Um resumo sobre como escolher a plataforma de dados adequada, abordando a visualização e análise de dados, além das diferentes capacidades entre as plataformas de ciência de dados, com sete etapas para auxiliar na seleção da plataforma mais apropriada para suas necessidades.
Durante os últimos dez anos, houve um avanço significativo nas plataformas analíticas, que agora oferecem muito mais do que simples ferramentas de relatórios e inteligência empresarial (BI) da geração anterior. As atuais plataformas de visualização de dados, dashboards, análise e aprendizado de máquina atendem a uma variedade de necessidades de negócios, perfis de usuários finais e desafios relacionados à complexidade dos dados.
Enquanto as plataformas analíticas se tornaram amplamente adotadas, empresas em setores atrasados buscam criar seus primeiros painéis e ferramentas de análise preditiva. Elas percebem que a gestão de análises em planilhas é demorada, sujeita a erros e difícil de expandir, ao passo que o uso de soluções de relatórios vinculadas a um sistema empresarial pode ser restrito se não houver integrações com outras fontes de dados.
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Grandes empresas que deram autonomia aos departamentos para escolherem suas próprias ferramentas de análise podem considerar oportuno consolidar as plataformas de análise em menor quantidade. Muitas organizações estão em busca de plataformas analíticas que incentivem a colaboração entre profissionais de negócios, engenheiros de dados, cientistas de dados e outros envolvidos no ciclo de vida da visualização de dados, análises e modelos.
Além disso, à medida que as empresas se tornam mais focadas em dados, a habilidade de gerenciar a conformidade e governança de dados durante os processos de análise se torna fundamental.
Neste artigo, vou abordar a visualização de dados, análise e plataformas de aprendizado de máquina, fornecendo informações sobre recursos, casos de uso, tipos de usuários e capacidades distintas dessas plataformas. Também apresentarei orientações para ajudar na escolha de plataformas analíticas adequadas.
Como selecionar uma plataforma para análise de dados e machine learning.
- Identificar situações de aplicação empresarial para avaliação.
- Analise minuciosamente conjuntos extensos de informações.
- Capturar as responsabilidades e habilidades do utilizador final.
- Dar prioridade aos requisitos de funcionalidade.
- Detalhar os requisitos técnicos não funcionais.
- Calcular despesas para além das tarifas.
- Analisar diferentes tipos de plataformas e produtos.
1. Reconhecer situações de uso empresarial para avaliação.
Muitas organizações buscam se tornar empresas que utilizam dados como base para suas decisões, recorrendo a análises preditivas e modelos de aprendizado de máquina. Esse objetivo amplo tem motivado diversos exemplos de aplicação.
- Capacitar profissionais de negócios para se tornarem cidadãos cientistas de dados, agilizar a tomada de decisões mais informadas e criar histórias por meio de visualizações de dados, dashboards, relatórios e outras ferramentas analíticas de fácil criação.
- Melhore a eficiência e habilidades dos especialistas em ciência de dados em todas as etapas do processo de aprendizado de máquina, desde a exploração de novos conjuntos de dados até a evolução dos modelos, implantação e monitoramento do desempenho, e suporte à manutenção contínua.
- Incentivar equipes a criar produtos analíticos, como adicionar dashboards em aplicativos direcionados aos usuários, desenvolver capacidades de análise em tempo real, implementar análises de ponta e inserir modelos de machine learning em aplicativos de fluxo de trabalho.
- Troque os sistemas de relatórios isolados, que são construídos em sistemas corporativos, por plataformas analíticas conectadas a lagos de dados integrados e armazéns.
Duas questões que surgem são se as organizações necessitam de plataformas distintas para esses diversos cenários de uso e se investir em múltiplas soluções é benéfico ou dispendioso.
“As organizações estão buscando aumentar a eficiência com recursos limitados e muitas vezes precisam comprometer sua infraestrutura de análise de dados, o que gera uma série de problemas de gestão de dados, como processamento lento, falta de escalabilidade, dependência de fornecedores e altos custos”, Helena Schwenk, VP do departamento de dados e análises da Exasol, observa. “Embora as demandas do negócio possam influenciar na escolha da plataforma de análise de dados, é importante encontrar uma que ofereça produtividade, velocidade, flexibilidade, sem comprometer os custos para enfrentar esses desafios.”
Encontrar as melhores soluções demanda uma investigação mais aprofundada dos dados e dos diferentes aspectos organizacionais, funcionais, operacionais e de conformidade.
Analise minuciosamente os dados altamente complexos.
As plataformas de análise variam em sua flexibilidade ao lidar com uma variedade de dados, bancos de dados e processamento de dados.
“A seleção da plataforma de análise de dados deve ser baseada nos cenários presentes e futuros de utilização dos dados dentro da empresa, especialmente levando em consideração os avanços recentes em aprendizado profundo e inteligência artificial”, afirma Colleen Tartow, CTO de campo e chefe de estratégia na VAST Data. “Todo o fluxo de dados, desde o armazenamento e ingestão até a curadoria e consumo de dados estruturados e não estruturados, deve ser avaliado e simplificado, sem depender exclusivamente de pilhas de dados componíveis e orientadas para BI.”
As equipes de ciência de dados, engenharia e dataops precisam analisar as arquiteturas de integração e gestão de dados existentes e criar um modelo idealizado para o futuro. As plataformas analíticas devem contemplar o presente e o futuro, levando em conta os recursos de processamento de dados necessários. Aqui estão alguns aspectos fundamentais a serem levados em consideração.
- Você está concentrado principalmente em dados organizados, ou está considerando também a análise de texto em dados não organizados?
- Você vai se conectar a bancos de dados SQL e armazéns de dados, ou está considerando também utilizar bancos de dados NoSQL, como os de modelo documento, colunar, vetor e outras variedades?
- Quais plataformas SaaS você pretende usar para unir informações? Você planeja utilizar uma plataforma analítica específica para realizar essas integrações, ou possui outras ferramentas de integração e pipeline de dados para essa finalidade?
- Em que medida os cientistas necessitam de ferramentas analíticas para auxiliar na limpeza, armazenamento e preparação de dados, bem como em outras atividades de organização de dados?
- Quais são as suas necessidades em relação à comprovação de dados, privacidade e segurança, especialmente levando em conta que as ferramentas de análise SaaS muitas vezes retêm ou armazenam dados temporariamente para gerar visualizações e modelos de treinamento?
- Em que escala os dados estão sendo coletados e processados e quais são os intervalos de tempo toleráveis até que estejam disponíveis para análise nas plataformas?
À medida que os requisitos de dados mudam, é útil priorizar a revisão dos recursos de dados e integração de uma plataforma antes dos demais requisitos funcionais e não funcionais, o que pode agilizar a seleção de candidatos. Por exemplo, diante do aumento do interesse em capacidades de IA generativa, é essencial estabelecer um modelo operacional sólido para soluções analíticas que possam servir de base para modelos de linguagem grande (LLMs) e para a geração de recuperação (RAG).
“De acordo com Daniel Yu, para implementar com sucesso a IA generativa em uma empresa, é essencial contar com uma base sólida de dados confiáveis e bem governados, além de escolher uma plataforma de análise de dados capaz de gerenciar de forma adequada as políticas, processos e práticas de IA com os ativos de dados. Esse processo não apenas oferece transparência e responsabilidade à organização, mas também assegura que as políticas de regulação, conformidade e privacidade de dados em constante mudança não impeçam a necessidade de inovação rápida.”
Capturar as responsabilidades e competências do utilizador final.
Quando as organizações negligenciam as responsabilidades e capacidades dos usuários finais ao implementar ferramentas analíticas, surgem problemas como desastres de planilhas, dados duplicados, vazamentos de dados e silos de informações. Por isso, é crucial considerar as responsabilidades organizacionais e a governança de dados.
Dessa forma, é importante analisar as habilidades, responsabilidades e requisitos de governança da sua organização antes de se deixar impressionar pelas belas representações de dados de uma plataforma de análise ou pela sua variedade de modelos de aprendizado de máquina. A seguir são apresentadas algumas personas típicas de usuários finais:
- Os cientistas de dados cidadãos apreciarão a conveniência e a eficácia na análise de dados, na criação de painéis e na implementação de melhorias de forma ágil e simples.
- Os especialistas em análise de dados profissionais dedicam-se principalmente a modelos, análises e visualizações, deixando para os profissionais de DataOps a tarefa de lidar com integrações e para os engenheiros de dados a execução do trabalho de preparação necessário. Plataformas de análise podem oferecer recursos de colaboração e controle com base nas funções em organizações maiores, enquanto organizações menores podem buscar plataformas que permitam que cientistas de dados com habilidades variadas organizem os dados de maneira eficiente.
- Os programadores vão buscar por interfaces de programação de aplicativos (APIs), ferramentas de incorporação fáceis de usar, funcionalidades JavaScript mais abrangentes e opções de extensão para integrar painéis e modelos em aplicativos.
- As equipes de TI responsáveis pelas operações vão precisar de ferramentas que possam detectar lentidão no desempenho, problemas de processamento e outras questões operacionais.
Algumas reflexões sobre governança:
- Examine as atuais diretrizes de gestão de dados, especialmente relacionadas aos direitos de dados, privacidade e integridade, e avalie como as plataformas de análise lidam com essas questões.
- Analisar a capacidade da plataforma em oferecer opções flexíveis para criar controles de acesso com base em linhas, colunas e funções, principalmente ao utilizar a plataforma para análise de dados direcionada ao cliente.
- Algumas plataformas de análise contam com portais e recursos para reunir conjuntos de dados, ao passo que outras proporcionam conexão com catálogos de dados de outras empresas.
- Garantir que as plataformas de análise cumpram os padrões de segurança de dados relacionados à permissão de acesso, proteção por criptografia, ocultação de informações e registro de atividades.
Em resumo, as plataformas analíticas precisam ser compatíveis com a estrutura operacional, especialmente quando são acessadas por diferentes departamentos e unidades de negócios.
Dê prioridade aos requisitos práticos.
Você necessita mesmo de um gráfico de rosca, ou os gráficos de pizza são adequados? As ferramentas de análise disputam em termos de processamento, visualização, painéis e recursos de aprendizado de máquina, e os fornecedores tentam atrair os clientes com suas novas capacidades. Ter uma lista de funcionalidades priorizadas pode ajudar a distinguir o essencial do que seria bom ter.
“Quando estiver escolhendo uma plataforma de análise de dados, é essencial considerar uma ampla gama de cenários analíticos e de uso de inteligência artificial que serão necessários para suportar suas necessidades atuais e futuras”, afirma Dhruba Borthakur, cofundador e CTO da Rockset. Ele destaca que a análise, pesquisa e IA estão convergindo, sendo comum o processo de filtrar dados antes de realizar agregações ou incorporar a busca geoespacial para restringir a análise a áreas específicas de interesse.
Uma área de grande importância são as capacidades de inteligência artificial generativa presentes nas plataformas analíticas. Atualmente, algumas plataformas possibilitam a utilização de prompts e linguagem natural para acessar dados e criar painéis, o que pode ser extremamente útil ao implementar essas ferramentas para um público mais amplo e menos especializado. Outro aspecto relevante a se considerar é a capacidade de produzir resumos de texto a partir de conjuntos de dados, painéis ou modelos, auxiliando na identificação de tendências e pontos fora da curva que merecem atenção.
A Inteligência Artificial Gerativa está despertando maior interesse nas empresas para integrar ferramentas de consulta e análise diretamente em aplicativos destinados aos clientes e processos de trabalho dos colaboradores.
“A integração da inteligência artificial com a crescente economia de interfaces de programação de aplicativos está resultando em uma mudança centrada nos desenvolvedores, possibilitando a criação de aplicativos intuitivos e ricos com análises sofisticadas incorporadas na experiência do usuário”, afirmou Ariel Katz, CEO da Sisense. “Nesse cenário, os desenvolvedores se transformam em inovadores, pois conseguem incorporar de maneira mais simples análises complexas nos aplicativos, fornecendo aos usuários insights precisos no momento certo.”
Detalhar exigências técnicas não relacionadas à funcionalidade.
Os requisitos não funcionais abrangem a definição de metas de performance, a revisão de aprendizado de máquina e a flexibilidade do modelo de IA generativa, a avaliação dos requisitos de segurança, a compreensão da flexibilidade na nuvem e a consideração de outros aspectos operacionais.
“Roy Sgan-Cohen, GM de IA, plataformas e dados em Amdocs, destaca a importância para os líderes técnicos de escolherem plataformas de dados que suportem múltiplas nuvens e diferentes estruturas de IA. Ele salienta que fatores como custo-benefício, integração com fontes de dados e consumidores, baixa latência, e recursos robustos de privacidade e segurança, incluindo controles de acesso criptografados, são aspectos essenciais a serem considerados.”
A infraestrutura em nuvem é um aspecto tecnológico importante, porém os gestores de TI também precisam levar em conta a execução, integração, formação e gestão de mudanças.
“Na hora de selecionar a plataforma de análise adequada, leve em conta a facilidade de implementação e o grau de integração com os demais sistemas tecnológicos, evitando custos excessivos ou uso excessivo de recursos”, recomenda Piotr Korzeniowski, COO da Piwik PRO. “Analise também o processo de implementação, a disponibilidade de recursos educacionais e o suporte oferecido pelo fornecedor.”
Bennie Grant, que atua como diretor de operações da Percona, destaca a importância de levar em conta a portabilidade e a dependência do fornecedor. Ele ressalta que escolhas aparentemente simples podem se tornar dispendiosas rapidamente. Grant enfatiza que as soluções de software de código aberto minimizam o risco de dependência do fornecedor e facilitam a transferência para diferentes plataformas, além de oferecer flexibilidade para escalar conforme a quantidade de dados aumenta, mantendo um alto desempenho.
6. Calcular despesas para além dos valores cobrados.
As plataformas de análise fazem parte de uma categoria tecnológica consolidada, porém em constante desenvolvimento. Alguns fornecedores oferecem suas ferramentas de análise como complementos gratuitos ou de baixo custo para outros serviços. Os preços variam conforme o número de usuários, o volume de dados, a quantidade de recursos disponíveis (painéis, modelos, etc) e os níveis de funcionalidade.
Lembre-se de que os custos do fornecedor para a plataforma podem representar apenas uma parte pequena do custo total, uma vez que você considere a implementação, o treinamento e o suporte. É crucial também entender os elementos de produtividade, pois algumas plataformas priorizam a facilidade de uso, enquanto outras se destacam pela funcionalidade abrangente.
Determinar o custo total de propriedade é desafiador e pode ser impreciso devido à constante evolução das capacidades em plataformas de dados, análises e inteligência artificial. A avaliação do retorno sobre o investimento pode ser ainda mais incerta, já que muitas organizações têm dificuldade em estimar as oportunidades de crescimento através de análises voltadas para o cliente, economia de custos decorrente de melhorias de produtividade e o valor total proveniente de decisões aprimoradas.
No entanto, é importante ter cuidado para não se concentrar excessivamente no preço ou escolher uma solução apenas porque o vendedor a combinou com outros produtos.
Uma recomendação eficaz é realizar uma estimativa cuidadosa dos custos para avaliar a viabilidade, ao mesmo tempo em que se adota uma variedade mais abrangente de critérios de seleção para analisar as opções disponíveis.
Analisar variedades de plataformas e mercadorias.
Atualmente, existem duas principais categorias de plataformas de análise.
- Ferramentas de BI, visualização de dados, dashboards e plataformas de relatórios são utilizadas por cientistas de dados cidadãos e profissionais. Alguns exemplos dessas plataformas são Amazon QuickSight, Domo!, Google Looker, IBM Cognos Analytics, Incorta Unified Data and Analytics Platform, Microsoft Power BI, MicroStrategy, Oracle Analytics Cloud, Oracle Business Intelligence Enterprise Edition, Sentido de Qlik, Visualização de Qlik, Tableau Salesforce, SAP Analytics Cloud, SAP Business Objects BI Suite, SAS Guia da empresa, Análise de Fusão de Sisense, Análise do ThinkSpot, Tibco Spotfire e Zoho Analytics.
- Síntesis de Amazon QuickSight
- Casa!
- Google Looker se refere à ferramenta de análise de dados oferecida pelo Google para ajudar as empresas a visualizar e compreender melhor seus dados.
- IBM Cognos Analytics es una herramienta de análisis de datos desarrollada por IBM.
- Plataforma Unificada de Datos y Análisis de Incorta
- Microsoft Power BI es una herramienta de análisis de datos ofrecida por Microsoft.
- MicroStrategy es una empresa que se especializa en software empresarial, ofreciendo soluciones de análisis y movilidad para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas.
- Oracle Analytics Cloud es una plataforma de análisis de datos ofrecida por Oracle que permite a las organizaciones obtener información valiosa a partir de sus datos a través de diversas herramientas y funciones.
- Oracle Business Intelligence Enterprise Edition, también conocido como OBIEE, es una plataforma de inteligencia empresarial desarrollada por Oracle Corporation.
- Interpretação de dados com Qlik.
- Salesforce Tableau es una herramienta de visualización de datos desarrollada por Salesforce.
- SAP Analytics Cloud es una plataforma de análisis de datos ofrecida por SAP.
- Conjunto de ferramentas de inteligência de negócios da SAP, conhecido como SAP Business Objects BI Suite.
- Guia da companhia SAS
- Exame da Integração da Plataforma Sisense
- Avaliação do ThinkSpot
- A ferramenta Tibco Spotfire.
- Zoho Analytics – Resumo do texto.
- Diversas plataformas de ciência de dados oferecem recursos como visualização de dados, modelagem de aprendizado de máquina e análise preditiva, tais como Altair RapidMiner, Designer Alteryx, Plataforma Alteryx AI, Fator de SageMaker do Amazonas, Anaconda Enterprise, Aprendizagem de Máquina Cloudera, Databricks Plataforma de Inteligência de Dados, Data de entrada, Plataforma DataRobot AI, Plataforma de MLOps da Domino Enterprise, Google Vertex AI, H2O AI Cloud, Estatísticas do IBM SPSS, IBM Watson Studio, Plataforma de análise KNIME, Matrícula, Aprendizado de Máquina Microsoft Azure, Posit Team, SAS Guia da empresa e SAS Enterprise Miner.
- RapidMiner Altair
- Alteryx designer.
- Plataforma de Inteligência Artificial Alteryx
- Fator de SageMaker da Amazônia da Amazon.
- Plataforma Anaconda Enterprise.
- Aprendizado de Máquina da Cloudera
- Plataforma de Inteligência de Dados da Databricks.
- Data de chegada
- Plataforma de Inteligência Artificial DataRobot
- Ferramenta de MLOps da Domino Enterprise.
- Google Vertex AI se trata de una plataforma de aprendizaje automático de extremo a extremo que ayuda a las empresas a acelerar la implementación de modelos de inteligencia artificial en producción.
- Nuvem de inteligência artificial H2O.
- Dados estatísticos fornecidos pelo software IBM SPSS.
- IBM Watson Studio – um serviço oferecido pela IBM que permite aos usuários colaborarem, analisarem e visualizarem dados para obter insights valiosos.
- Ferramenta de análise KNIME.
- Inscripción en un curso académico.
- Azure Machine Learning é a plataforma de aprendizado de máquina da Microsoft.
- Equipo Posit
- Guia corporativo da SAS
- SAS Enterprise Miner es un software de análisis de datos desarrollado por SAS Institute.
- Resumo: Resumo sobre o Amazon QuickSight.
- Olá!
- Google Looker es un producto de Google que se enfoca en análisis de datos y visualización.
- IBM Cognos Analytics es una plataforma de inteligencia empresarial ofrecida por IBM que proporciona capacidades de análisis y generación de informes para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas.
- Plataforma Unificada de Datos y Análisis de Incorta
- Microsoft Power BI es una herramienta de análisis de datos desarrollada por Microsoft que permite a los usuarios visualizar y compartir información de una manera fácil y efectiva.
- MicroStrategy se dedica a proporcionar software empresarial que permite a implementación de soluciones de inteligencia empresarial y análisis.
- Plataforma de análise em nuvem da Oracle.
- Oracle Business Intelligence Enterprise Edition es una plataforma de inteligencia empresarial ofrecida por Oracle.
- Significado do Qlik.
- Interpretação de dados com Qlik.
- Salesforce Tableau
- SAP Analytics Cloud es una solución de análisis de datos ofrecida por SAP.
- Conjunto de ferramentas de Business Intelligence da SAP, também conhecido como SAP Business Objects BI Suite.
- Manual da companhia SAS
- Exame da Integração da Plataforma Sisense
- Análise da plataforma ThinkSpot.
- Tibco Spotfire es un software de visualización de datos.
- Zoho Analytics es una herramienta de análisis de datos.
- Altair RapidMiner é um software de análise de dados.
- Profissional especializado em Alteryx design.
- Alteryx AI Platform
- Fator do Amazon SageMaker
- Anaconda Enterprise es una plataforma de gestión de datos y ciencia de datos de código abierto que permite a las empresas implementar y escalar soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático de manera eficiente.
- Cloudera Machine Learning Learning
- Plataforma de Inteligência de Dados da Databricks
- Data de chegada
- DataRobot AI Platform
- Ferramenta MLOps da Domino Enterprise.
- Google Vertex AI es una plataforma de aprendizaje automático que permite a los desarrolladores construir y desplegar modelos de inteligencia artificial de manera más eficiente.
- Nube de inteligencia artificial H2O.
- Dados estatísticos fornecidos pelo software IBM SPSS.
- O estúdio da IBM chamado Watson Studio.
- Ferramenta de análise KNIME.
- Inscripción en un curso o programa educativo.
- Machine Learning da Microsoft Azure
- Equipo Posit
- Guia empresarial SAS
- SAS Enterprise Miner es un software de análisis de datos de la empresa SAS.
Na análise de plataformas, é essencial identificar diversos cenários de aplicação, conduzir testes de conceito (POCs) e estabelecer parâmetros para avaliar o sucesso. Os cenários de aplicação devem abranger diversos perfis de usuários, tipos de informações e requisitos de conformidade, ao passo que os critérios de sucesso devem abranger a usabilidade da plataforma analítica e a qualidade das informações geradas.
Paráfrase: As plataformas de análise vão progredir para suportar novas situações de uso, questões de expansão e considerações sobre a governança de dados. Após a seleção de uma plataforma de análise, é recomendado monitorar regularmente o uso, identificar oportunidades de negócios emergentes e avaliar as atualizações de funcionalidades oferecidas pelo fornecedor.