A análise aumentada de IA está transformando a inteligência de negócios e simplificando a complexidade dos dados

A IA e o aprendizado de máquina estão transformando as indústrias e melhorando a maneira como usamos a tecnologia em um ritmo surpreendente, seja acelerando a descoberta e a terapia de medicamentos, permitindo que falemos com nossos aparelhos ou usando o reconhecimento facial em nossos dispositivos vestíveis. Quando se trata de inteligência de negócios e análise de dados, a IA também está impulsionando uma nova onda de inovação chamada análise aumentada, que torna mais fácil para pessoas de todos os níveis de habilidade técnica analisar volumes de dados para acelerar os insights de negócios mais valiosos.

A análise aumentada usa técnicas de aprendizado de máquina, inteligência artificial e processamento de linguagem natural (NLP), como geração de linguagem natural (NLG) e consulta de linguagem natural (NLQ), para melhorar a preparação de dados, descoberta de insights sobre dados e operacionalização e compartilhar ideias. A análise aumentada está modernizando a experiência de análise reduzindo a análise manual de dados, fornecendo insights instantâneos ou quase em tempo real e tornando a análise acessível a mais pessoas. Las organizaciones pueden dar un salto en su madurez analítica, yendo más allá de saber lo que sucedió en su negocio para aprender por qué cambian las métricas, cómo usar los conocimientos para impactar los resultados comerciales y cómo mejorar las habilidades de los miembros del equipo en o caminho. Vamos discutir os componentes essenciais da análise aumentada.

Geração automatizada de informações

Diante do volume e da complexidade cada vez maiores dos dados corporativos, a geração automatizada de insights é essencial para descobrir descobertas, padrões e relacionamentos importantes entre conjuntos de dados. Na verdade, a automação resolve um grande problema com “big data” que muitas organizações nem sabem que possuem. Considere um conjunto de dados de apenas vinte colunas ou variáveis. Para analisar até quatro variáveis ​​de uma vez para encontrar as combinações correlacionadas a uma métrica de destino, há mais de 6.000 combinações que você precisaria visualizar ou avaliar.

Com um processo automatizado, fica mais fácil analisar todas as combinações possíveis de dados em vez de formar hipóteses individuais e testá-las criando consulta SQL após consulta SQL para examinar os dados. Além disso, você poderá descobrir pontos de dados desconhecidos nos quais talvez não tivesse pensado. O sistema pode então enviar proativamente os insights que mais importam para você, porque ele aprende quais dados e métricas são importantes para você e sua empresa. Esse aumento representa o futuro de como os analistas obterão respostas com mais facilidade, repetirão insights com muito mais rapidez e descobrirão as razões pelas quais as métricas mudam, além de simplesmente monitorar KPIs de alto nível com painéis.

linguagem natural

Uma parte fundamental da modernização da experiência de análise e do aumento da adoção da análise é a linguagem natural. Una interfaz de búsqueda y conversación donde uno puede hacer preguntas para obtener la información que necesita se está convirtiendo en la forma preferida de interactuar con los datos para la exploración ad hoc, y la tecnología se está volviendo más inteligente, más anticipatoria y más indulgente con o tempo. Juntamente com a geração automatizada de insights, os usuários podem analisar dados por meio de pesquisa para não apenas visualizá-los, mas também obter respostas detalhadas sobre por que os KPIs mudam e recomendações granulares encontradas nos dados, como identificar clientes com maior probabilidade de responder a ofertas de marketing . A linguagem natural também desempenha um papel em narrativas e histórias de dados que são apresentadas ao lado de visualizações de dados para insights gerados automaticamente. Essas narrativas descrevem descobertas de interesse, ajudando os usuários a entender as informações sem precisar interpretar a exibição por conta própria.

mudança de tecnologia

A mudança para a análise aumentada anda de mãos dadas com a mudança para a nuvem. A nuvem permite o armazenamento massivo de dados corporativos, a disponibilidade de recursos de computação e a elasticidade necessária para lidar com a natureza altamente variável das cargas de trabalho de análise à medida que mais pessoas estão envolvidas na análise de dados ad hoc. Ao contrário das gerações anteriores de inteligência de negócios que dependiam exclusivamente de consultas SQL para visualização, a análise aumentada requer uma arquitetura com capacidade distribuída que aproveita consultas de dados poderosas e processamento de aprendizado de máquina complexo.

Para se tornar uma organização orientada para o conhecimento no próximo ano, as organizações precisam considerar como reformular suas estratégias de inteligência de negócios. A análise aumentada está impulsionando uma nova onda de inteligência de negócios por meio do uso de automação orientada por IA e linguagem natural. Com a análise aumentada, as organizações podem acelerar sua maturidade analítica, acelerar a jornada de dados complexos para uma melhor tomada de decisão e liberar tempo valioso para especialistas em dados trabalharem em iniciativas de alto valor.

Sobre o autor

Ajay Khanna, CEO e fundador da Tellius, uma empresa que está revolucionando a análise de negócios com pesquisa e IA, é um empreendedor de tecnologia com paixão por criar produtos de negócios disruptivos com uma experiência de usuário incrível. Antes de iniciar a Tellius, Ajay foi o CTO e membro fundador da Celcite, uma empresa de análise e soluções de telecomunicações em rápido crescimento, que foi adquirida pela Amdocs. Ajay tem mais de 25 anos de ampla experiência trabalhando em diversas áreas técnicas e de negócios. e funções de consultoria. É graduado em Engenharia Eletrônica e Comunicações.

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