O que é análise aumentada?

Entender a análise ampliada

Tradicionalmente, as complexidades da análise de dados cabiam aos profissionais de dados. Eles tinham o conhecimento, a experiência e o software necessários para executar os principais processos no ciclo de vida da análise de dados, que inclui exploração e preparação de dados, design e desenvolvimento de modelos e geração e disseminação de insights. Muitas vezes manual e entediante, o trabalho podia levar dias, semanas ou mais. À margem, as equipes de negócios aguardam por informações para orientar suas decisões e ações.

No entanto, dada a velocidade com que as empresas devem operar agora em ambientes digitais altamente competitivos, os tomadores de decisão simplesmente não podem esperar. Eles precisam de insights mais profundos e em maior quantidade, mais rápido do que nunca. Contudo, a maioria das equipes de ciência de dados não consegue dimensionar suas operações com rapidez suficiente para acompanhar as demandas de análises de dados, um desafio composto por big data e outros armazenamentos de dados grandes e complexos.

Usando IA (inteligência artificial) e tecnologias relacionadas, a análise aumentada ajuda a transformar a forma como as empresas geram, consomem e compartilham BI (business intelligence) e BA (análise de negócios).

Há três componentes principais na análise aumentada:

1. ML (Aprendizado de Máquina). Um tipo de IA, o ML usa algoritmos para pesquisar rapidamente dados históricos, identificar padrões, detectar desvios e gerar insights e recomendações. Os modelos de ML são aprimorados com o uso de big data e aprendem continuamente com novos dados estruturados e não estruturados, sem intervenção humana. Os modelos de ML fundamentam a maioria dos recursos de análise aumentada.
2. Tecnologias de linguagem natural. Seres humanos e computadores podem se comunicar mais facilmente por meio do NLP (processamento de linguagem natural), que interpreta a linguagem humana para computadores, e da NLG (geração de linguagem natural), que traduz o código do computador em linguagem humana. Como resultado, os empresários podem interagir com as máquinas em sessões de perguntas e respostas, usando um domínio familiar e termos do setor.
3. Automação. Tecnologias orientadas por ML automatizam tarefas manuais rotineiras no ciclo de vida da análise de dados. Isso reduz significativamente o tempo necessário para criar, treinar e implantar modelos de ML. Por exemplo, auxiliados por prompts gerados automaticamente, funcionários técnicos e não técnicos descobrem e preparam dados brutos com mais rapidez. Perto do fim do ciclo de vida, relatórios baseados em texto, criados e distribuídos automaticamente com a frequência especificada pelo usuário, aceleram o compartilhamento de insights.

Fazendo jus a seu nome, a análise aumentada não substitui, mas aumenta a inteligência, a intuição e a curiosidade humanas. Usando dicas contextuais e comportamentais coletadas dos usuários ao longo do tempo, os modelos de ML avaliam a intenção e as preferências humanas e oferecem insights, diretrizes e recomendações apropriados por meio de linguagem natural. Eles deixam a tomada de decisão real para as pessoas.

Os benefícios da análise aumentada e das ferramentas de análise aumentada

A jornada de análise aumentada de sua empresa pode estar apenas começando, mas vale a pena. Considere as vantagens de usar ferramentas de BI aumentadas:

• Tomada de decisões aprimorada. A análise aumentada ajuda os empresários a se apropriar mais da análise de dados e gerar insights práticos. A consolidação de métricas específicas, KPIs (indicadores chave de desempenho) e outras informações em painéis de dados e relatórios personalizados torna os dados complexos mais compreensíveis. Além disso, o narrativa de dados habilita narrativas em linguagem natural que contextualizam ainda mais os dados com gráficos e diagramas.
• Democratização de dados. Quando mais pessoas de todos os departamentos se envolvem na análise de dados, o conhecimento sobre dados aumenta. Com o tempo, a cultura organizacional muda. Mais equipes se sentem à vontade para trabalhar com dados e colaborar para agregar valor comercial com eles.
• Preparação de dados mais rápida. O processo de criação de conjuntos de dados necessários para criar, testar e treinar modelos de ML é simplificado por meio da preparação de dados aumentada. Orientados por recomendações adaptadas aos requisitos de seus projetos, os usuários podem escolher e consolidar conjuntos de dados; limpar, formatar e enriquecer conjuntos de dados e encontrar novos conjuntos de dados para otimizar ainda mais os modelos de ML.
• Viés analítico reduzido. O viés causado por conjuntos de dados incompletos, suposições incorretas e falta de contexto leva a resultados imprecisos e não confiáveis. Os algoritmos de ML, que analisam grandes volumes de dados, e os fluxos de trabalho automatizados, que reduzem erros manuais, minimizam o viés.
• Economia de tempo e custo. Com menos processos manuais, as equipes de ciência de dados podem ser mais produtivas e dedicar mais recursos a iniciativas de análise de alto nível. Além disso, à medida que as equipes de negócios aumentam seu conhecimento sobre dados, podem lidar com projetos de análise mais simples, liberando ainda mais os cientistas de dados para tarefas mais complexas.

Desafios das ferramentas de análise aumentada

Sendo integrais a muitas soluções corporativas de BI e BA, as ferramentas de análise aumentada aproveitam as tecnologias de IA, respeitando a inteligência humana.

Ainda assim, sua empresa deve estar preparada para lidar com obstáculos comuns que tornam a adoção mais lenta. Os desafios potenciais incluem:

• Equívocos sobre a IA. Alguns funcionários podem temer que as tecnologias de IA os substituam. Comunique-se de forma aberta e ajude-os a entender que a IA tem limitações. A análise aumentada depende da iniciativa humana e do conhecimento do domínio para agregar valor.
• Conhecimento insuficiente sobre dados. Realize workshops e disponibilize mentores para ajudar as equipes de negócios a abordar a análise com confiança. Ensine aos usuários os principais conceitos e frases sobre dados e como pensar sobre os dados de maneiras que ajudem sua equipe e sua empresa. Destaque os projetos de análise aumentada bem-sucedidos.
• Gerenciamento ineficaz de dados e modelos. Treine os modelos de ML usando dados abrangentes e atuais, livres de erros e viés, e atualize regularmente os algoritmos para lidar com ativos de dados em evolução. Com dados de alta qualidade e modelos robustos, seus usuários confiarão nas ferramentas para ajudá-los a gerar insights precisos e oportunos.
• Resultados irrelevantes. Mostre aos usuários como gerar informações significativas para suas funções e responsabilidades. Caso contrário, eles ficarão frustrados e perderão tempo filtrando resultados irrelevantes.
• Escalabilidade e capacidade de computação insuficientes. Dependendo de seus recursos de TI, um aumento nos volumes de informações e nos requisitos de processamento pode afetar os tempos de resposta.

Integrando a análise aumentada para o sucesso dos negócios

O “tempo rápido para obter insights” é crucial para a capacidade de sua empresa de estabelecer e manter uma vantagem competitiva. O "tempo rápido para obter insights significativos" é ainda mais crucial. As ferramentas de análise aumentada podem ajudar as pessoas certas a gerar as informações adequadas para que estejam prontas quando necessário.

Com o BI aumentado, os empresários lidam com os dados por meio de interações conversacionais personalizadas que permitem considerar os dados de novos ângulos e gerar insights pertinentes a suas funções. Além disso, com o uso de recursos de análise aumentada com ferramentas de análise de negócios, eles podem obter informações mais claras sobre eventos e tendências e, depois, planejar de forma proativa, em vez de simplesmente reagir.

Analisando os dados com rapidez e precisão, as organizações tomam melhores decisões de negócios e formulam estratégias mais eficazes. Com o tempo, elas podem alcançar maior crescimento e receitas.