A análise incorporada é uma metodologia que integra ferramentas de análise de dados e inteligência de negócios em aplicativos de software de negócios. Isso permite que os usuários finais obtenham insights a partir dos dados e tomem decisões baseadas em dados sem sair do ambiente de trabalho habitual.
A origem e a jornada histórica da análise incorporada
O conceito de análise incorporada tem as suas raízes nos primórdios da Internet, por volta da década de 1990, quando as organizações começaram a reconhecer a necessidade de análise de dados nas suas operações diárias. As primeiras menções à análise incorporada remontam ao final dos anos 2000. No entanto, ganhou verdadeiramente destaque com a ascensão do big data e a onda de transformação digital em meados da década de 2010.
A crescente demanda por análise de dados e tomada de decisões em tempo real impulsionou o desenvolvimento e a adoção de análises incorporadas. As empresas perceberam o potencial de aproveitar dados em seus aplicativos operacionais para otimizar o desempenho, prever tendências e melhorar a tomada de decisões.
Compreendendo a análise incorporada
A análise incorporada é mais do que apenas incorporar painéis ou relatórios em um aplicativo de software existente. Envolve a integração profunda de análises ao software para que os usuários possam acessar insights de dados dentro do contexto de seu trabalho.
Três componentes principais da análise incorporada são:
- Agregação de dados: envolve a coleta de dados de várias fontes para análise.
- Análise de dados: É o processo de inspeção, limpeza, transformação e modelagem de dados para descobrir informações úteis, tirar conclusões e apoiar a tomada de decisões.
- Visualização de dados: envolve a representação de dados em um contexto visual, como tabelas, gráficos e mapas para compreender tendências, valores discrepantes e padrões nos dados.
Mecanismo de Trabalho de Análise Incorporada
O processo de análise incorporada começa com a coleta de dados. Os dados são coletados de várias fontes, como bancos de dados, armazenamento em nuvem, APIs externas e entradas do usuário. Em seguida, é limpo e transformado em um formato adequado para análise.
Em seguida, algoritmos analíticos são aplicados a esses dados para descobrir insights, padrões e tendências. Esses insights são então representados em um formato visual fácil de usar, como tabelas, gráficos, painéis ou relatórios. Todo esse processo é perfeitamente integrado ao fluxo de trabalho do usuário em seu software operacional, facilitando o acesso e a compreensão dos insights de dados sem mudar de plataforma.
Principais recursos do Embedded Analytics
A análise incorporada se destaca devido a vários recursos distintos:
- Integração perfeita: é integrado ao software preferido do usuário, oferecendo insights contextualizados sem interromper o fluxo de trabalho.
- Análise em tempo real: fornece análise de dados em tempo real, permitindo a tomada de decisões oportunas.
- Visualizações fáceis de usar: representa dados em formatos facilmente compreensíveis, como tabelas, gráficos e painéis.
- Customizável: Permite customização de acordo com as necessidades do negócio.
- Escalável: pode ser dimensionado para lidar com o crescente volume e complexidade de dados.
Tipos de análises incorporadas
A análise incorporada pode ser categorizada com base em sua funcionalidade em quatro tipos principais:
- Relatórios incorporados: Fornece relatórios estáticos e predefinidos dentro do aplicativo.
- Painéis incorporados: oferece interfaces visuais interativas para rastrear as principais métricas.
- Análise de autoatendimento incorporada: permite que os usuários criem seus próprios relatórios e painéis sem a necessidade de conhecimento técnico.
- Análise avançada incorporada: usa métodos estatísticos avançados e modelagem preditiva para analisar dados.
Aplicações e desafios da análise incorporada
A análise incorporada pode ser usada em vários setores, como saúde, finanças, varejo, manufatura e TI, entre outros, para tarefas como monitoramento de desempenho, previsão, avaliação de risco e análise do comportamento do cliente.
No entanto, podem surgir alguns desafios durante a sua implementação, incluindo preocupações com a privacidade dos dados, necessidade de conhecimentos técnicos, complexidades de integração e gestão do volume e da diversidade de dados. A solução para esses problemas está na escolha das ferramentas analíticas incorporadas certas, garantindo práticas seguras de dados, treinando usuários e adotando tecnologias escaláveis.
Análise incorporada em comparação com termos semelhantes
| Prazo | Descrição |
|---|---|
| Análise incorporada | Integra ferramentas de BI em software empresarial para obter insights de dados contextualizados. |
| BI tradicional | Requer a mudança para plataformas separadas para análise de dados. |
| Análise de dados | Refere-se amplamente a todas as técnicas de análise de dados. A análise incorporada é um subconjunto disso. |
| Relatórios ad hoc | Permite a criação de relatórios personalizados sob demanda. Pode ser um recurso de análise incorporada. |
Perspectivas e tecnologias futuras em análises incorporadas
As tendências futuras em análises incorporadas incluem o aumento do uso de IA e aprendizado de máquina para análises preditivas, o aumento da análise em tempo real, a personalização aprimorada e a integração do processamento de linguagem natural para análises ativadas por voz. Além disso, com o advento da IoT, a análise incorporada desempenhará um papel fundamental na análise das enormes quantidades de dados gerados pelos dispositivos conectados.
Servidores proxy e análises incorporadas
Os servidores proxy podem aprimorar a funcionalidade e a segurança das análises incorporadas. Eles podem fornecer anonimato para transações de dados seguras, equilibrar a carga para melhorar o desempenho e permitir o acesso a dados específicos da região. Além disso, eles podem ser usados para armazenar dados em cache, reduzindo a latência e otimizando ainda mais a velocidade da análise de dados em sistemas analíticos incorporados.
