O que é Analytics As A Service e como aplicar na empresa?

Você já ouviu falar em Analytics as a Service (AaaS)?



Com o avanço da digitalização, empresas de todos os setores estão enfrentando um volume crescente de dados e a necessidade de transformá-los em insights estratégicos.

Entretanto, escolher e implementar as soluções certas de análise de dados pode ser um desafio. Em especial para organizações que não possuem uma infraestrutura tecnológica avançada, ou equipes especializadas.

Para resolver essas dificuldades, o Analytics as a Service (AaaS) é a solução alternativa, acessível e escalável. Essa abordagem permite o uso de serviços de análise de dados de maneira simplificada, sem a necessidade de altos investimentos iniciais ou gestão de infraestrutura complexa.

Mas o que exatamente é o AaaS e como ele pode beneficiar sua organização?

Neste artigo, exploraremos o conceito de análise como serviço, seus principais benefícios e como ele pode ser aplicado em diferentes modelos de negócio.

O que é Analytics as a Service?

O Analytics as a Service (AaaS), ou "análise como serviço", é um modelo de fornecimento de soluções de análise de dados baseado na nuvem.

Ao invés de investir em ferramentas locais, servidores de data warehouse e equipes internas para gerenciar o processo de análise, as empresas utilizam plataformas ou provedores especializados, que oferecem serviços de análise de forma terceirizada e sob demanda.

Por meio de soluções AaaS, as empresas podem acessar tecnologias avançadas, como a IA para análise de dados e Machine Learning, sem a complexidade de gerenciar uma infraestrutura própria.

Esses serviços geralmente incluem ferramentas para:

• Coleta, processamento e integração de dados;
• Análise e visualização de informações;
• Aplicação de técnicas preditivas e prescritivas para suportar a tomada de decisão.
  
  

Um exemplo prático de Analytics as a Service é seu impacto em uma empresa de varejo. Ela pode utilizar plataformas de AaaS para entender melhor o comportamento dos consumidores, realizar segmentação de dados e planejar campanhas personalizadas. 

Nesse modelo, a organização acessa uma solução pronta para uso e pode escalar seus recursos conforme a demanda aumenta.

Além disso, o AaaS integra-se facilmente a outras tecnologias, como Data Lake, Data Cloud e frameworks de Data Governance.

Principais benefícios do Analytics as a Service

O modelo de AaaS está ganhando popularidade por oferecer uma abordagem acessível e prática para a análise de dados. 

Ele elimina barreiras comuns associadas à implementação de soluções tradicionais, como altos custos, infraestrutura complexa e limitações de escala. 

Vamos conhecer os principais benefícios que tornam as soluções AaaS uma escolha estratégica para empresas de diversos setores.

Escalabilidade

Um dos maiores diferenciais é a sua escalabilidade. Por ser baseado em plataformas na nuvem, o AaaS permite que as empresas tenham uma solução on demand.

Ou seja, elas podem aumentar, ou diminuir, seus recursos de data analysis conforme a necessidade, sem investimentos adicionais em infraestrutura física.

Por exemplo, durante períodos de maior demanda, como em campanhas promocionais ou sazonalidades. É possível ajustar rapidamente os recursos para lidar com o aumento no volume de dados. Isso garante eficiência operacional e evita desperdício de recursos em períodos de baixa demanda.

Além disso, a escalabilidade está diretamente ligada à integração com tecnologias como Data Cloud e Data mesh, que possibilitam a gestão de grandes volumes de informações de forma descentralizada, mas altamente conectada.

Redução de custos

A implementação de uma solução de análise de dados interna pode ser cara, ainda mais se for necessário adquirir hardware, licenças de software e contratar equipes especializadas. 

O Analytics as a Service elimina esses custos iniciais ao oferecer um modelo de assinatura, onde as empresas pagam apenas pelos recursos que utilizam.

Isso torna o AaaS uma opção viável para organizações de todos os tamanhos. Mas, beneficia aquelas que buscam otimizar seu orçamento, sem renunciar a tecnologias avançadas.

Além disso, a redução de custos não se limita à implementação inicial; o AaaS também diminui os gastos com manutenção, atualizações e gestão contínua da infraestrutura.

Atualizações automáticas

No modelo tradicional, manter softwares de análise de dados atualizados pode ser um processo trabalhoso e caro.

Já no AaaS,, as atualizações são automáticas, garantindo que negócios tenham acesso às versões mais recentes das ferramentas e às funcionalidades mais avançadas, sem esforço adicional.

Logo, sua empresa sempre estará equipada com as melhores tecnologias disponíveis, como soluções de Data Quality.

Essas atualizações automáticas também contribuem para maior segurança e conformidade com regulamentações de governança de dados, como a LGPD.

Exemplos de Analytics as a Service

Para ilustrar melhor sua aplicação, destacamos alguns exemplos de AaaS para diferentes tipos de negócio.

E-commerce: Personalização da experiência do cliente

Um e-commerce utiliza plataformas de AaaS para analisar os dados de navegação e compra dos clientes em tempo real.

A partir da análise, são gerados insights sobre preferências de consumo e atendimento ao cliente.

Esses insights possibilitam a criação de campanhas personalizadas e a recomendação de produto ou serviço mais relevante para cada perfil de usuário.

• Benefício: melhoria na gestão da base de dados de clientes e aumento das taxas de conversão.
  
  

Saúde: Monitoramento e análise de dados clínicos

Hospitais e clínicas podem utilizar serviços de análise como o AaaS para processar grandes volumes de informações sobre pacientes, como históricos médicos e dados de exames.

Com esses insights, é possível prever riscos à saúde e melhorar os diagnósticos.

• Benefício: redução de custos operacionais e maior eficiência na gestão de recursos médicos.
  
  

Varejo: Gestão de estoque e demanda

Redes varejistas aplicam AaaS para prever tendências de consumo, ajustando os níveis de estoque conforme a demanda esperada e prevendo a necessidade de novos produtos.

Essa previsão é baseada em análises preditivas feitas a partir de dados históricos e variáveis externas, como sazonalidade e comportamento do consumidor.

• Benefício: otimização dos recursos e redução de perdas financeiras relacionadas ao excesso ou falta de estoque.
  
  

Modelos de negócio que usam Analytics as a Service

O AaaS se adapta a diferentes tipos de negócio, sendo uma solução flexível para organizações de variados portes e segmentos. Veja os modelos mais comuns:

1. Assinaturas sob demanda: contratar a análise de dados como serviço por assinatura, ajustando os recursos conforme a necessidade. Esse modelo é ideal para negócios em crescimento, que precisam de soluções escaláveis sem altos investimentos iniciais.
2. Plataformas com integração total: algumas plataformas de AaaS oferecem integração completa com outras soluções, como Data Governance e Data Quality, e ferramentas de Data Science e Analytics. Esse modelo é indicado para empresas que desejam centralizar e conectar seus dados em uma única plataforma.
3. Consultoria e análise personalizada: além das ferramentas padrão, empresas que oferecem serviços de análise fornecem consultorias personalizadas para ajudar seus clientes a definir estratégias de dados.
   
   

Plataformas de AaaS recomendadas

Entre as principais plataformas de AaaS disponíveis no mercado, destacam-se:

• Microsoft Power BI: Foco em visualização e relatórios personalizados.
• Google Cloud Analytics: Solução robusta para integração e escalabilidade de dados.
  
• AWS QuickSight: Plataforma ideal para análise preditiva e visualizações em tempo real.
• Domo: Especializada em centralizar dados de diferentes fontes em um único ambiente.
  
  

Como implementar Soluções AaaS em uma estratégia empresarial

Adotar o Analytics as a Service (AaaS) pode ser um divisor de águas na sua estratégia, permitindo que dados sejam transformados em insights acionáveis, ágeis e acessíveis.

Abaixo, apresentamos um passo a passo para guiar essa jornada.

1. Defina objetivos e métricas claras

Antes de implementar qualquer solução de AaaS, é essencial determinar quais perguntas sua empresa deseja responder com a análise de dados.

Por exemplo:

• Você deseja entender o comportamento dos clientes?
• Precisa prever a demanda para otimizar estoques?
• Quer monitorar o desempenho de campanhas de marketing?

Além disso, estabeleça métricas para avaliar o impacto das análises, como aumento de vendas, melhoria na retenção de clientes ou redução de custos.

2. Prepare seus dados

A eficácia de qualquer solução de análise como serviço depende da qualidade dos dados disponíveis.

Para isso:

• Invista em processos de data cleansing para eliminar inconsistências e duplicidades.
• Organize suas informações em estruturas apropriadas, como Data Lakes ou Data Clouds, garantindo a acessibilidade e escalabilidade de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados.
  
• Certifique-se de que sua organização adota boas práticas de Data Quality e governança de dados para evitar problemas de conformidade ou segurança.
  
  

3. Escolha a plataforma ou provedor de AaaS

Ao selecionar uma solução de AaaS, avalie os seguintes critérios:

• Integração de dados: certifique-se de que a solução se conecta facilmente aos seus sistemas existentes.
• Escalabilidade de dados: o provedor deve ser capaz de acompanhar o crescimento da sua empresa.
• Funcionalidades: priorize ferramentas que ofereçam recursos de análises preditivas e prescritivas, visualização de dados e relatórios automatizados.
• Suporte e segurança: escolha plataformas confiáveis que garantam proteção contra vazamentos de dados.

4. Implemente por etapas

Ao implementar o AaaS, comece com um projeto-piloto para testar a viabilidade da solução em um setor ou processo específico.

Por exemplo:

• Um time de marketing pode utilizar a análise preditiva para prever o ROI de campanhas.
• A equipe de logística pode usar o AaaS para otimizar rotas e prazos de entrega.
  
  

Após os primeiros resultados, expanda a aplicação da solução para outras áreas da empresa.

5. Capacite sua equipe e crie uma cultura de dados

Para aproveitar ao máximo o AaaS, é crucial investir na capacitação dos colaboradores, garantindo que eles compreendam como interpretar e utilizar os insights gerados. 

Além disso, promova uma cultura data-driven, incentivando a tomada de decisões baseadas em dados em todos os níveis da organização.

6. Conte com uma consultoria especializada

A adoção de soluções AaaS pode ser complexa, ainda mais para empresas que estão começando a trabalhar com análise de dados.

Por isso que contar com especialistas é indispensável para uma estratégia de análise de dados de sucesso e alinhada aos objetivos do negócio.

A Sysvision é uma referência em consultoria para Business Intelligence e Analytics, oferecendo suporte completo para empresas que desejam implementar soluções AaaS de maneira estratégica.

Com expertise em integração de dados, Data Science e tecnologias avançadas, a Sysvision ajuda organizações a transformar dados em resultados concretos.

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