessidades de dados atendidas pela plataforma, podemos observar o sucesso da implementação de Self-Service Analytics e seus impactos positivos nos negócios.