Além do Dashboard: Por que a análise de dados exige personalização
Os sistemas de dados convencionais são projetados para análise automatizada, fluxos de trabalho predefinidos e painéis para monitoramento e relatórios de rotina. Eles são bons, mas não suficientes para a solução de problemas na vida real, que é complexa e não linear por natureza.
Quando um engenheiro de processos precisa lidar com novos fenômenos ou problemas inesperados, é necessária uma análise de dados ad hoc. Este trabalho exploratório raramente segue uma sequência estrita e orientada pelo sistema; em vez disso, prossegue em etapas indefinidas de investigação, exigindo que os analistas adaptem sua abordagem à medida que as percepções evoluem continuamente.
Para que essa solução de problemas criativa e essencial floresça, a plataforma de análise de dados deve capacitar os usuários individuais a criar e ajustar facilmente seu ambiente para tarefas específicas de forma intuitiva.
Personalização: A chave para a solução ágil de problemas e otimização de processos
Uma ferramenta de análise de dados altamente eficaz deve servir ao “fluxo mental” do usuário, não obrigá-lo a aderir a um fluxo de trabalho teórico rígido. Essa flexibilidade é realizada por meio de capacidades de personalização profunda:
- Personalização em Tempo Real: A capacidade de definir seus próprios espaços de trabalho, personalizando o layout e selecionando opções de visualização por meio de uma funcionalidade intuitiva de arrastar e soltar, é essencial. Isso permite que especialistas em processos ajustem painéis e criem diagramas ad hoc em segundos para contextualizar um problema específico.
- Refinamento Intuitivo de Dados: Dados brutos raramente oferecem resultados de análise confiáveis imediatamente. É necessário conhecimento especializado para julgar quais valores são irrelevantes, exigindo ferramentas que suportem limpeza, filtragem e refinamento de dados imediatos. Isso inclui a capacidade crucial de compensar atrasos complexos de processos para garantir descobertas de correlação confiáveis.
- Motor de Cálculo Ad Hoc: Para derivar medições verdadeiramente úteis, os usuários frequentemente precisam combinar informações de várias fontes, realizar conversões de unidades ou criar novas medições calculadas (sensores virtuais). Os sistemas devem incluir um motor de cálculo embutido que permita aos usuários criar e utilizar facilmente essas medições personalizadas em diagramas e análises como se fossem medições físicas reais.
- Análise Causal Acessível: Entender o “porquê” é o objetivo final. O sistema deve capacitar os usuários a aplicar intuitivamente métodos de análise avançados para descobrir relações ocultas de causa e consequência. Essa funcionalidade deve ser intuitiva, permitindo que especialistas em processos diagnostiquem a fonte de anomalias sem exigir intervenção de ciência de dados.
As melhores ferramentas de análise de dados combinam capacidades de automação e personalização
Para uma análise e utilização de dados eficazes, os melhores sistemas de análise de dados permitem tanto a análise automatizada quanto a personalização flexível.
Vistas padrão e relatórios automatizados atendem à necessidade de consistência e disseminação de conhecimento, mas são insuficientes para as demandas ágeis e espontâneas da solução de problemas moderna e otimização de processos.
A vantagem competitiva pertence às organizações que implantam sistemas que permitem aos usuários modificar perfeitamente conjuntos de dados, visualizações e parâmetros analíticos, garantindo que o sistema esteja sempre precisamente ajustado à tarefa singular — não importa quão nova — que o usuário está tentando resolver.
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