Analytics 2.0: como a IA está transformando o Business Intelligence e os insights de dados
A inteligência e a análise de negócios percorreram um longo caminho na última década. Com a ascensão do big data e dos algoritmos avançados de IA, as ferramentas analíticas podem agora fornecer insights sem precedentes para impulsionar a tomada de decisões mais inteligentes. Esta nova era de análises avançadas está sendo chamada de Analytics 2.0.
As soluções Analytics 2.0 aproveitam o poder do aprendizado de máquina e do processamento de linguagem natural para extrair insights mais profundos dos dados. Eles podem automatizar a preparação de dados, encontrar correlações ocultas e gerar modelos preditivos para prever resultados futuros. Como resultado, as organizações podem passar da visão retrospectiva para a previsão e operar de forma mais inteligente. Este artigo explorará os principais recursos do Analytics 2.0 e como as empresas podem usar essas ferramentas para tomar decisões baseadas em dados em tempo real.
Organização automatizada de dados
No passado, os analistas passavam a maior parte do tempo coletando dados de diferentes fontes e preparando-os para análise. A organização de dados consiste em tarefas como identificação, limpeza, normalização, transformação e integração de dados. Este processo manual é tedioso e demorado.
Com soluções Analytics 2.0 como Alteryx e Trifacta, essas tarefas de organização de dados podem ser automatizadas com interfaces simples de arrastar e soltar. Os usuários não precisam conhecer linguagens de programação como Python ou R. As plataformas usam aprendizado de máquina para aprender tipos de dados, detectar anomalias e corrigir problemas. Isso reduz o tempo gasto na preparação de dados de 80% para apenas 10-20%.
A organização automatizada de dados fornece uma visão unificada dos dados de toda a organização. Ele permite uma iteração analítica mais rápida, eliminando o atrito no processo de preparação de dados. Os analistas podem se concentrar em análises de alto valor em vez de trabalho pesado.
Geração de linguagem natural para insights
As ferramentas tradicionais de business intelligence podem gerar visualizações de dados e painéis para insights. No entanto, requer um esforço manual significativo para interpretar os resultados e criar narrativas de acompanhamento.
Plataformas analíticas 2.0, como a Narrative Science, aproveitam a geração de linguagem natural (NLG) para automatizar relatórios narrativos. Os usuários podem obter resumos pré-escritos explicando as principais tendências, correlações e previsões encontradas nos dados. NLG usa regras linguísticas e IA para traduzir padrões de dados em texto legível por humanos.
O NLG fornece insights com mais rapidez, eliminando a necessidade de análises e relatórios manuais. As narrativas geradas automaticamente são consistentes, livres de erros e eliminam preconceitos humanos. Usuários sem experiência em análise podem compreender facilmente os insights e tomar decisões baseadas em dados com mais rapidez.
Análise Conversacional
O Analytics 2.0 fornece insights por meio de interfaces conversacionais usando chatbots e assistentes virtuais. Os usuários podem obter respostas a perguntas analíticas simplesmente digitando ou falando as perguntas em linguagem natural.
Fornecedores como ThoughtSpot e IBM Watson Analytics estão fornecendo plataformas analíticas acionadas por voz. Os usuários podem fazer perguntas e fazer perguntas adicionais para detalhar os dados. O assistente virtual entende o contexto e a intenção do usuário.
A análise conversacional torna a exploração de dados intuitiva. Usuários casuais e executivos de negócios podem acessar insights sem conhecimento analítico profundo. A UX conversacional democratiza a análise em toda a organização.
Análise aumentada
As ferramentas tradicionais de business intelligence dependem totalmente da análise manual. Isso limita os insights que os humanos podem gerar por conta própria. A análise aumentada combina os pontos fortes das máquinas e dos humanos.
Plataformas como SAP Analytics Cloud usam algoritmos de ML para automatizar a geração de insights. Os algoritmos analisam autonomamente grandes conjuntos de dados para detectar correlações, padrões e tendências perdidas pelos humanos. Os usuários obtêm uma vantagem inicial nos insights.
No entanto, os humanos podem substituir o sistema e validar insights gerados por máquinas. Isso combina a velocidade das máquinas com a supervisão humana. As soluções de análise aumentada fornecem insights confiáveis em grande escala.
Inteligência Contínua
A análise tradicional concentra-se em dados históricos para fornecer uma visão retrospectiva. Mas o desempenho passado pode não prever com precisão os resultados futuros. A inteligência contínua utiliza fluxos de dados em tempo real para permitir a previsão.
Ferramentas analíticas 2.0 como Striim integram-se a fontes de dados de streaming, como sensores IoT e fluxos de cliques. Eles executam modelos automatizados à medida que dados em tempo real chegam para detectar anomalias e gerar alertas. Os usuários obtêm insights instantâneos sobre tendências e mudanças emergentes.
Isso muda as organizações de relatórios estáticos em lote para análises sempre ativas. A inteligência contínua ajuda os usuários a identificar oportunidades ou ameaças e responder rapidamente para obter vantagem competitiva.
Análise Preditiva
A análise descritiva responde ao que aconteceu. A análise diagnóstica responde por que algo aconteceu. A análise preditiva usa ML para responder o que pode acontecer no futuro.
As soluções Analytics 2.0 podem ingerir grandes conjuntos de dados históricos para treinar modelos preditivos. Esses modelos aprendem padrões de dados complexos para prever probabilidades e resultados futuros. Os usuários podem antecipar a demanda futura, prevenir falhas de equipamentos e reduzir riscos.
Por exemplo, a manutenção preditiva utiliza sensores para monitorar equipamentos e prever as necessidades de manutenção antes que ocorram falhas. A análise preditiva eleva a tomada de decisões baseada em dados para o próximo nível.
Análise Prescritiva
O estágio mais avançado da análise é a análise prescritiva. Ele recomenda o melhor curso de ação para os usuários. O sistema aprende regras e restrições de decisão ideais a partir de dados históricos.
Quando os usuários chegam a um ponto de decisão, a análise prescritiva examina todas as opções e prevê os resultados. Ele prescreve a decisão que levará ao resultado comercial desejado. Por exemplo, uma plataforma de cadeia de abastecimento pode prescrever as políticas de inventário ideais.
A análise prescritiva permite a automação de decisões baseadas em dados. Os usuários podem eliminar suposições em decisões complexas. Eles podem tomar decisões melhores de forma consistente com base em insights de dados.
IA explicável
As ferramentas Analytics 2.0 usam modelos avançados de aprendizado de máquina, como redes neurais de aprendizado profundo. Esses modelos são caixas pretas complexas que fornecem insights altamente precisos. No entanto, o funcionamento interno não é facilmente explicável.
A falta de explicabilidade pode impedir a adoção de análises baseadas em IA. Técnicas explicáveis de IA ajudam a decifrar como os modelos chegam aos insights. Os fornecedores estão incorporando recursos de interpretabilidade do modelo nas soluções Analytics 2.0.
Com IA explicável, os usuários podem validar as recomendações do modelo de forma lógica. Isso aumenta a confiança nos insights gerados pela IA. Os especialistas no assunto também podem refinar ainda mais os modelos.
Democratização do Analytics
Historicamente, as habilidades analíticas têm sido escassas. Os analistas de dados prepararam relatórios que as partes interessadas tiveram dificuldade em interpretar. O Analytics 2.0 finalmente democratiza a análise para as massas.
As plataformas analíticas modernas têm interfaces fáceis de arrastar e soltar. A geração automatizada de insights também reduz a necessidade de habilidades técnicas. Com a análise conversacional, até mesmo usuários não técnicos podem acessar insights por meio de linguagem natural.
A análise não está mais limitada aos cientistas de dados. Os profissionais do conhecimento em toda a organização podem aproveitar os dados para aumentar a produtividade e a tomada de decisões sem conhecimentos analíticos profundos.
Operacionalização de Modelos
Tradicionalmente, os analistas de dados constroem modelos em programas estatísticos como R e Python. Os modelos geram insights, mas permanecem separados dos fluxos de trabalho de negócios.
Com as soluções Analytics 2.0, esses modelos podem ser operacionalizados e integrados em aplicativos. Por exemplo, um modelo de manutenção preditiva pode ser implantado no chão de fábrica para recomendar ordens de manutenção automaticamente.
A operacionalização permite que as organizações atuem com base nos insights dos modelos analíticos em tempo real. Os modelos conduzem decisões automatizadas e otimizam continuamente os processos de negócios por meio de ciclos de feedback.
Análise baseada em nuvem
As plataformas analíticas tradicionais exigiam uma infraestrutura local que era cara e inflexível. A análise baseada em nuvem oferece uma alternativa flexível e escalável sem investimentos em hardware.
Plataformas líderes como Google BigQuery e Amazon QuickSight são serviços de análise em nuvem totalmente gerenciados. As empresas podem começar pequenas e expandir continuamente à medida que as necessidades aumentam. A nuvem também lida com a manutenção e atualizações da infraestrutura nos bastidores.
Com suporte multilocatário, a análise em nuvem permite fácil colaboração entre equipes distribuídas. Os usuários podem desenvolver modelos na nuvem e compartilhar painéis, garantindo a governança dos dados. A nuvem também permite acesso a análises de qualquer dispositivo globalmente.
Visualização de dados
Os dados brutos por si só fornecem poucos insights. A visualização avançada transforma dados em tabelas, gráficos e mapas interativos para revelar insights. As plataformas Analytics 2.0 incluem recursos de visualização poderosos.
Além dos gráficos básicos, eles fornecem recursos visuais especializados, como mapas de calor, análise de funil e mapas geoespaciais. Os usuários podem destacar tendências, valores discrepantes e padrões nos dados por meio de recursos visuais atraentes. Os detalhamentos fornecem uma investigação mais profunda.
A visualização inteligente recomenda automaticamente os tipos de gráficos corretos com base na estrutura de dados. Usuários sem experiência em análise podem criar visualizações significativas arrastando e soltando facilmente. Visuais fotorrealistas tornam os insights mais intuitivos.
Aceleradores analíticos
Alguns casos de uso de análise, como previsão de demanda, segmentação de clientes e otimização de estoque, exigem modelagem complexa. O desenvolvimento de modelos do zero exige tempo e recursos significativos.
As soluções Analytics 2.0 fornecem aceleradores analíticos pré-construídos para casos de uso comuns. Eles contêm algoritmos preditivos incorporados, adaptados ao problema de negócios.
Os aceleradores analíticos permitem que as empresas comecem mais rapidamente com modelos comprovados. Os cientistas de dados também podem usar aceleradores como ponto de partida, em vez de construir modelos do zero. O tempo para implementar análises reduz drasticamente.
Análise Colaborativa
Tradicionalmente, a análise tem sido um esforço isolado. Indivíduos ou equipes desenvolvem modelos em silos, levando a insights fragmentados. A colaboração permite um melhor compartilhamento de dados e descobertas.
As plataformas Analytics 2.0 promovem a colaboração com fluxos de trabalho e painéis compartilháveis. Comentários e anotações permitem discussões sobre insights. As ACLs controlam o acesso a dados confidenciais.
A análise colaborativa quebra silos e permite que as organizações aproveitem o conhecimento coletivo de dados. Os modelos integram insights de todos os departamentos para uma visão holística. A democratização amplifica o impacto.
Analítica Integrada
Para que a análise tenha impacto nas decisões, ela precisa estar profundamente integrada aos fluxos de trabalho de negócios. Mas os usuários muitas vezes precisam alternar entre aplicativos analíticos e sistemas operacionais separados.
As plataformas modernas permitem que a análise seja incorporada de forma nativa em aplicativos por meio de APIs e microsserviços. Os insights surgem perfeitamente em tempo real durante o fluxo de trabalho.
A análise incorporada potencializa processos baseados em dados, como fabricação inteligente, manutenção preditiva, personalização em tempo real e muito mais. A operacionalização da análise acelera o ROI.
Conclusão
A análise evoluiu significativamente a partir de simples relatórios e inteligência de negócios. O advento das soluções Analytics 2.0 orientadas por IA desbloqueia recursos revolucionários, como descoberta automatizada de insights, narrativas baseadas em PNL, análises conversacionais e recomendações prescritivas. As empresas podem aproveitar insights mais profundos dos dados para aprimorar o planejamento estratégico e a tomada de decisões baseada em dados. As soluções Analytics 2.0 democratizam o acesso a análises poderosas para usuários em toda a organização, permitindo culturas generalizadas baseadas em dados. À medida que a IA e a aprendizagem automática continuam a amadurecer, a análise tornar-se-á ainda mais inteligente. As empresas que aproveitarem a onda do Analytics 2.0 obterão vantagem competitiva sustentada através de decisões inteligentes e orientadas para a previsão.
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