Informação é poder. Muito provavelmente você já ouviu a frase e, especialmente no contexto de tomadas de decisão, você sabe o quão necessário é estar munido de dados para ter insights mais precisos.

 

Em outra oportunidade falamos sobre ferramentas de Business Analytics e Business Intelligence e como elas ajudam tanto na análise de dados quanto na obtenção de insights. Agora a pergunta é: como você sabe que tem as informações necessárias para uma determinada análise? Para responder ao questionamento, convido você a conhecer o universo do Modelo Associativo.

 

O que é o Modelo Associativo?

Antes de termos uma definição, volte à primeira frase deste artigo. Bom, se informação realmente é poder (e sabemos que é) você vai concordar que quanto mais informações uma determinada pesquisa nos proporcionar, mais saberemos a respeito do que está sendo analisado.

 

Imagine que você queira assistir a um filme no Netflix. Você vai lá no aplicativo e vê uma lista com os melhores (aqueles que tiveram melhor classificação de acordo com outros usuários). Acontece que você não se interessou por nenhum deles e resolve escolher um outro. O filme acaba sendo uma bomba e o que era pra ser um momento de lazer acaba sendo de frustração (quem nunca passou por isso que atire a primeira pedra!).

 

Pois bem, nesse caso, se ao pesquisar os melhores filmes você também conseguisse visualizar os piores, isso ajudaria a evitar que você perdesse tempo, concorda? Agora vamos mudar um pouco o contexto e imaginar que você esteja com sua ferramenta de BI e queira verificar as filiais que mais venderam no sudeste do Brasil nos últimos três meses.

 

Você verifica a lista para, por exemplo, poder melhor direcionar o dinheiro de campanhas de marketing. Acontece que saber as filiais que menos venderam também é uma informação extremamente útil.

 

Suponha que, ao pesquisar as lojas que mais vendem, a busca traga também automaticamente as com pior desempenho em vendas. Você percebeu que existem duas, na mesma região do que a campeã em vendas, que estão com resultados ruins. Talvez seja porque as filiais estejam competindo entre si. Consegue perceber como saber o outro lado da moeda também ajuda?
É disso que se trata o Modelo Associativo, ou seja, como o nome sugere ele trabalha com associações. Se no caso do nosso exemplo você pesquisar pelas filiais que mais vendem, pelo modelo associativo a pesquisa pode apresentar também os produtos vendidos em cada filial, bem como as filiais que têm o desempenho mais baixo.

 

Desse modo, você não precisa ficar fazendo diferentes pesquisas. Ou, ainda, não corre o risco de ter informações incompletas. Isso é possível porque, ao contrário de ferramentas baseadas em SQL, as baseadas no Modelo Associativo transmitem dados de variadas fontes e o resultado da pesquisa apresenta dados em diversas direções (da filial que mais vende a que menos vende, com seus respectivos produtos, por exemplo).

 

Como conseguir utilizar o Modelo Associativo?

A Plataforma Qlik faz uso do Modelo Associativo. Então, toda vez que um usuário fizer uma pesquisa no QlikView ou QlikSense, um algoritmo associativo responde instantaneamente, sempre fazendo associações de múltiplas bases de dados/arquivos.

 

Tendo um feedback em tempo real, o usuário consegue pensar em novas questões e explorar ainda mais a análise. Com o poder da informação em mãos, as tomadas de decisão serão ainda mais precisas, concorda?

 

Caso você queira entender melhor como isso funciona, recomendamos este vídeo (em inglês). Também fique à vontade em falar conosco. Será um prazer ajudá-lo.

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