Um guia completo para análise de dados

O que é o Data Analytics?

A análise de dados envolve a análise bruta, dados desorganizados para tirar conclusões sobre isso. O processo envolve examinar extensos conjuntos de dados para descobrir padrões ocultos, correlações e outros insights. Com a tecnologia atual, a análise de dados pode ir além da análise tradicional, incorporando algoritmos de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) que ajudam a processar informações mais rapidamente do que os métodos manuais.

A análise de dados tem vários componentes:

• Agregação de Dados: Coletando dados de diversas fontes.
• Data Mining: Examinar dados para encontrar informações relevantes.
• Análise Estatística: Usando estatísticas para interpretar dados e identificar tendências.
• Análise Preditiva: Empregando modelos para prever tendências futuras com base em dados históricos.
• Visualização de dados: Apresentar dados visualmente para tornar a análise compreensível para as partes interessadas.

Essas etapas ajudam as organizações a tomar decisões informadas com base em evidências baseadas em dados, otimizar operações e prever tendências futuras.

A análise de dados é diferente da ciência de dados porque a análise de dados se concentra na análise de dados passados ​​para informar as decisões presentes, enquanto a ciência de dados frequentemente explora dados para prever resultados futuros. Leia mais sobre ciência de dados x análise de dados em detalhe.

Por que a análise de dados é importante para as empresas?

A análise de dados impulsiona a tomada de decisões, melhora a eficiência operacional, economiza custos e dá às organizações uma vantagem competitiva. Veja por que aproveitar a análise de dados é crucial para qualquer negócio:

Aprimorando a tomada de decisão

A análise de dados melhora significativamente a tomada de decisões e proporciona uma vantagem competitiva. Ele capacita as organizações a examinar minuciosamente os processos internos, as tendências do mercado e o comportamento do cliente.

Consequentemente, as empresas podem tomar melhores decisões com base em dados empíricos, em vez de suposições. Esta abordagem baseada em dados reduz os riscos e maximiza o potencial de sucesso nas escolhas estratégicas.

De acordo com uma estudo, as organizações que adotam a tomada de decisões e análises baseadas em dados podem aumentar a produtividade em 9-10%. Além disso, Forbes Que os relatórios 42% dos líderes de vendas acreditam a análise melhorou significativamente seu ROI.

Em termos de vantagem competitiva, a análise de dados oferece insights que capacitam as empresas a derrotar os concorrentes. Ao compreender as preferências dos clientes e as condições do mercado, as empresas podem personalizar os seus produtos e serviços para os clientes, muitas vezes antes que os concorrentes tenham identificado essas tendências. Esta abordagem proativa ajudou 90% das empresas Fortune 500 obter uma vantagem competitiva.

Eficiência operacional

A análise de dados ajuda a aumentar a eficiência operacional e a economia de custos. Ele permite que as organizações gerenciem recursos, reduzam desperdícios e melhorem processos de forma eficaz, otimizando assim as operações. Por exemplo, a análise preditiva pode antecipar picos de procura, permitindo que as empresas ajustem as suas cadeias de abastecimento de forma dinâmica, melhorando a prestação de serviços.

De acordo com o PwC, a análise de dados pode melhorar o tempo de atividade da produção 9%, diminuir custos em 12%, mitigar riscos de segurança, saúde, meio ambiente e qualidade, 14%e prolongar a vida útil de ativos antigos, 20%.

Além disso, identificar ineficiências e alocar recursos pode ajudar as organizações a reduzir custos significativamente. Por exemplo, otimizar estratégias de marketing por meio de análises baseadas em dados pode ajudar as organizações a obter um melhor ROI. Conforme McKinsey, a análise ajudou um fabricante a redução custos totais por 7.8%.

Melhor relacionamento com o cliente

A análise de dados permite que as empresas entendam e prevejam o comportamento do cliente, levando a melhores relacionamentos com eles. Marketing personalizado, promoções direcionadas e respostas oportunas de atendimento ao cliente, tudo baseado em insights de dados, aumentam a satisfação e a fidelidade do cliente. Um Revisão do MIT Sloan pesquisa revelada extenso a análise de dados ajuda as organizações a fornecer recomendações individualizadas, promovendo relacionamentos fiéis com os clientes.

O que é Big Data Analytics?

A análise de big data é um ramo especializado da análise que lida com grandes conjuntos de dados que os tradicionais informática o software não consegue gerenciar de forma eficaz. Essa forma de análise ajuda a descobrir padrões ocultos, correlações desconhecidas e outros insights de negócios úteis de fontes de dados diversas, complexas e de grande escala, muitas vezes em tempo real.

Aqui estão os nove Vs que caracterizam o big data:

• Volume: A quantidade de dados gerados é enorme e continua a crescer exponencialmente.
• Velocidade: A velocidade com que esses dados são gerados e processados ​​para atender às demandas é excepcionalmente alta.
• Variedade: os dados vêm em todos os formatos – desde dados numéricos estruturados em bancos de dados tradicionais até e-mails, documentos de texto não estruturados, vídeos, áudio, transações financeiras e dados de cotações da bolsa.
• Veracidade: A incerteza e a confiabilidade dos dados. Garantir a qualidade e a precisão dos dados torna-se um desafio devido ao grande volume e variedade de dados. A veracidade aborda a confiabilidade e integridade dos dados.
• Valor: O valor que pode ser extraído de grandes dados. Apesar dos outros Vs, o objetivo principal é obter insights e valor significativos para impulsionar a tomada de decisões e iniciativas estratégicas.
• Variabilidade: A inconsistência dos dados ao longo do tempo pode afetar a precisão dos modelos e análises de dados. Essas mudanças incluem mudanças no significado dos dados, nos padrões de uso e no contexto.
• Visualização: A capacidade de representar dados visualmente, facilitando a compreensão, interpretação e obtenção de insights. Técnicas de visualização eficazes são cruciais para apresentar dados complexos num formato acessível.
• Validade: A exatidão e precisão dos dados para o uso pretendido. Dados válidos garantem que os insights e decisões baseados neles sejam sólidos e confiáveis.
• Volatilidade: A vida útil dos dados e por quanto tempo eles permanecem relevantes e útil. Alguns dados perdem o seu valor rapidamente, necessitando de processamento e análise atempados.

Análise de dados tradicional está bem adaptado para conjuntos de dados menores com dados estruturados. Em contraste, a análise de big data envolve dados complexos e volumosos que exigem que as empresas incorporem tecnologias e ferramentas avançadas para processá-los. Freqüentemente, incluem algoritmos de ML, análises preditivas e técnicas de mineração de dados.

Quais são os 4 tipos de análise de dados?

Compreender os diferentes tipos de análise de dados pode ajudar as empresas a adaptar as suas estratégias de dados de forma eficaz. Cada abordagem analítica atende a um propósito único e oferece insights específicos que podem orientar vários aspectos das operações de negócios.

Análise descritiva: o que aconteceu?

A análise descritiva ajuda a resumir os dados brutos e convertê-los em um formato interpretável. Envolve métricas como média, mediana, moda e desvios padrão ou visualizações de dados mais complexas, como gráficos e tabelas. Cientistas e analistas de dados usam esse tipo de análise para responder à questão fundamental de "o que aconteceu?" processando dados históricos para identificar padrões e tendências.

Exemplo: uma empresa usa análises descritivas para determinar os produtos mais vendidos no último trimestre ou para analisar tendências de tráfego do site no ano passado.

Análise de diagnóstico: por que isso aconteceu?

Enquanto a análise descritiva mostra uma tendência ou mudança nas operações, a análise de diagnóstico se aprofunda para encontrar a causa. Essa abordagem geralmente envolve processos mais complexos, como detalhamento, descoberta de dados, mineração e correlações.

Exemplo: Uma diminuição nas vendas no trimestre anterior pode ser analisada através de análises de diagnóstico para encontrar razões específicas, tais como condições de mercado ou desafios internos.

Análise preditiva: o que acontecerá?

A análise preditiva aproveita técnicas de previsão e modelos estatísticos para compreender o futuro. Baseia-se em dados históricos e técnicas de aprendizado de máquina para identificar as chances de resultados futuros.

Exemplo: Usando análise preditiva, um varejista pode prever tendências futuras de vendas com base em padrões de compra sazonais e na dinâmica atual do mercado.

Análise prescritiva: como fazer acontecer?

A análise prescritiva sugere ações para alcançar os resultados previstos. Este tipo de análise utiliza tecnologias avançadas, incluindo aprendizagem automática, regras de negócio e algoritmos estatísticos, que permitem às empresas tomar decisões informadas.

Exemplo: para garantir prazos de entrega mais rápidos, uma empresa de logística usa análises prescritivas para otimizar rotas e cronogramas de entrega com base em variáveis ​​como tráfego, condições climáticas e dados de localização do cliente.

Juntos, esses quatro tipos de análise representam a curva de maturidade de uma organização. À medida que as empresas evoluem, muitas vezes passam de análises descritivas para análises prescritivas mais avançadas, aproveitando insights mais profundos e capacidades de tomada de decisão proativas.

Etapas críticas no processo de análise de dados

O processo de análise de dados é uma sequência de etapas que as organizações seguem para aproveitar os dados e extrair insights significativos. Essa abordagem sistemática garante a precisão e maximiza o valor dos dados em diversas operações comerciais.

1. Coleção de dados

A primeira etapa no processo de análise de dados é a coleta de dados. Esses dados podem vir internamente de sistemas CRM, sistemas ERP e bancos de dados e de fontes externas, como mídias sociais, bancos de dados públicos e pesquisas de mercado. As empresas usam diversas técnicas, como extrair, transformar e carregar (ETL), para coletar dados dessas fontes. A qualidade e o volume dos dados coletados impactam diretamente nos insights que eles podem gerar.

2. Armazenamento de Dados

Os dados precisam de um local seguro e confiável. Pode ser uma solução de armazenamento baseada em nuvem, servidores locais ou uma combinação de ambos. O método de armazenamento escolhido depende das características dos dados e do uso pretendido. Para dados históricos estruturados e otimizados para consultas e relatórios, um data warehouse geralmente é ideal. Alternativamente, um lago de dados pode ser uma boa opção para armazenar grandes quantidades de dados brutos e não estruturados de várias fontes. Esse data lake pode então alimentar o data warehouse ou ser analisado diretamente por cientistas de dados para tarefas exploratórias ou análises avançadas, como aprendizado de máquina.

3. Limpeza e preparação de dados

Uma vez coletados os dados, eles devem ser limpos e preparado para análise, removendo erros ou imprecisões, lidando com valores ausentes e padronizando formatos de dados. Preparando e limpando os dados é uma etapa crítica no processo, pois garante a confiabilidade da análise.

4. Análise de dados

Com dados limpos, o próximo passo é analisar os dados, o que pode variar dependendo dos objetivos do negócio e do tipo de análise que está sendo conduzida. As técnicas podem variar desde simples análise estatística e visualização de dados até modelagem preditiva ou prescritiva complexa.

5. Interpretação de Dados

Este estágio envolve dar sentido aos resultados da análise de dados. Os analistas de dados devem interpretar os dados para tirar conclusões práticas e insights que informem as decisões de negócios. Esta fase muitas vezes requer uma compreensão profunda do contexto empresarial e dos aspectos técnicos dos processos de dados.

6. Visualização e relatórios de dados

Os dados são frequentemente visualizados como tabelas, gráficos e tabelas para tornar a análise dos dados compreensível e acessível às partes interessadas. A visualização e a elaboração de relatórios eficazes são cruciais para comunicar as conclusões de forma clara e eficaz, permitindo aos decisores compreender rapidamente conceitos e resultados complicados.

7. Tomada de decisão

Finalmente, os insights coletados na análise de dados são usados ​​para tomar decisões de negócios informadas. Os insights orientam o planejamento estratégico, mudanças operacionais ou iniciativas táticas. O objetivo final da análise de dados é impulsionar ações que irão melhorar os resultados dos negócios.

Quais são as diferentes técnicas de análise de dados?

As empresas podem aplicar várias técnicas para dar sentido aos seus dados e extrair informações úteis. Essas técnicas variam em complexidade e aplicação, e a escolha da correta depende das necessidades e objetivos específicos da organização. Algumas das metodologias de análise de dados mais comuns são:

Análise Estatística

As empresas aplicam técnicas estatísticas para analisar e interpretar dados para identificar correlações, padrões e tendências. É um dos métodos fundamentais na análise de dados e pode variar desde estatísticas descritivas simples até estatísticas inferenciais complexas.

Análise de Séries Temporais

A análise de série temporal analisa os dados ao longo do tempo; estabelece a relação entre o valor dos dados e o momento de sua ocorrência. Geralmente é aplicado para isolar tendências de recorrências ou previsões financeiras.

Exemplo: Um agricultor tem dados de rendimento das suas culturas ao longo de vários anos. Eles usam análise de série temporal para identificar padrões e prever rendimentos futuros.

Análise de Regressão

A análise de regressão envolve o estudo da correlação entre uma ou mais variáveis ​​independentes e uma variável dependente singular. Ajuda a determinar como a variável dependente muda quando as variáveis ​​independentes são alteradas.

Exemplo: Um fabricante de automóveis deseja saber como a eficiência do combustível (variável dependente) muda com o tamanho do motor (variável independente). Eles usam análise de regressão para descobrir se a relação é direta ou inversamente proporcional.

Análise Fatorial

A análise fatorial simplifica um conjunto de dados complexo, reduzindo o número de variáveis. Os analistas o utilizam para descobrir padrões latentes que não conseguem perceber facilmente em um grande conjunto.

Exemplo: uma empresa de pesquisa de marketing coleta dados sobre os gastos dos consumidores em categorias como mantimentos, restaurantes, entretenimento, viagens, saúde e educação. O objetivo é entender o comportamento do consumidor para moldar estratégias de marketing.

A Análise Fatorial entra em ação para simplificar esses dados complexos. Agrupa estas categorias de gastos em alguns fatores, cada um representando um padrão de gastos. Por exemplo:

• ‘Gastos Essenciais’ pode combinar mantimentos e despesas de saúde.
• 'Gastos de luxo' pode agrupar jantares fora, entretenimento e viagens.
• 'Gastos com saúde e educação' podem fundir custos de saúde e educação.

Esses fatores, inferidos das variáveis, não são diretamente observáveis, mas simplificam os dados, tornando mais fácil para a empresa compreender e direcionar o comportamento do consumidor. Também ajudam a revelar relações ocultas entre as categorias de gastos. Dessa forma, a Análise Fatorial reduz a dimensionalidade dos dados originais, auxiliando na sua interpretação.

Análise de coorte

Esta técnica separa um conjunto de dados em subgrupos com características semelhantes, na maioria das vezes com base demográfica. A criação de coortes torna mais fácil para os analistas examinarem detalhadamente os dados de qualquer subconjunto.

Exemplo: um desenvolvedor de aplicativo agrupa usuários com base no mês em que o usaram pela primeira vez. Esse agrupamento permite que eles vejam os padrões de uso de cada grupo, ajudando-os a entender melhor o comportamento do usuário.

Machine Learning

O aprendizado de máquina é uma técnica analítica avançada que usa algoritmos para processar dados, treinar a partir deles e determinar ou prever algo. Ao contrário da análise estática baseada em regras, o aprendizado de máquina pode atualizar as previsões à medida que novos dados são disponibilizados.

Exemplo: as empresas de comércio eletrônico usam aprendizado de máquina para personalizar recomendações de produtos aos usuários com base na navegação anterior e no histórico de compras.

Data Mining

Mineração de dados descobre padrões em conjuntos de dados de alto volume, aproveitando aprendizado de máquina, estatísticas e sistemas de banco de dados. Isto é projetado para extrair insights preditivos ocultos de grandes bancos de dados e transformá-los em conhecimento acionável.

Exemplo: As empresas de cartão de crédito detectam padrões incomuns no comportamento de gastos aproveitando a mineração de dados.

Análise de texto

A análise de texto, ou mineração de texto, obtém informações de alta qualidade do texto. Essa técnica analisa feedback do cliente, conversas nas redes sociais ou notícias para obter informações sobre o sentimento do público, preferências do cliente e tendências de mercado.

Exemplo: as empresas monitoram as menções nas redes sociais usando análise de texto para entender o sentimento do público sobre sua marca e concorrentes.

Otimização e Simulação

Essas técnicas simulam diferentes cenários e determinam resultados ideais. As empresas podem utilizar estes métodos para prever os efeitos de potenciais mudanças nas suas operações e escolher as melhores opções em diversas circunstâncias.

Exemplo: Simulações de Monte Carlo

Simulações de Monte Carlo são uma técnica de análise de risco que modela diferentes resultados possíveis e sua probabilidade. Geralmente são aplicados para reduzir riscos ou evitar perdas potenciais. Essas simulações levam em consideração vários valores e variáveis, sendo preditores muito melhores do que a maioria dos outros meios de análise de dados.

Como a análise de dados é usada nos negócios?

A análise de dados tornou-se uma ferramenta fundamental no cenário empresarial, influenciando vários setores, fornecendo insights mais profundos sobre operações, comportamento do cliente, tendências de mercado e desempenho financeiro. Veja como as empresas aplicam a análise de dados em cenários práticos:

Otimização de Marketing

A análise de dados permite que as empresas refinem as estratégias de marketing, compreendendo as preferências dos clientes, hábitos de compra e padrões de engajamento. A análise desses dados ajuda as organizações a aumentar as taxas de conversão e a retenção de clientes.

Exemplo: As empresas retalhistas analisam os dados dos clientes para identificar padrões de compra e adaptar os esforços de marketing a diferentes segmentos, resultando em promoções mais personalizadas e eficazes.

Gestão da Cadeia de Suprimentos

A aplicação da análise de dados na cadeia de suprimentos ajuda as empresas a prever a demanda com mais precisão, reduzir os custos associados ao excesso ou falta de estoque e otimizar os níveis de estoque.

Exemplo: uma empresa de manufatura usa análise preditiva para prever a demanda de produtos sazonalmente, ajustando os cronogramas de produção e o gerenciamento de estoque de acordo para minimizar o desperdício e garantir que o fornecimento atenda à demanda.

Análise Financeira

A análise de dados ajuda as empresas a tomar decisões financeiras, prevendo tendências futuras, analisando riscos de investimento e detectando atividades fraudulentas.

Exemplo: As instituições financeiras utilizam análises para avaliar o risco de crédito, analisando os dados históricos dos requerentes e prevendo a sua capacidade de reembolso do empréstimo.

4. Melhoria da experiência do cliente

A análise das interações e feedback dos clientes em vários canais permite que as empresas melhorem os serviços, produtos e jornadas dos clientes.

Exemplo: As empresas de telecomunicações usam análises para rastrear chamadas de atendimento ao cliente, identificar problemas comuns e treinar representantes de atendimento ao cliente de forma mais eficaz para aprimorar a experiência do cliente.

5. Gerenciamento de recursos humanos

A análise de dados auxilia na otimização dos processos de recrutamento, no monitoramento do desempenho dos funcionários e no aprimoramento do planejamento da força de trabalho.

Exemplo: Os departamentos de RH usam análises para analisar dados de candidaturas a empregos e o desempenho dos funcionários, ajudando a prever o sucesso dos funcionários e a identificar áreas de desenvolvimento nas equipes.

6. Eficiência Operacional

A análise pode revelar ineficiências nas operações, ajudando as empresas a melhorar a prestação de serviços, agilizar processos e reduzir custos.

Exemplo: As companhias aéreas usam análises para otimizar rotas de voo e atribuições de tripulação, reduzindo custos de combustível e melhorando o desempenho pontual.

O que são ferramentas de análise de dados e como elas ajudam?

Ferramentas de análise de dados são aplicativos de software que analisam dados e extraem insights acionáveis. Essas ferramentas variam amplamente em complexidade, de ferramentas estatísticas simples a plataformas avançadas de aprendizado de máquina. Aqui está uma visão geral de alguns tipos principais de ferramentas de análise de dados e como elas auxiliam as empresas a tomar decisões informadas.

Plataformas de Business Intelligence

Plataformas de Business Intelligence (BI) integrar dados de toda a empresa e fornece painéis, relatórios e recursos de visualização de dados. Essas ferramentas são essenciais para empresas que monitoram indicadores-chave de desempenho (KPIs) e tomam decisões rápidas e informadas.

Exemplo: Tableau e Power BI são ferramentas de BI populares que ajudam os usuários a criar painéis interativos e dinâmicos. Esses diagramas visualizam tendências e padrões de dados.

Software de análise estatística

Essas ferramentas são usados para análise de dados complexos, incluindo modelagem preditiva e testes de hipóteses. Eles são cruciais para empresas que necessitam de insights estatísticos detalhados para orientar suas estratégias.

Exemplo: SPSS e SAS são amplamente utilizados por seus recursos estatísticos avançados, ajudando pesquisadores e empresas a realizar análises de dados complexas.

Ferramentas de mineração de dados

Ferramentas de mineração de dados são projetados para descobrir padrões e relacionamentos em grandes conjuntos de dados. Essas ferramentas são valiosas para empresas que buscam explorar dados em busca de correlações inesperadas e novas oportunidades.

Exemplo: Apache Mahout e Monkeylearn fornecem recursos potentes de mineração de dados que ajudam as empresas a descobrir insights ocultos e prever tendências futuras.

Plataformas de aprendizado de máquina

As plataformas de aprendizado de máquina são ferramentas analíticas avançadas que aprendem automaticamente com a experiência. Eles são ideais para empresas que exigem modelagem sofisticada que se adapte a novos dados.

Exemplo: TensorFlow e Scikit-Learn são plataformas de aprendizado de máquina que permitem às empresas desenvolver modelos complexos que melhoram com o tempo, impulsionando a inovação e a eficiência.

Como funciona o dobrador de carta de canal Astera Permite análise de dados

A análise de dados é uma ferramenta indispensável que oferece insights profundos sobre todas as facetas das operações comerciais. Pode revolucionar o crescimento baseado em dados, melhorando a tomada de decisões e otimizando os esforços de marketing para melhorar a eficiência operacional e o relacionamento com os clientes.

Astera é um robusto solução de integração de dados que simplifica as complexidades da análise de dados. Projetado para atender usuários técnicos e não técnicos, Astera facilita a extração, transformação e carregamento contínuos de dados, garantindo que as empresas possam se concentrar na obtenção de insights em vez de no gerenciamento de dados.

Clube da Liga da União de Chicago (ULCC)

O Union League Club de Chicago (ULCC) precisava melhorar gestão de dados em diversos sistemas para análises e relatórios aprimorados. No entanto, sincronizar dados em seus três principal sistemas – Northstar, ClubEssentials e ResortSuite – foi um desafio.

ULCC alavancado AsteraO poderoso mecanismo ETL de nível empresarial da para superar isso, substituindo sua solução ETL desatualizada. Esta atualização forneceu:

• Uma plataforma escalonável de integração de dados, permitindo sincronização perfeita de dados.
• Transformação.
• Extração em seus sistemas.

Como resultado, a ULCC alcançou um Redução de 70% no tempo necessário para criar tabelas de dados sincronizadas, recursos aprimorados de análise e geração de relatórios e tomada de decisões orientada por dados.

Soluções GaP

A GaP Solutions teve como objetivo automatizar o processamento de dados para análises e relatórios. Eles recebiam até 10,000 faturas não estruturadas todos os meses. A inserção manual desses dados representava desafios significativos, demorando mais de 24 horas para preparar os dados da fatura para análise.

Astera automatizou o fluxo de trabalho de processamento de faturas, oferecendo extração baseada em modelo, transformações integradas, verificações de validação personalizadas e fluxos de trabalho de automação. O resultado? Uma redução drástica no tempo de processamento de 24 horas para menos de três minutos.

A Gap Solutions agora desfruta de processamento automatizado de faturas, maior disponibilidade de dados e recursos aprimorados de análise e relatórios, o que os ajuda a aumentar significativamente a tomada de decisões e a eficiência operacional.

Saúde da cereja

A Cherry Health procurou agilizar seu processo de manutenção de registros eletrônicos, reduzir custos e garantir a disponibilidade de dados para análise. Eles tiveram que processar diversas fontes de dados, incluindo formulários eletrônicos digitalizados, textos, relatórios, arquivos de registro, PDFs, Excel e vários bancos de dados.

Astera forneceu uma plataforma unificada para sincronização, transformação e extração contínua de dados dessas diversas fontes. Os fluxos de trabalho automatizados e a interface amigável da solução facilitaram a transformação de dados não estruturados de pacientes em um formato estruturado pronto para análise.

Esses recursos levaram à integração abrangente de dados de diversas fontes, melhoraram a disponibilidade de dados e aumentaram a eficiência operacional, aprimorando as capacidades analíticas da Cherry Health.

As empresas que aproveitam a análise de dados aprimorada alinham melhor os objetivos estratégicos com insights de dados acionáveis, impulsionando-as em direção a maior inovação e eficiência. AsteraA plataforma da é projetada para facilitar esse alinhamento, tornando mais fácil para as empresas aproveitarem dados para análise.

Astera estabelece as bases para capacidades analíticas, garantindo que os dados sejam acessíveis e preparados para análise, permitindo que as empresas reajam rapidamente à dinâmica do mercado e aos ciclos de feedback internos. Veja como:

Principais Recursos:

• IU amigável: agilize as tarefas de data warehouse com um ambiente fácil de usar e sem código.
• Integração Abrangente de Dados: consolide dados de diversas fontes, incluindo bancos de dados, plataformas em nuvem, aplicativos Web e muito mais, utilizando uma ampla variedade de conectores nativos e APIs REST.
• Modelagem de dados eficiente: construa sem esforço um esquema lógico para data warehouses importando ou fazendo engenharia reversa de um esquema de banco de dados em padrões de modelagem de dados amplamente utilizados, como 3NF, modelagem dimensional e cofre de dados.
• Verificação de modelo confiável: recursos robustos de verificação de modelo de dados integrados conduzem centenas de verificações de validação para garantir a integridade da implantação do modelo.
• Pipelines automatizados simplificados: Minimizar a complexidade da construção de pipelines de carga em algumas ações simples de arrastar e soltar com nosso recurso de automação.
• Transformações versáteis de dados: Modifique dados usando uma biblioteca de mais de 600 transformações, que podem ser convertidas automaticamente no código nativo da plataforma de destino ao operar no modo ELT.
• Relatórios e análises dinâmicas: Use consultas OData para recuperar informações de data marts e warehouses e consumi-las diretamente nas principais ferramentas de BI, como Power BI, Tableau, etc..

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