Análise avançada: Descubra insights inovadores que moldam o futuro das organizações

O enorme volume e a variedade de dados gerados pelas organizações atualmente dificultam que os gestores empresariais obtenham insights significativos apenas com a análise tradicional. Além de ser demorada e trabalhosa, a análise tradicional apresenta um sério problema: não correlaciona eventos nem oferece uma visão de 360 graus do ecossistema de negócios. Isso pode custar tempo, dinheiro e oportunidades. Graças à análise avançada, o processo de reunir, correlacionar e interpretar dados pode agora ser automatizado de forma eficaz e simples. Além disso, a análise avançada consegue resolver problemas complexos que a análise de dados tradicional não consegue. Por exemplo, considere as operações de TI. Trata-se de um dos departamentos mais caros em qualquer organização. No entanto, aplicar análise avançada em toda a área de TI pode identificar e corrigir pontos de desperdício que estão comprometendo o seu orçamento. Neste artigo, vamos discutir o que é análise avançada e como as organizações podem se beneficiar dela.

O que é análise avançada?

O termo análise avançada refere-se a um conjunto de métodos e ferramentas que ajudam a extrair o máximo valor dos dados. Com metodologias de análise avançada como modelagem preditiva, algoritmos de machine learning, metodologia de coorte e correspondência de padrões, as organizações podem usar os dados para mitigar problemas e ameaças e descobrir oportunidades.

Análise avançada x Análise tradicional

A análise avançada, ao contrário da tradicional, consegue processar e extrair significado de dados complexos, não estruturados ou até incompletos. A análise tradicional geralmente é usada para explicar o que aconteceu, enquanto a análise avançada explica por que aconteceu e ainda prevê o que provavelmente acontecerá no futuro. Isso torna a análise avançada uma ferramenta valiosa que líderes de TI podem utilizar para tomar decisões-chave que determinam a sustentabilidade e o crescimento da organização.

Quais são os quatro tipos de análise avançada de dados?

1. Análise descritiva: "O que aconteceu?"

Utilizando dados atuais e históricos, a análise descritiva identifica tendências, padrões e correlações escondidas nos dados. Isso ajuda os usuários a interpretar se eventos atuais são novos ou parte de um padrão recorrente. Por exemplo, o downtime é inevitável e deixa todos com a pergunta: "O que aconteceu?" A análise descritiva oferece uma visão das tendências históricas de indisponibilidade, permitindo identificar padrões ou recorrências.

O relatório acima mostra a tendência de disponibilidade e indisponibilidade nos últimos cinco anos. Há uma redução notável no downtime ao longo dos anos.

2. Análise diagnóstica: "Qual é a razão por trás de um evento?"

A análise diagnóstica examina os dados para descobrir as razões por trás de um evento. Por exemplo, você detectou um problema de servidor que causou indisponibilidade na sua organização. Uma série de fatores pode levar a esse problema: sobrecarga do servidor, falhas de rede, quedas de energia ou hardware danificado. A análise diagnóstica ajuda a identificar a causa real e avançar para a próxima etapa: corrigi-la.

3. Análise preditiva: "O que pode e o que não pode acontecer no futuro?"

A análise preditiva ajuda a prever tendências futuras ou possíveis resultados que podem impulsionar iniciativas estratégicas. As previsões podem ser de curto prazo, como identificar um problema de servidor ainda no mesmo dia, ou de longo prazo, como projetar o orçamento de TI da sua organização para os próximos anos.

O relatório acima mostra um exemplo de trajetória orçamentária de TI de 8 anos e a previsão de orçamento para os 4 anos seguintes.

4. Análise prescritiva: "O que pode ser feito a seguir?"

A técnica de usar dados para decidir o melhor curso de ação é conhecida como análise prescritiva. Embora esse processo simule com precisão a tomada de decisão feita por humanos, aplicações de análise avançada com IA oferecem o benefício adicional do contexto. Por exemplo, quando há múltiplos alarmes de redes e aplicações, além de vários incidentes relatados por usuários finais sobre suas aplicações ou redes, pode ser difícil para humanos compreenderem rapidamente o contexto do problema. Algoritmos de análise avançada podem correlacionar informações de alarmes, dados de desempenho e dados de incidentes para identificar possíveis causas e apresentar essas informações em segundos, permitindo que as pessoas decidam rapidamente o próximo passo.

O relatório acima, criado com a assistente de IA Zia do Analytics Plus, mostra a tendência de mudanças emergenciais nos últimos meses. Esse relatório pode ser gerado apenas fazendo perguntas à Zia em linguagem natural. É possível também detalhar informações específicas e visualizar as razões para as mudanças emergenciais, como mostrado no relatório abaixo.

Principais recursos ou técnicas da análise avançada:

Existem várias técnicas de análise avançada, mas as cinco mais importantes são:

1. Mineração de dados:

Identificar tendências, padrões e anomalias em conjuntos de dados usando machine learning e IA.

2. Machine learning:

Subconjunto da inteligência artificial focado na criação de modelos analíticos com capacidade de autoaprendizado.

3. Análise preditiva:

Algoritmos que analisam dados atuais e históricos, considerando tendências, sazonalidade e variabilidade para fornecer previsões precisas.

4. Análise orientada por IA:

Automatizar a análise de dados, um processo tradicionalmente demorado e trabalhoso, com o uso de inteligência artificial.

5. Visualização de dados:

Visualização gráfica de dados com gráficos, tabelas, visões resumidas e tabelas dinâmicas para identificar tendências, anomalias e padrões.

Por que a análise avançada é importante para a TI?

As organizações estão em busca de estratégias criativas para aproveitar ao máximo a imensa quantidade de dados gerados todos os dias. No entanto, os dados de TI, diferentemente de outros dados de negócios, são vastos, complexos e produzidos em grande escala. Isso dificulta o processamento rápido de volumes massivos de dados e a interpretação em tempo hábil para aproveitar oportunidades e evitar riscos. A análise avançada permite que as organizações inovem e otimizem suas operações para conquistar uma vantagem competitiva.

Quais são os benefícios da análise avançada de TI?

Além de ampliar o uso de dados e oferecer aos líderes de TI uma visão de 360 graus sobre o departamento, a análise avançada proporciona os seguintes benefícios:

1. Prever o futuro:

Com as capacidades preditivas da análise avançada, as organizações podem identificar diversas oportunidades e receber alertas antecipados sobre ameaças. Isso permite que elas estejam sempre um passo à frente.

2. Aprimorar a tomada de decisão:

A análise avançada dá aos líderes de TI mais confiança e precisão na hora de tomar decisões críticas.

3. Antecipar problemas e seus resultados:

A análise avançada é excelente em detectar potenciais problemas e, com base na probabilidade de ocorrência, sugere a melhor ação a ser tomada, permitindo que as organizações eliminem problemas antes mesmo que aconteçam.

4. Mitigar riscos:

Para detectar e mitigar riscos de forma eficaz, a análise avançada oferece às organizações uma visão clara do passado, presente e futuro. Com as capacidades preditivas da análise de dados avançada, as organizações podem evitar erros custosos, como períodos de indisponibilidade ou ameaças de segurança.

O relatório acima mostra um mapa de calor do risco de vulnerabilidades conhecidas, priorizadas de acordo com a probabilidade de ocorrência da ameaça e seu impacto na organização.

Casos de uso da análise avançada em TI:

1. Aumente a produtividade dos colaboradores

Estratégias orientadas por dados permitem que as equipes de TI se diferenciem da concorrência, priorizando e readequando constantemente suas atividades, além de otimizar workflows e processos para entregar mais agilidade. Isso possibilita que a equipe de TI maximize a produtividade com o mínimo esforço necessário. Um estudo do MIT revelou que a introdução de análise avançada nas operações de negócios pode aumentar a produtividade e a lucratividade em 5 a 6% ao ano. Um cliente da ManageEngine, a Vizstone, utiliza análise avançada para simplificar workflows, eliminar tarefas redundantes e priorizar tickets. Isso permitiu que a empresa aumentasse sua conformidade com SLA em 70%.

2. Escalar operações de TI com eficiência

Toda organização busca atender o maior número possível de usuários finais enquanto aumenta a produtividade. A Home Partners of America otimizou suas operações com acesso centralizado para coletar dados, gerar relatórios e compartilhar insights estratégicos em toda a organização com a ajuda da análise avançada. Isso possibilitou que a empresa expandisse suas operações em 30%.

3. Melhorar a satisfação do usuário final

Toda organização busca aumentar a satisfação do usuário final, uma métrica crítica para elevar a produtividade dos colaboradores e, consequentemente, a receita. Para o help desk, a satisfação do usuário final é um indicador essencial que reflete o desempenho da equipe. A ERM, consultoria de sustentabilidade ambiental do Reino Unido, passou a entregar resoluções mais rápidas com o apoio da análise avançada. Isso foi alcançado por meio de uma visão abrangente das operações de TI a partir de um único console. O resultado foi o aumento da pontuação de satisfação dos clientes de 90% para 97%.

4. Descobrir insights ocultos

Os dados estão repletos de insights valiosos e transformadores que podem ajudar as organizações a melhorar o desempenho, reduzir redundâncias e aumentar a eficiência. Um cliente da ManageEngine, o F4 IT Services, do grupo NHS, descobriu insights valiosas sobre suas operações de service desk que ajudaram a otimizar a entrega de serviços.

5. Identifique gargalos de processo e acelere a resolução de incidentes

Um help desk bem estruturado é essencial para oferecer um ótimo suporte ao usuário final. Infelizmente, as equipes de TI ficam sobrecarregadas com um volume enorme de tickets, o que resulta em resoluções mais lentas. Como o help desk é o ponto único de contato para que os usuários finais tenham seus problemas resolvidos, um help desk lento pode ser catastrófico. No entanto, com o uso de análise avançada, as organizações podem identificar gargalos em seus processos. Um dos clientes da ManageEngine, a Lebara, utiliza análise avançada para identificar esses gargalos e acelerar a resolução de incidentes.

Conclusão

Com as organizações lidando com uma abundância de dados, a análise avançada ajuda a dar sentido a todas essas informações e a colocá-las em bom uso, permitindo decisões baseadas em dados para melhorar operações, reduzir custos, descobrir novas oportunidades, detectar e interromper ameaças de forma antecipada, aumentar a produtividade, elevar a receita e melhorar a satisfação do cliente.

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