Tomar decisões totalmente informadas e orientadas por dados em uma organização moderna depende da análise de dados. Por isso, uma organizações que pode acessar e compreender grandes conjuntos de dados possui vantagem competitiva. Isso inclui dados em formatos não estruturados e anteriormente “escuros”, bem como informações da borda inteligente.
A mudança das formas tradicionais para formas avançadas de análise pode ajudar as organizações a se tornarem mais inteligentes quanto aos clientes, processos e produtos. A inteligência empresarial (BI) acurada e a modelagem preditiva facilitam a exploração de novas abordagens e estratégias.
A Mudança de Cenário com a Análise Avançada
As fronteiras mais interessantes da análise não dependem mais das fontes tradicionais de dados ou métodos de análise. A análise avançada expandiu o campo da análise de dados de duas maneiras principais:
- Foco no futuro: a análise mais antiga normalmente olhava para o passado, buscando uma maior compreensão dos dados históricos. A análise avançada de dados muitas vezes adota uma abordagem focada no futuro, resolvendo problemas antes que eles surjam e prevendo antecipadamente o impacto provável das decisões corporativas.
- Abordagem mais ampla dos dados: os avanços na análise permitem aprender mais com fontes de dados que antes não haviam sido exploradas. Estas incluem imagens, áudio, vídeo e dados de sensores da IoT, usando hardware e software otimizados para proporcionar um desempenho de análise acelerado.
À medida que as capacidades de análise se tornam mais avançadas, o número de dispositivos e a quantidade de dados envolvidos pode aumentar imensamente.
Por que Usar Análise Avançada?
Para as organizações que buscam mais capacidade de tomada de decisão com base em dados, a promessa de análise avançada é enorme: coletar mais informações, resultando em mais discernimento, e pode até prever o futuro.
No entanto, como muitas empresas descobrem quando começam a expandir suas capacidades, uma estratégia de análise avançada eficaz não pode ser construída da noite para o dia. Ela requer uma base na análise tradicional e na ingestão de dados
O desenvolvimento de uma estratégia de análise organizacional começa com a compreensão do nível de maturidade de suas ações de análise atuais. Uma vez avaliado o nível de maturidade de análise organizacional, é possível vencer os obstáculos para alcançar o próximo nível de percepção a partir de suas informações. Para suporte, consulte guia da Intel: From Data to Insights (Dos dados a perspectivas).
Tirar o máximo proveito da análise de big data requer uma abordagem baseada na otimização de hardware e software para escalabilidade, desempenho e relação custo-benefício.
Métodos de Análise Avançada de Dados
Os casos de uso mais avançados na análise permitem compreender mais informações de mais fontes. Como resultado, perspectivas e decisões são criadas de forma automática e rápida.
- Análise em tempo real
À medida que o número de dispositivos conectados na borda inteligente cresce, também aumenta a demanda por entender os dados coletados em tempo real. Com análises em tempo real, as informações podem ser processadas e modeladas como nunca antes, com insights surgindo à medida que novas informações entram no fluxo de dados.
Desde melhorar as operações da frota até garantir a segurança do paciente, a análise em tempo real cumpre a promessa de fornecer a informação quando ela pode fazer a maior diferença: imediatamente. - Análise preditiva
Usando a análise preditiva, as empresas adquirem a capacidade de compreender os prováveis resultados futuros, e otimizar esses resultados para alcançar seus objetivos mais importantes.
A análise preditiva em larga escala requer uma infraestrutura dedicada capaz de lidar com uma gama completa de cargas de trabalho de análise. A flexibilidade é fundamental: alcançar o sucesso na análise preditiva requer uma infraestrutura de dados adaptável o suficiente para permitir plataformas como SAP HANA ou Oracle Analytics Cloud. Ela deve também suportar soluções de análise de streaming e ferramentas de análise de código aberto, como Spark. - Análise expandida
Alguns dos desenvolvimentos mais promissores dos cientistas de dados surgiram da convergência da análise com a IA. As redes neurais e a aprendizagem de máquina revolucionaram a capacidade dos computadores de fazer inferências e entender uma ampla variedade de dados não estruturados.
Ao expandir as análises com IA, os varejistas podem entender melhor como os clientes se movem nas lojas, e os fabricantes podem identificar mais facilmente produtos defeituosos. Médicos podem compreender melhor as imagens clínicas, e os armazéns podem fazer o inventário inteligente do estoque.
Com tecnologia projetada para acelerar o desenvolvimento e a implantação de IA na borda inteligente, incluindo a Distribuição Intel® do kit de ferramentas OpenVINO™, 1 A Intel está empenhada em habilitar IA na análise para os negócios mais inovadores do mundo.
Quer sua organização esteja apenas começando a explorar a análise avançada ou já fez investimentos significativos em tecnologias de análise de última geração, a Intel pode ajudar. Nosso amplo ecossistema de tecnologias de hardware, software e parceiros pode ajudar seus cientistas de dados a alcançar um nível mais alto de maturidade de análise e crescimento orientado por dados.
Tecnologias Intel® para Análise
A tecnologia Intel® está mudando a maneira como as organizações modernas fazem análise. Com casos de uso que abrangem muitos setores, e em todo o mundo, a Intel trabalha continuamente para impulsionar a análise e ajudar as empresas a otimizar o desempenho e a relação custo-benefício.
Tirar o máximo proveito da análise de big data requer uma abordagem baseada na otimização de hardware e software para escalabilidade, desempenho e relação custo-benefício.
Com um amplo ecossistema de tecnologias e parceiros para ajudar as empresas a criar as soluções do futuro, a Intel capacita a análise avançada para empresas em todo o mundo. Do data center até a borda, a Intel trabalha em cada ponto do ecossistema de análise para oferecer valor e desempenho máximos.
- Os processadores escaláveis Intel® Xeon® analisam quantidades massivas de dados em velocidades rápidas, seja na borda, no data center, ou na nuvem.
- Os Intel® FPGAs proporcionam aceleração no data center para melhorar os tempos de resposta.