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Self-Service Analytics: Economizando horas

Self-Service Analytics: Economizando horas

De maneira bem simples, o Self-Service Analytics é uma forma de análise de autoatendimento que possui uma abordagem para análises de dados mais avançadas. O modelo permite que profissionais possam manipular dados com mais facilidade em busca de oportunidades de negócios (insights). Por ser prático e visual, o profissional não precisa ter conhecimentos avançados em estatística e tecnologia.

Provavelmente você já deve ter percebido que o self-service em análise de dados é uma tendência mundial. Não é à toa que empresas como Microsoft, Tableau, Qlik e IBM estão investindo pesado em suas ferramentas analíticas. Em um mundo cada vez mais rápido, empoderar o profissional a realizar suas próprias consultas e gerar relatórios por conta própria é uma das soluções mais inteligentes que uma empresa pode adotar para tornar seu negócio mais ágil e competitivo.

Quando uma empresa toma a decisão de habilitar o profissional a fazer suas próprias análises, toda a Organização ganha com os benefícios gerados pela mudança de comportamento organizacional.

Ao invés do analista perder horas por semana “quebrando a cabeça” em análises de dados que não são práticas, ele pode criar seu próprio dashboard. O self-service analytics faz isso muito bem e é uma excelente opção para você entender e tratar problemas específicos, para depois focar em análises mais avançadas, como análise preditiva.

Existe uma necessidade pulsante dentro das empresas para que as análises sejam realizadas cada vez mais rápido. Para que isso aconteça, uma das medidas é a adoção de novas tecnologias. Adotar ferramentas de análises de dados que facilitem a tomada de decisão fazem parte do processo de longevidade das empresas (pelo menos deveriam). Elas precisam ser mais rápidas para se tornarem competitivas. Precisam entender seu consumidor que muda em uma velocidade cada vez mais rápida.

Eu vou contar a você sobre o caso de sucesso do Instituto de Medicina da Universidade de Michigan, que adotou a ferramenta Tableau para economizar horas de análises de dados.

Transformando horas em segundos

O Sistema de Saúde da Universidade de Michigan é o lar de um dos maiores complexos de cuidados de saúde do mundo, com três hospitais completos, 40 hospitais ambulatoriais e mais de 140 clínicas. Antes da adoção de uma ferramenta de análise de dados self-service, a equipe perdia muito tempo juntando dados para gerar relatórios imprecisos e ultrapassados.

Cansados de gerar relatórios de forma lenta, imprecisa, com resultados estranhos e trabalhar em um sistema pra lá de ultrapassado, eles tomaram uma decisão: implementaram a cultura de self-service no sistema de saúde. O que você acha que aconteceu?

Com a automatização dos relatórios, eles economizaram mais de 5.000 horas em 4 projetos diferentes em apenas 1 ano. Eu disse 5.000 horas! O mesmo que 208 dias ou aproximadamente 7 meses. Isso é muito tempo! Se eu economizasse uma semana em um dos meus projetos já ficaria muito feliz.

Além disso, com as equipes gerando resultados cada vez mais rápidos, a Universidade de Michigan atribuiu projetos mais estratégicos aos profissionais e disseminou os dados para conhecimento de todos.

Sensacional, não acha? Que empresa não gostaria de economizar tempo e investir em soluções mais inteligentes? Mas quantas empresas estão dispostas a mudar sua cultura em relação à análise e disponibilização de dados? Pense, reflita e deixe seu comentário no post.

Para finalizar, veja o que Jonathan Greenberg, Diretor de “Fast Analytics” do Sistema de Saúde da Universidade de Michigan disse sobre a adoção e os resultados da ferramenta.

Deslocamos um processo de análise de dados de 4,5 horas para uma consulta de 4,5 segundos – Jonathan Greenberg, Diretor de Fast Analytics

Um abraço e até o próximo texto.

 


Fontes:

“The Best Self-Service Business Intelligence (BI) Tools of 2017”, Pam Baker, PC Magazine (May 26, 2017).

Amplie seu conhecimento

“Curso – Microsoft Power BI para Data Science”, Raniere Ramos, blog “O Estatístico”, 12 de junho de 2017.

Microsoft Power BI: https://powerbi.microsoft.com/pt-br/

Tableau: https://www.tableau.com/pt-br

Qlik Sense: http://www.qlik.com/us/products/qlik-sense

IBM Analytics: https://www.ibm.com/business-intelligence

Material usado

Imagem do home segurando um tablet:

http://www.computerworlduk.com/galleries/applications/best-self-serve-analytics-software-for-enterprises-3635147/


Raniere Ramos


Estatístico, Blogueiro, Conselheiro do CONRE-4, aspirante a palestrante. Louco por constante aprendizado. Minha missão é promover a estatística de um jeito simples, divertido e ao alcance de todos, como você nunca viu antes.

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