Avaliar opções de implementação

Avaliar opções de implementação 

• Comprar ou desenvolver: avalie suas opções para trabalhar com um parceiro de melhor desempenho ou desenvolver internamente. 

• Biblioteca: seu protótipo de aplicativo Web pode começar com a codificação a partir de uma biblioteca de componentes visuais de código aberto para publicação em um iframe, antes de ser atualizado para uma plataforma de visualização analítica. 

• API: as APIs REST atendem à maioria das necessidades, enquanto o GraphQL serve a ambientes mais especializados. 

• SDK: revisões por pares ajudam a confirmar que seus desenvolvedores ficarão satisfeitos com o kit de desenvolvimento de software do fornecedor e os fóruns da comunidade. 

• Nuvem: a incorporação a partir de um serviço de análises baseadas em IA na nuvem pode oferecer benefícios, permitindo que você comece rapidamente com recursos avançados, enquanto ajusta os custos ao uso.

Várias considerações podem ajudar a embasar sua decisão entre comprar ou desenvolver. A cultura de produto de sua organização provavelmente tende a favorecer a compra de serviços terceirizados de alto desempenho ou o desenvolvimento com recursos internos. 

Um processo de criação própria dá à sua organização o maior controle sobre o desenvolvimento de software e a propriedade intelectual. Ele também pode mitigar os custos de compras de licenças de software por usuário, caso você preveja uma escalabilidade para milhões de usuários.

Para um pequeno número de visualizações básicas que aparecerão em um aplicativo Web, você pode considerar a codificação direta a partir de uma biblioteca de componentes visuais, como D3.js ou Material UI, que ofereça suporte à publicação como iframe na linguagem de programação de software escolhida. Os iframes (abreviação de "inline frames") são comumente usados para incorporar conteúdo em uma página da Web.

Essa abordagem de codificação direta em iframes pode ser útil para gráficos simples ou protótipos de produtos, mas se torna impraticável e prejudica o desempenho para aplicações comerciais ágeis. Isso se dá em comparação com uma plataforma de análises e visualização de alto desempenho que suporte programação ágil, componentes de contêineres e maior interatividade. Essas preocupações aumentam o risco de falha do projeto ao optar pela abordagem de desenvolvimento.

Quando o objetivo é lançar no mercado rapidamente e aproveitar a experiência de um fornecedor especializado em análises incorporadas baseadas em IA, a abordagem de compra se mostra bastante eficaz. A nova geração de análises incorporadas baseadas em IA se integra perfeitamente aos seus aplicativos, oferecendo análises poderosas e intuitivas. 

Ao escolher um parceiro de análises incorporadas, é essencial que ele ofereça suporte a uma ampla variedade de bancos de dados e serviços em nuvem, garantindo flexibilidade para transformar e modelar dados de acordo com suas necessidades.

APIs REST

As APIs REST oferecem uma abordagem flexível e escalável para criar serviços Web que podem ser facilmente utilizados por diversos clientes, como navegadores, dispositivos móveis e outras aplicações. 

Como essas APIs REST não têm estado, o servidor e o cliente não precisam manter um histórico entre si. Cada solicitação já inclui todas as informações necessárias para que o servidor a processe. Isso permite que o servidor e o cliente entendam qualquer mensagem enviada, mesmo que não tenham visto mensagens anteriores. 

Para requisitos de dados mais complexos e alterações frequentes no esquema, ou quando se busca uma interface unificada para acessar dados de múltiplos serviços em uma arquitetura de microsserviços, o GraphQL pode ser uma boa alternativa ao REST. 

A abordagem orientada pelo cliente do GraphQL, em comparação com a arquitetura orientada pelo servidor da API REST, também pode ser uma boa escolha para ajudar a otimizar aplicativos móveis em termos de velocidade e largura de banda, ao combinar várias solicitações em uma única consulta de rede.

Para garantir a segurança de suas APIs, você precisará de chaves de API ou tokens OAuth. As chaves de API podem ser uma boa escolha para dados somente leitura. Os tokens OAuth oferecem mais opções para autorização, mas podem ser mais complexos de implementar.

Ao decidir incorporar as melhores análises externas e aplicativos de IA generativa, você deve esperar que eles forneçam aos seus desenvolvedores um kit de desenvolvimento de software (SDK) robusto e bem documentado. Um bom SDK inclui documentação abrangente, é fácil de usar e oferece compatibilidade com plataformas como Python e TypeScript, além de outras opções populares entre os desenvolvedores. Seus desenvolvedores vão apreciar que o fornecedor ofereça suporte por meio de fóruns de comunidades para obterem ajuda e colaboração. O Gartner Peer Insights e o G2 são úteis para revisões por pares.

As integrações em nuvem são compatíveis com serviços nativos da nuvem e transferem mais da carga de desenvolvimento e manutenção de software para o seu parceiro. 

Escolher um serviço em nuvem para análises incorporadas pode ser vantajoso quando você precisa integrar rapidamente recursos avançados de análises baseadas em IA de forma econômica no seu aplicativo, reduzir a sobrecarga de desenvolvimento e manutenção e preferir orçar com um modelo de assinatura que escala com o uso, em vez dos altos investimentos iniciais exigidos por uma abordagem de desenvolvimento interno.

Nuvem para governo: seguro e orientado por IA

Próximos passos 

Para saber mais, com um login gratuito em MicroStrategy.com, explore o MicroStrategy Embedding SDK Playground , que mostra exemplos de código em JavaScript e componentes.

Projete a experiência do usuário

Projete a experiência do usuário

• Chatbots: considere incluir barras de pesquisa em linguagem natural orientadas por IA generativa para exploração de dados e geração automatizada de relatórios com base em consultas de usuários.

• Visualizações de dados: integre gráficos e tabelas de forma fluida na interface do usuário do seu aplicativo. 

• Navegação: assegure uma navegação intuitiva e representação clara dos dados.

• Funções e permissões: planeje como controlar o acesso aos dados e mostrar fluxos de trabalho específicos por função.

Considere incluir barras de pesquisa em linguagem natural orientadas por IA generativa para exploração de dados e geração automatizada de relatórios com base em consultas de usuários. Pode ser útil incluir algumas perguntas de exemplo. 

Parte da experiência com IA generativa é dar às pessoas a opção de fazer perguntas de acompanhamento. Análises avançadas incorporadas baseadas em IA permitem que o usuário não só faça perguntas em linguagem natural e clique para ver dados relevantes, mas também clique para iniciar ações integradas atreladas a fluxos de trabalho específicos por função.

Para visualizações de dados, o objetivo é integrar gráficos, tabelas ou outros elementos analíticos de forma contínua na interface do usuário (UI) do aplicativo. Para garantir uma navegação intuitiva e uma representação clara dos dados, o aplicativo host, as análises incorporadas e a IA generativa devem apresentar uma experiência coerente e fluida. É importante rotular claramente as fontes de dados e documentar a linhagem dos dados.

Os objetos de análise comumente incorporados começam com gráficos, dados tabulares para exibir como uma tabela de dados e indicadores-chave de desempenho (KPIs) para monitorar o que está acontecendo em uma métrica agregada, como vendas ou número de assinantes. Esses KPIs podem ser expressos como texto dinâmico, por exemplo, "Os lucros cresceram 6% no último trimestre".

Planeje funções e permissões para controlar o acesso. É preferível que os usuários herdem permissões de software do aplicativo host. Em seu livro da O’Reilly, Análises incorporadas(em tradução livre), Donald Farmer e Jim Horbury observam que "do ponto de vista de uma equipe de TI, que se preocupa com questões como segurança e governança de dados, incorporar suas análises em outro aplicativo que já é seguro traz um benefício simples, mas significativo. Há apenas um ambiente e um login para serem gerenciados. O aplicativo de análise não adiciona uma camada adicional de complexidade".

Desenvolver e testar

Desenvolver e testar

Você precisará traduzir a documentação dos requisitos do produto (PRD) em um plano de projeto que inclua:

• Fonte dos elementos de dados.
• Documentação das fontes de dados e quaisquer suposições feitas sobre os dados.
• Criação de análises e visualizações que atendam a necessidades reais.
• Implementação de um modelo de IA generativa que responda corretamente a perguntas relevantes em linguagem natural, minimizando conteúdos inapropriados.
• Integração com as ferramentas DevSecOps da sua organização e com a arquitetura de contêiner de sua escolha, como Docker, Kubernetes ou outra.
• Suporte a um número crescente de usuários simultâneos por meio de escalabilidade horizontal, adicionando mais nós ao sistema, e escalabilidade vertical, conforme necessário, para acrescentar processamento e memória ao servidor.
• Um plano de testes robusto.

Para a equipe do projeto, envolva desenvolvedores familiarizados com APIs, o framework escolhido e conceitos de IA generativa. Sua organização pode avaliar se é mais adequado buscar essa equipe internamente ou contratar serviços profissionais externos.

No livro sobre análises incorporadas, Donald Farmer e Jim Horbury oferecem dicas úteis para o planejamento de projetos: "Recomendamos fortemente que você identifique uma série de projetos, cada um com duração máxima de um trimestre comercial, e os defina de forma que, mesmo que apenas o primeiro seja concluído, já tenha se alcançado algum resultado. Cada etapa deve trazer valor comercial e ser, em muitos aspectos, completa em si mesma".

Teste completamente a funcionalidade e a experiência do usuário do ponto de vista do cliente, incluindo os recursos baseados em IA generativa. É importante que os usuários possam navegar facilmente entre o serviço host e análises incorporadas sem precisar clicar no botão de voltar do navegador e recarregar o conteúdo do host.

Certifique-se de testar as visualizações em dispositivos desktop, móveis e tablets. As análises incorporadas devem proporcionar interações fáceis e intuitivas em telas de tamanhos variados, com um tempo de resposta suficientemente rápido para não interromper o fluxo de trabalho do usuário.

Implantação e suporte

Integral à sua estratégia de lançamento será a abordagem preferida da sua organização para infraestrutura e segurança. Você pode já ter diretrizes para o uso da IA generativa que podem ajudar a definir os limites das análises incorporadas baseadas em IA.

Considere realizar programas piloto ou testes beta com um grupo selecionado de partes interessadas internas ou clientes externos para coletar feedback e refinar seu produto antes do lançamento oficial. Use essa oportunidade para identificar qualquer problema de usabilidade ou lacunas de funcionalidade que precisem ser corrigidas.

Desenvolva um plano de comunicação para informar as partes interessadas e os clientes sobre os novos recursos de análise e o possível uso da IA generativa. É útil alertar as pessoas de que, infelizmente, "alucinações" de IA generativa podem ocorrer, em que o modelo fornece informações imprecisas ou incompletas.

Estabeleça um sistema de suporte para tratar dúvidas dos clientes e possíveis problemas, incluindo considerações específicas sobre a incorporação de funcionalidades de IA generativa. Ao trabalhar com fornecedores externos, decida como lidar com questões de suporte de nível um ou dois internamente antes de encaminhar para o fornecedor as perguntas mais complexas de suporte de nível três.

Defina indicadores-chave de desempenho (KPIs) para medir o sucesso do lançamento do produto. Acompanhe métricas como taxas de adoção do cliente, engajamento do usuário, satisfação do cliente e crescimento da receita para avaliar a eficácia da sua estratégia de análises incorporadas e identificar áreas para melhoria.

Introdução às análises incorporadas baseadas em IA da MicroStrategy

Para explorar mais a fundo o potencial das análises incorporadas baseadas em IA para sua organização, considere visitar as páginas de produtos de análises incorporadas da MicroStrategy e agendar uma reunião para discutir suas necessidades. A arquitetura de ponta e aberta da MicroStrategy, complementada por um conjunto abrangente de APIs, permite que as organizações integrem análises de forma contínua em qualquer aplicativo, plataforma ou produto. Essa integração facilita a entrega de experiências analíticas modernas e de qualidade ao consumidor, alimentadas por IA, tornando-as uma parte essencial das ferramentas diárias utilizadas por funcionários, clientes e parceiros. 

Para aqueles que desejam aprofundar sua expertise em inteligência empresarial e produtos com IA, a MicroStrategy oferece uma variedade de programas educacionais, incluindo uma introdução às suas soluções para análises incorporadas baseadas em IA. Com a confiança de centenas de empresas globais e agências do setor público, a MicroStrategy se destaca como a maior fornecedora independente do mundo de análises abrangentes e baseadas em IA em grande escala, mesmo enquanto outras empresas de BI e IA passaram por aquisições, fusões ou desinvestimentos. Para entender como incorporar inteligência em todos os aplicativos utilizados pela sua organização, consulte o guia da MicroStrategy sobre como tornar cada aplicativo inteligente com as análises incorporadas.