{"id":8796,"date":"2020-06-16T09:00:37","date_gmt":"2020-06-16T16:00:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=8796"},"modified":"2025-06-13T23:11:12","modified_gmt":"2025-06-14T06:11:12","slug":"analytics-customer-use-cases","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/pt\/analytics-customer-use-cases\/","title":{"rendered":"Couchbase Analytics: Momentos da verdade revelados pelos clientes!"},"content":{"rendered":"

Introdu\u00e7\u00e3o<\/span><\/h2>\n

Recentemente, entrei para a <\/span>O<\/span><\/a> equipe de produtos para liderar <\/span>An\u00e1lise do Couchbase<\/span><\/a>. Esse servi\u00e7o de an\u00e1lise permite que nossos clientes avaliem opera\u00e7\u00f5es comerciais quase em tempo real, obtenham insights dos dados e tomem decis\u00f5es \u00e1geis para expandir o crescimento dos neg\u00f3cios.<\/span><\/p>\n

Em minhas primeiras semanas na Couchbase, tive a oportunidade de me reunir com v\u00e1rios clientes para saber \"por que\" e \"como\" eles usam o Couchbase Analytics. Esse exerc\u00edcio ajudou minha equipe a pensar do ponto de vista do cliente e avaliar quais recursos s\u00e3o mais importantes para os clientes. Mais importante ainda, aprendemos como poder\u00edamos agir com base no feedback deles. Neste blog, falarei sobre:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Como funciona o Couchbase Analytics<\/span><\/li>\n
  2. Principais pontos problem\u00e1ticos de neg\u00f3cios que abordamos<\/span><\/li>\n
  3. Principais casos de uso do cliente\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    An\u00e1lise do Couchbase<\/span><\/h2>\n

    O Couchbase Server \u00e9 um sistema de banco de dados de c\u00f3digo aberto, distribu\u00eddo, orientado a documentos NoSQL, projetado para fornecer gerenciamento de dados de baixa lat\u00eancia para aplicativos interativos de grande escala da Web, m\u00f3veis e de IoT.<\/span><\/p>\n

    O Couchbase Analytics Service ajuda os usu\u00e1rios a analisar os dados de seus aplicativos. Os usu\u00e1rios fazem isso criando c\u00f3pias de sombra (ou conjuntos de dados) dos dados que gostariam de analisar posteriormente. Quando os conjuntos de dados shadow s\u00e3o criados, eles s\u00e3o conectados ao Data Service e todas as altera\u00e7\u00f5es nos dados operacionais s\u00e3o refletidas no Analytics Service quase em tempo real. Os usu\u00e1rios corporativos podem ent\u00e3o consultar os dados do Analytics usando <\/span>N1QL para an\u00e1lises<\/span><\/a> sem reduzir a velocidade dos dados operacionais ou dos servi\u00e7os de consulta. <\/span>Veja a Figura 1 abaixo.<\/span><\/i><\/p>\n

    \"How<\/p>\n

    O Analytics Service \u00e9 especialmente valioso quando voc\u00ea n\u00e3o conhece todos os aspectos da consulta com anteced\u00eancia - por exemplo, se os padr\u00f5es de acesso aos dados mudam com frequ\u00eancia, ou se voc\u00ea deseja evitar a cria\u00e7\u00e3o de um \u00edndice para cada padr\u00e3o de acesso aos dados, ou se deseja executar consultas ad hoc para explora\u00e7\u00e3o ou visualiza\u00e7\u00e3o de dados. Voc\u00ea pode saber mais sobre quando usar o Query Service em vez do Analytics Service <\/span>aqui<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

    Abordar os pontos problem\u00e1ticos e gerar insights<\/span><\/h2>\n

    Para entender melhor as jornadas de uso do produto de nossos clientes, quer\u00edamos saber mais sobre os pontos problem\u00e1ticos de neg\u00f3cios que os levaram a usar o Couchbase Analytics. Estes s\u00e3o os tr\u00eas principais pontos problem\u00e1ticos:<\/span><\/p>\n

      \n
    1. As cargas de trabalho operacionais est\u00e3o sendo fortemente afetadas<\/b> por <\/span>consultas anal\u00edticas <\/span>em n\u00f3s de dados operacionais. (Os exemplos incluem a coloca\u00e7\u00e3o de pedidos, o gerenciamento de dispositivos e perfis de usu\u00e1rios ao processar tarefas anal\u00edticas para executar relat\u00f3rios operacionais e pain\u00e9is como o Customer 360).<\/span><\/li>\n
    2. Necessidade de realizar experimentos de ci\u00eancia de dados em tempo quase real <\/b>e obter insights mais r\u00e1pidos sobre o consumidor sem precisar primeiro extrair, transformar e carregar dados (ETL) em um data warehouse corporativo, onde o esquema \u00e9 menos flex\u00edvel.<\/span><\/li>\n
    3. Incapacidade de executar com efici\u00eancia consultas anal\u00edticas ad hoc complexas <\/b>usando o Query Service e, como resultado, o desempenho da consulta \u00e9 menos desej\u00e1vel. (Exemplos de tais consultas incluem o impacto na receita de empresas de sa\u00fade devido \u00e0 COVID-19).<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

      Casos de uso do cliente<\/span><\/h2>\n

      Perguntamos aos nossos clientes como eles usam o Couchbase Analytics para impactar seus neg\u00f3cios e quais perguntas de an\u00e1lise de dados eles fazem para permitir decis\u00f5es \u00e1geis. Aqui est\u00e3o alguns casos de uso espec\u00edficos que s\u00e3o representativos de nossos clientes como um todo:<\/span><\/p>\n

      Fidelidade do cliente e ofertas promocionais<\/span><\/h3>\n

      Esse cliente \u00e9 um dos maiores varejistas da Europa, com mais de 1.000 mercearias. Seus fluxos de dados operacionais s\u00e3o provenientes de caixas registradoras, aplicativos da Web, scanners e mais de 1.500 sistemas de ponto de venda, com mais de 2 milh\u00f5es de recebimentos de caixa por ano. O Couchbase Analytics permitiu que eles isolassem<\/span> cargas de trabalho anal\u00edticas <\/b>de <\/span>cargas de trabalho operacionais<\/b>, fornecer <\/span>tempos de resposta r\u00e1pidos<\/b>,<\/span> e simplificar as an\u00e1lises de recebimentos, produtos, pre\u00e7os e outros dados de mais de 18 milh\u00f5es de clientes. Principais perguntas respondidas: Com base nos padr\u00f5es de compra dos consumidores, quais clientes e quais produtos devo segmentar para fornecer <\/span>ofertas promocionais otimizadas <\/b>que ir\u00e1 <\/span>aumentar a fidelidade do cliente?<\/b><\/p>\n

      Segmenta\u00e7\u00e3o de clientes e experimentos \u00e1geis de ci\u00eancia de dados<\/span><\/h3>\n

      Outro cliente \u00e9 um l\u00edder mundial em entrega de refei\u00e7\u00f5es, com 16 mil lojas que entregam 3 milh\u00f5es de itens alimentares em 85 pa\u00edses todos os dias. Eles usam o Couchbase Analytics para direcionar ofertas aos consumidores em <\/span>quase em tempo real a cada poucas horas<\/b> em vez de levar semanas ou meses, como costumava acontecer. Eles <\/span>eliminou a necessidade de ETL<\/b> para o data warehouse e reduziu o tempo para <\/span>realizar experimentos de ci\u00eancia de dados<\/b>,<\/span> permitindo, assim, modelos \u00e1geis de minera\u00e7\u00e3o de dados, como pontua\u00e7\u00e3o de propens\u00e3o baseada em comportamentos de pedidos. Principais perguntas respondidas: Quais promo\u00e7\u00f5es para o cliente oferecer com base no tamanho m\u00e9dio da transa\u00e7\u00e3o, na frequ\u00eancia anual de compras e no n\u00famero de pedidos? <\/span>valor da vida \u00fatil do cliente<\/b> impulsionado pela segmenta\u00e7\u00e3o de clientes?<\/span><\/p>\n

      Gerenciamento de receitas do setor de sa\u00fade<\/span><\/h3>\n

      Esse \u00faltimo cliente \u00e9 l\u00edder do setor em solu\u00e7\u00f5es de integra\u00e7\u00e3o de receitas para organiza\u00e7\u00f5es de sa\u00fade, como hospitais e cl\u00ednicas. Quando rearquitetaram toda a sua plataforma de dados, usaram o Couchbase para <\/span>atender ao aumento do crescimento de dados e melhorar a escalabilidade<\/b>. Eles tamb\u00e9m mudaram para o Couchbase Analytics, o que lhes permite usar o poderoso <\/span>N1QL para an\u00e1lises<\/span><\/a> (SQL++), <\/span>dados da parti\u00e7\u00e3o<\/b> por agrega\u00e7\u00f5es de tempo, e <\/span>otimizar a carga do sistema<\/b> para <\/span>proporcionar um desempenho previs\u00edvel<\/b>. Principais perguntas respondidas: Quais s\u00e3o as<\/span> Efeitos da COVID-19 nos neg\u00f3cios<\/b>? Quais tend\u00eancias em visitas, altas, cancelamentos e procedimentos podem ajudar a minimizar o impacto da perda de receita?<\/span><\/p>\n

      Resumo<\/span><\/h2>\n

      Os \u00faltimos dois meses foram extremamente motivadores e empolgantes para mim, pois ouvi muitos clientes falarem sobre seus momentos de vit\u00f3ria. O feedback dos clientes \u00e9 o combust\u00edvel que aprimora nossos produtos, valida nossos investimentos em produtos e molda nossos roteiros de produtos para apoiar as estrat\u00e9gias e o sucesso de nossos clientes. Mais importante ainda, as opini\u00f5es dos clientes nos ajudam a cultivar um relacionamento mais forte e uma compreens\u00e3o mais profunda de suas necessidades. A satisfa\u00e7\u00e3o do cliente deve ser o principal objetivo de qualquer empresa, e estou ansioso para trabalhar com nossos clientes para ajud\u00e1-los a analisar dados e atingir suas metas usando <\/span>An\u00e1lise do Couchbase<\/span><\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

      Para concluir, apresentamos a seguir os principais benef\u00edcios e diferenciais do Analytics Service:<\/span><\/p>\n

      \"\"<\/p>\n

      Agradecemos \u00e0s nossas equipes de gerenciamento de produtos, engenharia e marketing por suas valiosas contribui\u00e7\u00f5es para esta publica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

      Recursos de an\u00e1lise<\/span><\/h2>\n