Analytics tornou-se importante hoje em dia, com os dados se tornando mais complexos e difíceis de entender ou interpretar.
O Augmented Analytics é uma ferramenta para ajudar empresas ou usuários a entender os dados facilmente usando aprendizado de máquina e inteligência artificial. Neste artigo, vamos discutir em detalhes o que é análise aumentada.
últimas postagens
A importância de entender os dados para os negócios
Os dados de uma empresa são uma coleção de fatos ou estatísticas, como dados analíticos brutos, dados de feedback do cliente, números de vendas ou outros. Por várias razões, coletar e analisar dados é parte integrante de um negócio.
Aqui estão algumas razões pelas quais é importante entender os dados para o seu negócio:
- Compreender os dados pode ajudar uma empresa a tomar melhores decisões sobre como encontrar novos clientes, aumentar o número de vendas, melhorar o atendimento ao cliente e muito mais.
- O rastreamento e a revisão de dados podem ajudar as empresas a resolver problemas e descobrir falhas de desempenho.
- Os dados ajudam os líderes de negócios a fazer as previsões de mercado mais precisas usando inteligência em tempo real.
- Além de aumentar as vendas e a receita, os dados ajudam as empresas a melhorar o fluxo de caixa, além de ajudar na gestão do dinheiro com eficiência.
- Os dados ajudam equipes e funcionários a reduzir dinheiro e tempo, aumentando a produtividade e melhorando os processos de negócios.
O que é Análise Aumentada?
Alimentado por inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), a análise aumentada ajuda os usuários na preparação de dados, geração de insights e explicação de insights. A análise aumentada ajuda as empresas e análises a trabalhar com dados de forma mais rápida, precisa e eficiente.
A análise aumentada é para usuários de negócios e executivos que se beneficiariam da obtenção de insights e valor dos dados sem ter grandes habilidades técnicas. A tecnologia ajuda os usuários a encontrar rapidamente dados relevantes, analisá-los e descobrir insights para seus negócios.
Vamos dar uma olhada em algumas de suas características essenciais:
- A análise aumentada ajuda na identificação automática de dados, juntamente com a leitura de dados em vários formatos, como PDF, documentos de texto, etc.
- Ele oferece análise estatística para resultar em determinados resultados ou insights sobre os dados.
- Ele ajuda os usuários a preparar os dados com mais rapidez e precisão, minimizando o trabalho manual.
- Ele ajuda os usuários com as melhores recomendações orientadas por IA para preparação, descoberta, análise de dados e muito mais.
- Ele permite interações de linguagem natural para que os usuários possam digitar uma consulta de dados em linguagem simples, em vez de qualquer código ou linguagem de consulta de dados.
Componentes de análise aumentada
Existem três componentes críticos do Augmented Analytics:
Machine Learning (ML) – O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial que usa algoritmos e dados históricos para prever resultados com mais precisão. O ML ajuda as empresas a obter informações valiosas sobre o comportamento do cliente e os padrões operacionais de negócios. Ele usa métodos estatísticos para fazer previsões e classificações.
Natural Language Technologies (NLP) – NLP é outro ramo da inteligência artificial que ajuda os computadores a entender a linguagem humana (texto e palavras faladas). Ele permite que os computadores respondam a comandos verbais, traduzam linguagem e resumam textos em tempo real.
As tecnologias de Automação-Machine Learning ajudam a automatizar tarefas de análise de dados e reduzem o tempo para criar, treinar e implantar modelos de ML.
Como a integração de análise aumentada pode ajudar no crescimento dos negócios?
A integração de análises aumentadas pode ser transformadora, especialmente para grandes indústrias, como Manufatura, Farmacêutica, Varejo, Saúde, CPG, etc. Ela ajuda as empresas a aumentar a receita e a retenção de clientes, melhorar a satisfação do cliente, o fluxo de caixa e muito mais. As empresas podem se tornar mais ágeis, ajudar os processos de negócios e tomar melhores decisões.
Benefícios da Análise Aumentada
Maximize a produtividade
A análise aumentada pode ajudar a aumentar a produtividade humana automatizando tarefas repetitivas, demoradas e manuais. A IA é uma grande ajuda quando se trata de economizar tempo e custos e dimensionar tarefas que exigem menos inteligência.
Forneça maior valor
O processo de desenvolvimento de soluções de negócios e tomada de decisões requer inteligência humana, mas pode ser repetitivo e demorado. Com a análise aumentada, a maioria dos processos pode ser automatizada, como preparação de dados, descoberta de insights etc. Isso ajuda as empresas a agregar mais valor com mais rapidez.
Análise aprimorada
A análise aumentada ajuda a tornar a análise acessível a todos os usuários, independentemente de suas habilidades analíticas. Ele aumenta a produtividade trazendo análises para usuários de todos os níveis. Com a inteligência artificial alimentando análises aumentadas, as empresas podem se beneficiar de análises aprimoradas e decisões informadas.
Processo de Tomada de Decisão Aprimorado
A análise aumentada ajuda as empresas a tomar as decisões mais informadas por meio da análise de dados.
Eficiência e precisão aprimoradas
O aprendizado de máquina e a tecnologia de inteligência artificial executam tarefas e cálculos repetitivos com precisão. A tecnologia automatiza tarefas que ajudam as empresas a economizar tempo e energia e aumentar a produtividade humana.
Tornando as organizações ágeis
A IA pode ajudar as organizações aumentando a velocidade do insight, tornando-as mais ágeis. Ele pode ajudar a percorrer a área de pesquisa, sugerir dados relevantes e recomendar vários métodos de análise. A análise aumentada pode rastrear o comportamento do usuário e recomendar ações subsequentes.
Análise tradicional x análise de autoatendimento x análise aumentada
Análise tradicionalAnálise de autoatendimentoAnálise aumentadaDefiniçãoAnálise tradicional usa um ambiente de TI complexo, armazenamento de dados e equipe de TI para realizar a análise de dados. Este é um tipo de inteligência de negócios em que os usuários realizam consultas de dados e geram relatórios de forma independente usando software de BI e suporte mínimo de TI. Isso ajuda os usuários a entender e analisar dados usando aprendizado de máquina e tecnologias de inteligência artificial.Habilidade/ExperiênciaHabilidade, treinamento e experiência são necessários aqui. É altamente dependente da equipe de TI. Os usuários de negócios precisam de pouco treinamento e experiência para realizar análises de dados e criar e modificar relatórios. Nenhuma habilidade ou conhecimento prévio é necessário para analisar dados usando análises aumentadas.RecursoEste tipo de análise depende muito da equipe de TI.Esse tipo de análise precisa de recursos manuais e ferramentas de BI.É dependente da tecnologia de análise aumentada.Configuração de TIA análise tradicional precisa da envolvimento de especialistas em TI e dados.A análise de autoatendimento precisa de envolvimento mínimo de TI, principalmente na configuração inicial.A análise aumentada não precisa de TI ou de especialistas em dados.Tipo de dadosPrecisa de estruturação de dados antes de sua utilização.Aproveite dados de vários formatos e múltiplos recursos. Aproveite os dados de vários formatos e recursos múltiplos.
Desafios de análise aumentada
Apesar de todos os grandes benefícios que a análise aumentada tem para as empresas, ela ainda apresenta alguns desafios, e aqui estão alguns deles:
- Os funcionários podem temer que as tecnologias de IA os substituam sem saber que, por mais avançadas que essas tecnologias possam ser, a IA tem limitações.
- A análise aumentada depende de humanos para seguir as melhores práticas e cursos de ação para executar conforme o esperado. Ele executa com base nos programas e algoritmos para os quais foi treinado.
- Os modelos de análise aumentada precisam ser treinados corretamente, o que leva tempo.
- Quanto maior for a necessidade de análise de dados, mais poder de computação os algoritmos de ML de análise aumentada precisarão.
Nota do autor sobre Augmented Analytics
A análise aumentada ainda é uma tecnologia emergente com muito espaço para uso e desenvolvimento futuros. As empresas podem utilizar essa tecnologia por meio de software de ponta alimentado por inteligência artificial e aprendizado de máquina. Embora esta seja a tecnologia do futuro e, de acordo com o Gartner, apenas 10% dos analistas a estejam usando em todo o seu potencial, sua empresa pode aproveitar a análise aumentada para seu crescimento.
Antes de decidir se deve ou não implementar a análise aumentada em seu negócio, pergunte-se o seguinte:
- Sua empresa tem uma equipe de análise?
- Você tem dados extensos?
- Por que você precisa de análises aumentadas?
Se você tem certeza sobre o uso de análises aumentadas, a próxima etapa é seguir as práticas recomendadas para se beneficiar delas.
Palavras Finais
A análise aumentada é uma grande ajuda para todas as empresas que precisam de análise de dados. Dados precisos e oportunos são um fator impulsionador do crescimento dos negócios. A análise aumentada combina inteligência humana com IA para analisar dados e obter insights valiosos. Empresas de todo o mundo (grandes a pequenas) estão usando essa tecnologia, e você também deve estar à frente da concorrência.
Você também pode explorar a Inteligência Aumentada.