Pesquisando sobre analytics as a service, suas vantagens e oportunidades?
Na era da informação, os dados se tornaram ativos valiosos para empresas e organizações, especialmente startups que atuam na fronteira da inovação.
Mas como extrair, tratar e transformar esses dados brutos em informações gerenciais de qualidade sem gastar uma fortuna?
É aí que entra o analytics as a service (AaaS), um tipo de serviço que democratiza o acesso à inteligência de dados, como veremos a seguir.
O que é analytics as a service?
Analytics as a service é a terceirização de infraestrutura completa de análise de dados pelo modelo on demand, incluindo ferramentas de big data e data analytics.
Em tradução livre, significa “Análise como um Serviço”, um conceito que tem como objetivo proporcionar às empresas de diferentes setores e segmentos recursos avançados de análise de dados sem a necessidade de estrutura própria.
A lógica de funcionamento do analytics as a service segue o mesmo raciocínio de outras soluções “as a service”, tais como:
- Software como serviço (SaaS)
- Rede como serviço (NaaS)
- Infraestrutura como serviço (IaaS).
Trata-se de um movimento que tem alcançado inclusive os nichos tradicionais de mercado, focado na ideia de que locar é mais eficiente do que comprar.
Sendo assim, “alugar” uma infraestrutura de análise de dados, na grande maioria dos casos, é mais inteligente do que estruturar um departamento de TI com todos os custos envolvidos.
Como funciona o analytics as a service?
O funcionamento do analytics as a service é relativamente simples — segue o mesmo roteiro de uma prestação de serviços qualquer.
Se você tem uma empresa ou startup e está em busca de soluções analytics as a service, precisará cumprir as seguintes etapas:
- Verificar suas necessidades de análise de dados
- Escolher uma empresa AaaS que atenda as suas expectativas
- Fechar o contrato de prestação de serviço.
As empresas especializadas em analytics as a service geralmente operam em nuvem e usam algoritmos para processar os dados de seus clientes.
Os relatórios de análises podem ser atualizados em tempo real ou em intervalos programados, dependendo das condições acordadas.
Os dados analisados são provenientes de diferentes fontes, como operações de vendas, registros de atendimento ao cliente, dados de marketing, entre outros.
A partir da mineração de dados históricos, o analytics as a service identifica padrões e tendências capazes de orientar os gestores sobre os rumos do negócio.
Vantagens do modelo analytics as a service
As vantagens do analytics as a service são diversas, principalmente para startups em estágios anteriores ao break-even.
Veja os principais:
- Redução de custos, considerando que a locação de uma infraestrutura custa menos do que servidores e ferramentas de data analytics próprios
- Acesso a um serviço especializado e de alta qualidade
- Escalabilidade, levando em conta que você pode demandar mais do analytics as a service na medida em que seu negócio cresce
- Foco no core business.
Neste episódio do Por dentro do Foguete debatemos como utilizar a inteligência de dados dentro da contabilidade e quais as principais ferramentas e tecnologias utilizadas na análise de dados contábeis. Clique para ouvir.
Como gerir uma empresa de analytics as a service?
Se você está interessado em empreender no segmento analytics as a service, é importante compreender bem o mercado e suas peculiaridades.
Tenha em mente que sua empresa precisará de uma equipe de cientistas de dados e engenheiros de software, além de uma infraestrutura de segurança que proteja os dados dos clientes.
Se, por outro lado, você tem uma startup que precisa de inteligência de dados, conheça as soluções em análise de dados e business intelligence da Comece com o Pé Direito.
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