O que é Embedded Analytics?

A análise embarcada é a integração perfeita de recursos analíticos, dados e visualização em uma plataforma, produto de software ou fluxo de trabalho existente. As análises são fundidas na plataforma/software usado pelas partes interessadas em um negócio para que estejam prontamente disponíveis como um recurso ou funcionalidade principal e não como uma ferramenta separada. Esta abordagem aproveita a familiaridade das partes interessadas com a plataforma/software, tornando a análise mais útil e assimilável no fluxo de trabalho regular ou em projetos de rotina.

A análise embarcada é uma classificação de implantação e se concentra mais em como as análises dentro de uma organização ou sistema são implantadas, e não em como são visualizadas ou executadas. O termo foi originalmente introduzido por Howard Dresner, considerado o pai da inteligência de negócios (como é definido hoje), em 2007.

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Componentes de análise embarcada

Os componentes principais da análise embarcada não são diferentes da análise implantada convencionalmente, mas devem ser tratados/abordados a partir de uma perspectiva de incorporação.

Dados (fontes, tipos e limpeza/processamento):

O componente de dados da análise incorporada concentra-se na origem dos dados, quais tipos de dados estão entrando no negócio, como eles são pré-processados/limpos para avaliação e como os dados brutos são exibidos/acessíveis às partes interessadas (se forem). A plataforma onde os dados devem ser embarcados pode não ser capaz de lidar nativamente com solicitações relacionadas a dados, e a contabilização dessa limitação deve se tornar parte da estratégia de desenvolvimento e incorporação.

Análise (Métodos e Técnicas):

A forma como os dados são analisados, quais algoritmos e técnicas de análise são aplicados a eles e quanto controle uma parte interessada tem sobre os métodos e protocolos de análise são fatores que devem ser considerados ao desenvolver ou implantar o componente de análise da análise embarcada.

Visualização:

Identificar vários componentes de visualização necessários às diversas partes interessadas e como eles podem ser embarcados/incorporados na plataforma/software que usam para se conectar aos negócios pode agilizar o desenvolvimento e a implantação. Torna-se um desafio em ambientes onde as partes interessadas possuem dispositivos que não conseguem assimilar elementos modernos de visualização de dados .

Navegação:

Outro aspecto da análise embarcada é a navegação, detalhamento e detalhamento à medida que você navega entre o aplicativo/processo e a análise/BI.

Costumização:

Quanta personalização uma parte interessada precisa e pode realizar são duas questões diferentes que precisam ser feitas e respondidas ao desenvolver ou escolher análises embarcadas. Muito acesso à personalização pode ser difícil de integrar, especialmente em uma plataforma ou software relativamente restrito como os usados por instituições financeiras ou instituições de defesa.

Verificações Éticas e Regulatórias:

Essas verificações podem ser aplicadas em vários níveis, incluindo as fontes de coleta de dados e gateways que aceitam os dados na plataforma/software primário a ser usado pela análise embarcada. A sua localização deve ser decidida antes da implantação.

Benefícios da análise embarcada

Assim como a análise convencionalmente implantada ou usada, disponível como uma ferramenta separada ou produto de software que várias partes interessadas podem usar paralelamente à sua plataforma/software principal, a análise embarcada pode ser crucial para a inteligência de negócios. Inteligência de Negócios é o software, plataforma ou ferramenta que ajuda uma empresa a usar seus dados e análises para tomar decisões de negócios informadas/inteligentes. Os dados, em sua forma bruta, são semelhantes a um recurso útil e não explorado. A análise torna o que está dentro da “mina” utilizável e útil. Por fim, a inteligência de negócios ajuda a determinar onde e como deve ser usado.

No entanto, eles oferecem vários benefícios em relação à análise implantada de forma tradicional.

• A análise embarcada acelera a adoção da análise e da inteligência de negócios. Uma vez que as análises estão disponíveis em um ambiente familiar e mais acessíveis, é mais fácil aproveitá-las na tomada de decisões de negócios.
• A análise embarcada capacita e incentiva as partes interessadas em uma empresa a usar os dados/análises disponíveis de maneiras mais abrangentes e criativas. Se os dados analíticos forem transferidos de uma fonte separada, será mais difícil assimilá-los no fluxo de trabalho natural, o que resulta em casos de uso limitados. Mas se estiver integrado ao fluxo de trabalho e aos softwares/plataformas familiares, as partes interessadas poderão usá-lo para todas as instâncias aplicáveis.
• A análise embarcada pode eliminar/reduzir significativamente os erros humanos se os dados forem conectados manualmente ao ambiente de rotina. Eles também podem reduzir instâncias de atrito se os dados analíticos estiverem conectados à plataforma/software principal por meio da Interface de Programação de Aplicativo (API).
• A análise embarcada e os recursos de BI integrados também podem levar a decisões de negócios melhores, mais bem informadas e baseadas em dados, que ajudam a agir com base nos dados diretamente a partir das visualizações.
• A análise embarcada também pode tornar os dados analíticos e de inteligência de negócios mais acessíveis a uma maior variedade de partes interessadas. Se for personalizado para seu fluxo de trabalho e eles estiverem autorizados a acessá-lo, a análise poderá ser disponibilizada para praticamente qualquer pessoa do setor (ou para partes interessadas externas), incorporando-a na plataforma/software que eles usam para se conectar com o negócio.

Esses benefícios são mais aparentes/predominantes em casos de uso onde praticamente não há separação entre inteligência de negócios e análise embarcada, e os dois são integrados coletivamente no fluxo de trabalho, software ou plataforma normalmente usada pelas partes interessadas (assumindo que não é a plataforma de inteligência de negócios em si).

Esses benefícios também tornam a análise embarcada uma alternativa viável à abordagem tradicional de inteligência de negócios, que pode ser isolada e disponível apenas para um número limitado de partes interessadas em uma organização.

Desafios e considerações de implantação de análise embarcada.

Há vários fatores que você precisa levar em consideração ao selecionar a solução de análise embarcada certa para o seu negócio. Isso inclui sua compatibilidade com seu software/plataforma de negócios existente, suas necessidades analíticas, recursos disponíveis, alfabetização em dados das partes interessadas, etc. Mas se você fizer a escolha certa, a implantação poderá não ser tão desafiadora.

Por outro lado, se você estiver desenvolvendo e implantando análises embarcadas, há vários desafios e pontos que você precisa levar em consideração.

Desafios

• Integração com infraestrutura inflexível e legada. Mesmo que a funcionalidade analítica embarcada seja de última geração, integrá-la a uma infraestrutura ou plataforma não otimizada irá desacelerá-la até o nível da plataforma. O pior cenário pode ser a incorporação da análise em conflito com o desempenho da plataforma original.
• Uma compreensão inadequada de suas necessidades analíticas. Muitas empresas optam por uma abordagem que prioriza a solução para suas necessidades analíticas, ou seja, escolhendo boas ferramentas analíticas antes de identificarem totalmente suas necessidades analíticas e definirem uma abordagem ou práticas analíticas. Isso torna difícil para eles escolherem as opções corretas de análise embarcada (ou criarem as funcionalidades certas) que podem não estar alinhadas com suas necessidades de inteligência de negócios.
• Desafios da alfabetização digital e de dados das partes interessadas. Tecnicamente, a análise embarcada é uma solução para tornar as partes interessadas mais "conscientes dos dados" e ajudá-los a integrar dados e análises em suas tomadas de decisões e ações rotineiras. Mas mesmo isso pode ser complicado sem uma base saudável de alfabetização em dados. Mesmo que a empresa consiga educar as suas partes interessadas internas sobre análises incorporadas, a adoção pode não ser mais fácil para as partes interessadas externas, principalmente clientes/consumidores.
• Transformações/flutuações no domínio da análise são a norma. As empresas podem perder o acesso a vários fluxos de dados devido a mudanças operacionais ou regulatórias (como a eliminação progressiva de cookies de terceiros). Isso pode exigir uma reformulação da análise embarcada. Mesmo que o pipeline de dados de uma empresa não mude ao longo do tempo, as técnicas e métodos analíticos podem mudar, e a análise embarcada deve estar bem posicionada para integrar as mudanças positivas.
• A dificuldade de incorporar ferramentas analíticas legadas à infraestrutura digital existente. Uma ampla gama de indivíduos dentro de uma empresa está usando uma variedade de ferramentas analíticas, mesmo que não tenham uma plataforma tradicional de inteligência de negócios ou análises incorporadas. Incorporá-los na infraestrutura digital existente da empresa pode não ser possível ou tecnicamente viável, e incorporar diferentes análises com as quais as partes interessadas podem não estar familiarizadas pode introduzir uma curva de aprendizagem e causar atritos na adoção.
• Técnicas de análise erradas ou uma abordagem inadequada à visualização de dados são apenas dois dos muitos maus hábitos de “análise” que as organizações podem adotar em massa. Isso acontece porque os indivíduos/equipes/departamentos dentro de uma organização muitas vezes aderem a ferramentas e práticas com as quais estão familiarizados, mesmo que não sejam as mais adequadas para o trabalho. Isso geralmente se traduz em análises embarcadas que apresentam desempenho inferior ou confundem as partes interessadas, em vez de informá-las.
• É importante compreender que a maioria dos desafios está associada às capacidades e práticas das empresas que adotam a análise embarcada, e não à ideia da análise embarcada em si.

Considerações

• Os dados como uma mentalidade de recurso são cruciais para as empresas que projetam e implantam suas próprias análises incorporadas. Construir essas funcionalidades em torno do pipeline de dados e das necessidades de análise pode evitar uma variedade de problemas no futuro.
• Tornar as implementações e implantações de ciência de dados mais acessíveis deve ser uma meta de análise embarcada. Isso está vinculado às melhores práticas, como a identificação das necessidades analíticas do negócio e a alfabetização em dados de várias partes interessadas.
• Você deve levar em consideração sua arquitetura de nuvem antes de desenvolver/implantar funcionalidades analíticas embarcadas. Um design de análise monolítica incorporada pode ser difícil de integrar e exigir que você faça ajustes em sua arquitetura, impactando as funcionalidades existentes. Em contraste, uma abordagem descentralizada e de microsserviços para desenvolver e implantar funcionalidades analíticas embarcadas pode ser mais fácil de integrar.
• As necessidades e integrações de IA e ML do negócio devem ser levadas em consideração. Se todos os dados analisados tiverem que alimentar um grande modelo de treinamento de ML ou se a supervisão de IA for adicionada antes ou depois de uma camada de preparação de dados, abordá-los nos estágios iniciais pode facilitar a implantação e reduzir atritos futuros.
• A análise embarcada deve facilitar as coisas para os usuários/partes interessadas, mas se a interface for muito complicada/complexa para a maioria dos usuários ou se tornar mais difícil depois que a análise for embarcada, ela poderá prejudicar vários objetivos analíticos.
• A escalabilidade inerente da plataforma/software nativo e da análise embarcada deve ser levada em consideração. Se o sistema nativo for inflexível, as necessidades de escalabilidade da análise incorporada deverão ser atendidas antes da implantação, embora isso possa ser feito de forma ad hoc se o sistema for flexível.
• Você deve levar em consideração o ecossistema fornecedor/partes interessadas ao projetar ou modificar a camada de gerenciamento de dados para suas análises embarcadas.
• Como a análise embarcada afeta sua segurança existente ou como sua plataforma/software (no qual você está incorporando a análise) pode expor seus fluxos de dados a novos vetores de ataque ou uma superfície de ataque mais ampla/diferente deve influenciar seu sistema de desenvolvimento, seleção e implantação.

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Elementos Importantes em Análises Embarcadas

Todos os recursos convencionais de visualização de dados

Mesmo que a análise embarcada tenha que contornar as limitações da infraestrutura existente, ela deve (idealmente) incluir todos os recursos de visualização de dados com os quais as partes interessadas estão familiarizadas ou que usam em soluções de inteligência de negócios dedicadas/separadas. Isso tornará mais fácil para as pessoas se adaptarem às análises embarcadas e utilizá-las de forma mais ampla em seus processos de negócios. Também garantirá dados entre os diferentes departamentos/grupos de partes interessadas.

Se a análise incorporada for limitada neste aspecto, um segmento de negócios poderá contar com os recursos existentes, enquanto outros poderão reverter para uma solução separada de inteligência de negócios/visualização de dados, tornando os relatórios internos inconsistentes.

Facilidade de incorporação

Este é um elemento importante se você estiver escolhendo uma solução/plataforma de análise embarcada em vez de construir uma do zero. Nem todas as plataformas são projetadas para se integrarem facilmente com todos os sistemas legados e, se forem muito incompatíveis, pode ser motivo suficiente para optar por uma solução diferente. O atrito na implantação pode limitar a análise embarcada, impedindo que as partes interessadas aproveitem todo o seu poder. Por outro lado, a facilidade de incorporação pode reduzir significativamente o tempo e o custo associados à implantação.

Personalização

Suas partes interessadas devem ter a opção de personalizar suas funcionalidades analíticas embarcadas, processos de relatórios, painéis dinâmicos, fontes de entrada de dados, etc. Pode ser mais desafiador acomodar análises embarcadas do que em uma solução dedicada de inteligência de negócios, mas é crucial para fácil adoção e uso abrangente. No entanto, você precisa equilibrar isso com permissões para várias bases de usuários. Nem todas as partes interessadas devem ter acesso a todas as fontes de dados.

Integração completa do pipeline de dados/todos os tipos de dados devem ser aceitos

Esteja você projetando sua própria análise embarcada ou optando por uma plataforma existente que pode ser integrada à sua plataforma/software existente, é importante que ela possa lidar com todos os diferentes tipos de dados aos quais sua empresa tem acesso. Se os dados precisarem ser convertidos, certifique-se de que as ferramentas/integrações e os protocolos corretos estejam disponíveis nas camadas/níveis corretos. A análise embarcada também deve ser capaz de absorver dados estruturados e não estruturados de maneira integrada, caso contrário sua capacidade de executar análises abrangentes poderá ser severamente limitada.

Perfil de dados (alimentado por IA/ML)

O perfil de dados, ou seja, o processo de identificação de padrões úteis a partir de dados brutos antes de serem formalmente analisados, pode gerar muitas informações úteis, especialmente se for aprimorado com modelos de IA e ML. O perfil de dados pode ser relativamente básico, como identificar padrões a partir de carimbos de data e hora de vários pontos de dados, ou mais complexo, como executar análises de sentimento.

Fontes de dados

A análise embarcada deve incorporar todas as fontes de dados e todo o pipeline de dados de uma empresa. É uma consideração importante para empresas que possuem fontes de dados esotéricas ou legadas que podem precisar ser processadas antes de serem embarcadas nas análises.

Automação

A análise embarcada pode ter mais oportunidades de automação do que a análise convencional, especialmente se o sistema/plataforma principal for construído para acomodar isso. A automação pode ajudá-lo a se livrar de processos repetidos e tornar ainda mais fácil para as partes interessadas incorporarem análises em seu fluxo de trabalho normal.

Análise embarcada: ferramentas personalizadas versus ferramentas pré-construídas

Do ponto de vista de desenvolvimento e implantação, há três maneiras pelas quais a análise embarcada pode se tornar parte de seu negócio regular: construção versus compra versus modelo híbrido (criando UI enquanto aproveita os recursos de BI). Ambas as abordagens têm seus próprios pontos fortes e fracos que devem ser comparados entre si, levando em consideração as necessidades e recursos analíticos de cada negócio.

• Feito sob medida para os principais produtos de software, plataformas de inteligência de negócios ou necessidades de análise de uma empresa. Elas podem ser tão simples quanto uma simples API que integra dados de usuários ou dados de mercado em tempo real a uma plataforma ou tão sofisticados quanto uma plataforma analítica multicamadas modificada e integrada nas plataformas de usuários de diversas partes interessadas do setor. Essas análises incorporadas podem ser ajustadas com precisão às necessidades do negócio e aos tipos de dados aos quais a empresa tem acesso. No entanto, a responsabilidade de mantê-los, modificá-los ou melhorá-los caberia às partes interessadas internas da empresa.
• Plataformas/software analíticos pré-construídos que podem ser incorporados ao seu fluxo de trabalho ou principalmente plataforma/software digital usado pelas partes interessadas. Elas podem oferecer uma grande variedade de funcionalidades analíticas que podem ser personalizadas de acordo com as necessidades de negócios/casos de uso de análise. Tais ferramentas são mantidas e atualizadas pelos desenvolvedores originais, reduzindo os custos associados à manutenção e ao desenvolvimento contínuo.