Do "O quê" ao "Porquê": Como os insights contextuais elevam a business intelligence (BI).

Resumo

Os dashboards tradicionais mostram frequentemente o que aconteceu, mas não o porquê, causando uma lacuna na tomada de decisões. A solução está na adição de insights contextuais, possibilitados por ferramentas como a IA de geração de insights e a consulta em linguagem natural (NLQ), que permitem aos utilizadores empresariais obter explicações em linguagem simples e fazer as suas próprias perguntas, resultando numa maior confiança, agilidade e impacto no negócio.

Agende uma demonstração e experimente você mesmo os insights contextuais com IA da Yellowfin.

Farto de ver a sua plataforma de business intelligence (BI) a dizer o que aconteceu, sem fazer ideia do porquê?

Esta é a lacuna de dados típica de uma solução de BI tradicional. Isto deixa os seus utilizadores com painéis estáticos que são exibidos, mas não revelados.

Nós vamos corrigir isso.

Vamos explorar como o Yellowfin está a integrar insights contextuais e tecnologias de análise baseadas em IA, como a consulta de linguagem natural (NLQ), na sua aplicação para ajudar a transformar a incerteza em ação e capacitar os seus utilizadores para obter a história completa, e não apenas as estatísticas.

Porque é que saber apenas o 'quê' dos dados não é suficiente?

Aquele painel que comprou ou construiu, ou aquele que vendeu, pode ser bonito de se ver. Mas imagine o seu cliente ou gestor de produto a aceder e a ver uma métrica importante num tom vermelho assustador.

O business intelligence panel informa orgulhosamente o que aconteceu: o envolvimento dos utilizadores caiu 15% esta semana. No entanto, tradicionalmente, este tipo de painel não explica o porquê.

Foi uma atualização recente de uma funcionalidade? Um problema no backend? Uma nova campanha de um concorrente?

Agora, começa a caça ao tesouro. O seu utilizador precisa agora de procurar a resposta manualmente, e alguns conseguem. No entanto, se não tiverem conhecimentos especializados em dados ou tempo disponível, provavelmente terão de contactar a sua equipa de dados ou de TI para obter uma resposta, na esperança de que alguém tenha tempo para executar uma consulta personalizada. As horas passam.

Em última análise, o processo tradicional de reporting representa um entrave ao ritmo, atrasa decisões cruciais e corrói lentamente a confiança na solução de BI na qual acabou de investir, precisamente para fornecer respostas.

Dê a resposta ao "porquê": Qual é o poder dos insights contextuais?

É aqui que o "porquê" entra na conversa.

Imaginem aquele mesmo gestor de produto, a olhar para aquele mesmo número vermelho assustador, mas desta vez, o painel tem voz. Ele não mostra apenas a queda; oferece explicações concisas e automatizadas ao lado: "A queda de 15% está correlacionada com uma desaceleração nas novas inscrições do mercado americano."

De repente, o pânico diminui. Esta única frase, fornecida por poderosos insights contextuais, substitui um dia inteiro de mensagens frustrantes no Teams e de tentativas e erros. Transforma uma experiência passiva de elaboração de relatórios num processo ativo de tomada de decisões.

Para desbloquear este tipo de insight contextual na prática, no entanto, precisa de uma solução de BI com as características certas de IA (também conhecidas como análise aumentada) para os tornar possíveis.

O que é a consulta em linguagem natural (NLQ) e como capacita os utilizadores não técnicos?

E se a próxima pergunta dos seus utilizadores de software ou do seu gestor de produto não for uma que o seu dashboard foi concebido para responder? É aqui que entra a consulta em linguagem natural (NLQ).

A NLQ é um exemplo de como as capacidades modernas de BI estão a tornar os dados mais conversacionais, transformando um relatório passivo num diálogo dinâmico.

Imagine que os seus utilizadores podiam simplesmente escrever: "Qual é o gráfico da receita por mês, mostrando os valores acima de x?", e a solução de análise era capaz de devolver uma resposta fácil de compreender? Sem SQL. Sem filtros complicados. Apenas uma pergunta simples feita em inglês claro e digitada em texto livre.

Com o Yellowfin, podem, utilizando a nossa ferramenta integrada NIQ com IA, que estrutura automaticamente as perguntas com a sintaxe adequada ao utilizador. Em seguida, gera uma resposta sob a forma de um gráfico, tabela ou relatório interativo. Os seus utilizadores podem ainda clicar, explorar e filtrar os resultados para uma análise imediata dos dados ou para realizar consultas adicionais.

Se não souberem que tipo de pergunta fazer, podem utilizar a funcionalidade "Botão Sugerido" do AI NLQ para gerar instantaneamente uma lista de sugestões úteis e utilizar essas perguntas e os resultados gerados como ponto de partida para criar perguntas mais específicas.

Ter o NLQ como parte da sua solução de análise transfere o poder das suas equipas técnicas para os utilizadores da sua aplicação, permitindo-lhes consultar, explorar, pivotar e descobrir insights contextualizados por conta própria.

Para os ISV, este tipo de recurso pode tornar o seu produto numa ferramenta indispensável para todos os utilizadores, impulsionando ainda mais a adoção e a retenção. Pode ser a diferença entre esperar dias por uma resposta e obtê-la em segundos.

Como é que a IA me pode ajudar a analisar os meus dados?

Uma coisa é fazer uma pergunta, outra é receber insights que nem sabia que precisava.

Soluções como o Yellowfin incorporaram capacidades de análise com IA, como o Conte-me sobre os meus dados (TMAMD), para fornecer comentários úteis sobre os dados recolhidos no seu painel, relatório ou gráficos.

Mas, em vez de fornecer apenas uma resposta, o TMAMD analisa os seus dados de forma proactiva e apresenta uma narrativa prática de tendências, anomalias e correlações importantes numa linguagem simples — com um clique. É como ter um cientista de dados integrado no painel, apontando discretamente as partes mais interessantes e cruciais da sua história de dados.

Após a conclusão da análise, os seus utilizadores podem selecionar e importar os comentários e gráficos que desejam utilizar noutros conteúdos do Yellowfin, como painéis, relatórios, Histórias e Apresentações. Isto acrescenta contexto instantâneo aos números para que eles e os seus colaboradores possam expandi-los ainda mais, e ajuda mais pessoas a criar histórias de dados com IA.

A melhor parte de incorporar estas capacidades de análise com IA? Os seus utilizadores não precisam de ter conhecimentos de programação para começar, o que acrescenta usabilidade e valor significativos à experiência do seu produto.

O que reserva o futuro para a BI?

O futuro da business intelligence depende do fornecimento de dados mais significativos. As plataformas de BI mais poderosas não só apresentam métricas num dashboard, como fornecem ferramentas com inteligência artificial para ajudar os seus utilizadores a descobrir toda a história por detrás dos números e oferecer insights verdadeiramente contextuais.

Ao integrar tecnologias como a automatização, a aprendizagem automática e o NLQ na experiência do utilizador, a análise em que está a investir transformará os dados numa fonte de clareza, e não de confusão, e capacitará os seus utilizadores para os utilizarem com mais confiança na tomada de decisões (e para valorizarem ainda mais o seu software).