Quadrante Mágico para Plataformas de Analytics e Business Intelligence (Gartner — 2023)

Alex Souza
blog do zouza
Published in
2 min readApr 12, 2023

As plataformas de análise e inteligência de negócios (ABI) permitem que usuários menos técnicos, incluindo pessoas de negócios, modelem, analisem, explorem, compartilhem e gerenciem dados, e colaborem e compartilhem descobertas, habilitadas pela TI e aumentadas pela inteligência artificial (IA).

Por vários anos, o Quadrante Mágico para Plataformas Analíticas e de Business Intelligence enfatizou o autoatendimento visual para usuários finais aprimorado pela IA para fornecer insights automatizados. Embora esse continue sendo um caso de uso significativo, o mercado de plataforma ABI precisará cada vez mais se concentrar nas necessidades do consumidor de conteúdo analítico e dos tomadores de decisão de negócios. Para conseguir isso, os insights automatizados devem ser relevantes no contexto das metas, ações e fluxo de trabalho de um usuário.

Muitas plataformas estão adicionando recursos para que os usuários criem facilmente fluxos de trabalho e aplicativos de automação de baixo código ou sem código. Essa combinação de recursos está ajudando a expandir a visão de análise além de simplesmente fornecer conjuntos de dados e apresentar painéis. As plataformas de ABI de hoje podem fornecer insights contextualizados enriquecidos, reorientar a atenção nos processos de tomada de decisão e, por fim, tomar ações que agregarão valor aos negócios.

Além da crescente tendência de foco no design do consumidor, vemos outras tendências importantes do mercado, incluindo a necessidade de governança aprimorada da criação e disseminação de conteúdo analítico e a demanda por uma arquitetura aberta e sem comando. Por exemplo, uma plataforma headless ABI separaria o armazenamento de métricas da camada de apresentação de front-end, permitindo mais interoperabilidade com produtos concorrentes.

A funcionalidade da plataforma ABI inclui os 12 recursos críticos a seguir, que foram atualizados para refletir as áreas de mudança de mercado, diferenciação e demanda do cliente:

  1. Insights automatizados
  2. Catálogo analítico
  3. Preparação de dados
  4. Conectividade da fonte de dados
  5. Data storytelling
  6. Visualização de dados
  7. Governança
  8. Consulta de linguagem natural
  9. Relatórios
  10. Integração de ciência de dados
  11. Armazenamento de métricas
  12. Colaboração de análise.

Fonte da informação: Gartner

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