A análise de dados se tornou uma ferramenta essencial para organizações de diversos segmentos. É a partir dela que as empresas conseguem coletar e monitorar indicadores que aumentam o conhecimento do negócio, ajudando a tomar decisões estratégicas com agilidade, além de medir o desempenho, melhorar processos e orientar seu crescimento com previsibilidade.

Nesse cenário incerto, cheio de desafios e pautado pela transformação digital, é de se esperar que as empresas estejam em busca de novas tecnologias de análise de dados que acompanhem suas necessidades e agreguem em eficiência, competitividade e boa experiência ao usuário final.

É aí que entra o Self-Service Analytics, um novo framework de trabalho. Por meio dele, as plataformas de Business Intelligence (BI) como Power BI, Tableau ou Qlik Sense, 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.

Sabe por que? Porque 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 projeto, em apenas 1 ano!

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 da possibilidade de ter o 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.

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.