O que é a análise aumentada?

Compreender a análise aumentada

Tradicionalmente, os meandros da análise de dados pertenciam aos profissionais de dados. Tinham os conhecimentos, as competências e o software necessários para executar processos fundamentais 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 informações. Muitas vezes manual e tedioso, o trabalho pode levar dias, semanas ou mais. As equipas comerciais aguardavam por informações para tomarem decisões e agirem.

No entanto, dada a rapidez com que as empresas devem agora operar em ambientes digitais altamente competitivos, os decisores simplesmente não podem esperar. Precisam de uma maior quantidade de informações mais aprofundadas, mais rapidamente do que nunca. No entanto, a maioria das equipas da ciência de dados não conseguem dimensionar as respetivas operações com a rapidez necessária para acompanhar as exigências de análise de dados, e o problema agrava-se devido aos macrodados e outros arquivos de dados grandes e complexos.

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

Três componentes fundamentais compõem a análise aumentada:

1. Machine learning (ML). Um tipo de IA, o ML utiliza algoritmos para pesquisar rapidamente dados históricos, identificar padrões, determinar desvios e gerar informações e recomendações. Os modelos de ML prosperam nos cenários de macrodados e aprendem continuamente com novos dados estruturados e não estruturados, sem intervenção humana. Os modelos de ML são a base da maioria das capacidades de análise aumentada.
2. Tecnologias de linguagem natural. Humanos e computadores podem conversar mais facilmente entre si através do processamento de linguagem natural (NLP), que interpreta a linguagem humana para computadores, e a geração de linguagem natural (NLG), que traduz o código do computador para linguagem humana. Como resultado, os empresários podem interagir com máquinas em sessões bidirecionais de perguntas e respostas utilizando termos familiares do domínio e setor.
3. Automatização. As tecnologias orientadas por ML automatizam tarefas manuais de rotina em todo o ciclo de vida da análise de dados. Isto reduz significativamente o tempo necessário para criar, preparar e implementar modelos de ML. Por exemplo, auxiliadas por pedidos gerados automaticamente, as pessoas com ou sem conhecimentos técnicos descobrem e preparam rapidamente dados não processados. Perto do fim do ciclo de vida, os relatórios baseados em texto (criados e distribuídos automaticamente com a frequência especificada pelo utilizador) aceleram a partilha de informações.

Fiel ao seu nome, a análise aumentada não substitui, mas antes aumenta a inteligência humana, a intuição e a curiosidade. Com base em pistas contextuais e comportamentais recolhidas pelos utilizadores ao longo do tempo, os modelos de ML avaliam a intenção e as preferências humanas e oferecem informações, orientações e recomendações adequadas através da linguagem natural. Deixam a tomada de decisão real para as pessoas.

Os benefícios da análise aumentada e das ferramentas de análise aumentada

A sua empresa pode estar no início do percurso de adoção da análise aumentada, mas irá constatar de imediato que as vantagens são inúmeras. Considere as vantagens de utilização de ferramentas de BI aumentada:

• Tomada de decisões melhorada. A análise aumentada ajuda os empresários a assumir a propriedade da análise de dados e a gerar informações acionáveis. A consolidação de métricas específicas, indicadores chave de desempenho (KPIs) e outras informações em dashboards de dados e relatórios personalizados torna os dados complexos mais compreensíveis. Além disso, as narrativa de histórias dos dados permitem narrativas de linguagem natural que contextualizam ainda mais os dados com gráficos e tabelas.
• Democratização de dados. Quando mais pessoas de todos os departamentos se envolvem na análise de dados, a literacia de dados aumenta. Com o tempo, a cultura organizacional muda. Mais equipas sentem-se confortáveis em trabalhar com dados e colaborar para criar valor de negócio.
• Preparação de dados mais rápida. O processo de criação de conjuntos de dados necessários para criar, testar e preparar modelos de ML é simplificado graças à preparação de dados aumentada. Com base em recomendações adaptadas às necessidades do projeto, os utilizadores podem escolher e consolidar conjuntos de dados; limpar, formatar e enriquecer conjuntos de dados e encontrar novos conjuntos de dados para otimizarem ainda mais os modelos de ML.
• Desvio analítico reduzido. O desvio causado por conjuntos de dados incompletos, pressupostos inadequados e falta de contexto gera resultados imprecisos e não fidedignos. Os algoritmos de ML que analisam grandes volumes de dados e os fluxos de trabalho automatizados que reduzem erros manuais minimizam o desvio.
• Poupança de tempo e custos. Com menos processos manuais, as equipas da ciência de dados podem ser mais produtivas e dedicar mais recursos a iniciativas de análise de nível superior. Além disso, à medida que as equipas de negócios aumentam a respetiva literacia de dados, podem levar a cabo projetos de análise mais simples de modo a libertar ainda mais os cientistas de dados para tarefas mais complexas.

Desafios das ferramentas de análise de dados

Integradas em muitas soluções empresariais de BI e BA, as ferramentas de análise aumentada tiram partido das tecnologias de IA, respeitando a inteligência humana.

Ainda assim, a sua empresa deve estar preparada para enfrentar obstáculos comuns que atrasam a adoção. Os desafios potenciais incluem:

• Equívocos sobre a IA. Alguns colaboradores podem temer que as tecnologias de IA os vão substituir. Comunique abertamente e ajude-os a compreender que a IA tem limitações. A análise aumentada depende da iniciativa humana e dos conhecimentos do domínio para fornecer valor.
• Literacia de dados insuficiente. Realize workshops e disponibilize mentores para ajudar as equipas de negócios a adotar a análise com confiança. Ensine os conceitos e as expressões essenciais sobre dados aos utilizadores, e também como devem encará-los de modo a ajudarem a respetiva equipa e empresa. Destaque projetos de análise aumentada de êxito.
• Gestão ineficaz de dados e modelos. Prepare modelos de ML com dados atuais abrangentes que estão isentos de erros e desvios, e atualize regularmente algoritmos para lidar com ativos de dados em evolução. Com dados de alta qualidade e modelos robustos, os seus utilizadores vão confiar nas ferramentas para os ajudar a gerar informações oportunas e precisas.
• Resultados irrelevantes. Mostre aos utilizadores como gerar informações relevantes para as respetivas funções e responsabilidades. Caso contrário, vão ficar cada vez mais frustrados e perder tempo com a filtragem de resultados irrelevantes.
• Poder computacional e escalabilidade insuficientes. Dependendo das suas capacidades de TI, um aumento no volume de informações e requisitos de processamento pode afetar os tempos de resposta.

Integração da análise aumentada para o sucesso do negócio

A rapidez de obtenção de informações é crucial para a capacidade de a sua empresa estabelecer e manter uma vantagem competitiva. A rapidez de obtenção de informações significativas é ainda mais crucial. As ferramentas de análise aumentada podem ajudar as pessoas certas a gerar as informações certas para que estejam prontas quando forem necessárias.

Com o BI aumentado, os empresários lidam com os dados por meio de interações conversacionais personalizadas que lhes permitem considerar dados de novos ângulos e gerar informações pertinentes para as respetivas funções. Além disso, ao utilizarem capacidades de análise aumentada com ferramentas de análise de negócios, podem obter uma perspetiva mais clara dos eventos e tendências e, em seguida, planear proativamente em vez de simplesmente reagirem.

Ao analisarem os dados de forma rápida e precisa, as organizações tomam melhores decisões de negócio e formulam estratégias mais eficazes. Ao longo do tempo, podem gerar maior crescimento e mais receitas.