Nos dias de hoje, a análise de dados tornou-se um aspecto crucial, dado o aumento da complexidade e dificuldade na interpretação das informações.
A Análise Aumentada surge como uma solução, auxiliando empresas e utilizadores a compreenderem dados com facilidade, através do uso de aprendizado de máquina e inteligência artificial. Este artigo irá aprofundar o conceito de análise aumentada.
A Relevância da Compreensão de Dados para Negócios
Os dados de uma empresa representam um conjunto de informações e estatísticas, incluindo dados analíticos brutos, feedback de clientes, números de vendas e outros. A coleta e análise de dados são componentes fundamentais para qualquer negócio.
Aqui estão algumas razões que justificam a importância da compreensão de dados para o seu negócio:
- A compreensão dos dados permite que uma empresa tome decisões mais assertivas sobre a aquisição de novos clientes, o aumento das vendas, a melhoria do atendimento ao cliente e muito mais.
- A monitorização e a análise de dados podem auxiliar as empresas a identificar problemas e falhas de desempenho.
- Os dados oferecem aos líderes de negócios a possibilidade de realizar previsões de mercado mais precisas, utilizando informações em tempo real.
- Além do aumento nas vendas e receitas, os dados ajudam as empresas a otimizar o fluxo de caixa, bem como a gestão financeira eficiente.
- Os dados contribuem para a otimização do tempo e dos recursos das equipas, aumentando a produtividade e aperfeiçoando os processos de negócio.
O Conceito de Análise Aumentada
Impulsionada por inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), a análise aumentada facilita a preparação de dados, a geração de insights e a explicação desses insights. Este tipo de análise ajuda empresas e analistas a trabalhar com dados de forma mais rápida, precisa e eficaz.
A análise aumentada é destinada a utilizadores de negócios e executivos que desejam obter valor e insights dos dados sem precisar de grande proficiência técnica. A tecnologia permite que os utilizadores localizem rapidamente dados relevantes, os analisem e obtenham informações valiosas para as suas operações.
Vejamos algumas de suas características essenciais:
- A análise aumentada facilita a identificação automática de dados e a leitura de dados em diversos formatos, como PDF, documentos de texto, entre outros.
- Oferece análise estatística para produzir resultados ou insights específicos com base nos dados.
- Ajuda os utilizadores a preparar dados de forma mais rápida e precisa, minimizando o trabalho manual.
- Fornece aos utilizadores recomendações otimizadas por IA para a preparação, descoberta e análise de dados, entre outras tarefas.
- Permite interações em linguagem natural, possibilitando que os utilizadores formulem consultas de dados em linguagem simples, em vez de recorrer a códigos ou linguagens de consulta de dados.
Componentes da Análise Aumentada
A análise aumentada é composta por três componentes cruciais:
Aprendizado de Máquina (ML) – O aprendizado de máquina é uma ramificação da inteligência artificial que utiliza algoritmos e dados históricos para prever resultados de forma mais precisa. O ML permite que as empresas obtenham informações relevantes sobre o comportamento do cliente e os padrões operacionais do negócio. Utiliza métodos estatísticos para realizar previsões e classificações.
Tecnologias de Linguagem Natural (NLP) – O NLP é outro ramo da inteligência artificial que capacita os computadores a compreenderem a linguagem humana (texto e palavras faladas). Possibilita que os computadores respondam a comandos verbais, traduzam a linguagem e resumam textos em tempo real.
As tecnologias de Automação-Aprendizado de Máquina ajudam na automatização de tarefas de análise de dados e reduzem o tempo necessário para criar, treinar e implementar modelos de ML.
Como a Integração da Análise Aumentada Pode Impulsionar o Crescimento dos Negócios?
A integração da análise aumentada pode ser transformadora, especialmente em grandes setores como Manufatura, Farmacêutica, Varejo, Saúde, CPG, entre outros. Permite que as empresas aumentem a receita, a retenção de clientes, a satisfação do cliente, o fluxo de caixa e muito mais. As empresas tornam-se mais ágeis, otimizam processos de negócios e tomam decisões mais assertivas.
Vantagens da Análise Aumentada
Maximização da Produtividade
A análise aumentada pode aumentar a produtividade humana através da automatização de tarefas repetitivas, demoradas e manuais. A IA auxilia na economia de tempo e custos, assim como na escalabilidade de tarefas que exigem menos raciocínio.
Oferta de Maior Valor
O processo de desenvolvimento de soluções de negócios e tomada de decisões requer inteligência humana, mas pode ser repetitivo e moroso. Com a análise aumentada, a maioria dos processos, como preparação de dados e descoberta de insights, pode ser automatizada. Isto permite que as empresas agreguem valor de forma mais rápida.
Análise Aprimorada
A análise aumentada torna a análise acessível a todos os utilizadores, independentemente de suas competências analíticas. Aumenta a produtividade ao disponibilizar a análise para todos os níveis de utilizadores. Com a inteligência artificial a impulsionar a análise aumentada, as empresas podem obter vantagens de análises aprimoradas e decisões fundamentadas.
Processo de Tomada de Decisão Aperfeiçoado
A análise aumentada auxilia as empresas na tomada de decisões mais informadas através da análise de dados.
Maior Eficiência e Precisão
O aprendizado de máquina e a tecnologia de inteligência artificial executam tarefas e cálculos repetitivos com precisão. A tecnologia automatiza tarefas, permitindo que as empresas economizem tempo e energia, e aumentem a produtividade humana.
Organizações Mais Ágeis
A IA pode auxiliar as organizações ao aumentar a velocidade da obtenção de insights, tornando-as mais ágeis. Facilita a navegação na área de pesquisa, sugere dados relevantes e recomenda vários métodos de análise. A análise aumentada pode monitorizar o comportamento do utilizador e recomendar ações subsequentes.
Análise Tradicional vs. Análise de Autoatendimento vs. Análise Aumentada
| Análise Tradicional | Análise de Autoatendimento | Análise Aumentada | |
| Definição | A análise tradicional emprega um ambiente de TI complexo, armazenamento de dados e equipa de TI para realizar a análise de dados. | Este é um tipo de inteligência de negócios onde os utilizadores realizam consultas de dados e geram relatórios de forma independente, usando software de BI e suporte mínimo de TI. | Auxilia os utilizadores a entender e analisar dados usando aprendizado de máquina e tecnologias de inteligência artificial. |
| Habilidade/Experiência | Exige habilidade, formação e experiência. É altamente dependente da equipa de TI. | Os utilizadores de negócios precisam de pouca formação e experiência para realizar análises de dados e criar e modificar relatórios. | Não são necessárias habilidades ou conhecimentos prévios para analisar dados utilizando análise aumentada. |
| Recurso | Este tipo de análise depende em grande parte da equipa de TI. | Este tipo de análise necessita de recursos manuais e ferramentas de BI. | É dependente da tecnologia de análise aumentada. |
| Configuração de TI | A análise tradicional exige o envolvimento de especialistas em TI e dados. | A análise de autoatendimento precisa do envolvimento mínimo de TI, principalmente na configuração inicial. | A análise aumentada não requer a intervenção de TI ou especialistas em dados. |
| Tipo de dados | Precisa de estruturação de dados antes da sua utilização. | Utiliza dados de diversos formatos e múltiplas fontes. | Utiliza dados de diversos formatos e múltiplas fontes. |
Desafios da Análise Aumentada
Apesar dos inúmeros benefícios que a análise aumentada oferece às empresas, ainda existem alguns desafios a serem considerados, tais como:
- Os funcionários podem ter receio de que as tecnologias de IA os substituam, sem perceber que, por mais avançadas que estas tecnologias sejam, a IA possui limitações.
- A análise aumentada depende de intervenção humana para seguir as melhores práticas e cursos de ação para executar como esperado. Funciona com base em programas e algoritmos para os quais foi treinada.
- Os modelos de análise aumentada necessitam de formação adequada, o que leva tempo.
- Quanto maior for a necessidade de análise de dados, mais poder computacional os algoritmos de ML da análise aumentada precisarão.
Nota do Autor sobre Análise Aumentada
A análise aumentada ainda é uma tecnologia emergente com vasto potencial para desenvolvimento e aplicação futura. As empresas podem utilizar esta tecnologia por meio de software de ponta, impulsionado por inteligência artificial e aprendizado de máquina. Embora seja uma tecnologia do futuro e, segundo a Gartner, apenas 10% dos analistas a estejam usando em todo o seu potencial, a sua empresa pode aproveitar a análise aumentada para impulsionar o seu crescimento.
Antes de decidir se deve ou não implementar a análise aumentada em sua empresa, questione-se sobre os seguintes pontos:
- A sua empresa possui uma equipa de análise?
- Possui uma grande quantidade de dados?
- Qual a necessidade de análise aumentada?
Se está certo do uso da análise aumentada, o próximo passo é seguir as melhores práticas para obter benefícios.
Considerações Finais
A análise aumentada é um auxílio valioso para qualquer empresa que necessite da análise de dados. Dados precisos e oportunos são fundamentais para impulsionar o crescimento dos negócios. A análise aumentada combina a inteligência humana com a IA para analisar dados e obter insights valiosos. Empresas de todo o mundo, de grande a pequena dimensão, estão a utilizar esta tecnologia, e deve também estar à frente da concorrência.
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