Como potencializar a análise de dados com o uso de inteligência artificial?

É fundamental usar a inteligência artificial (IA) para a análise de dados. Cada vez mais a transformação digital domina as ações de negócios. Nesse cenário, os dados assumem uma posição central e precisam ser tratados com a máxima atenção.

Com o avanço das novas tecnologias, a aplicação de IA na análise de dados se torna uma tendência para empresas que desejam se manter competitivas. A capacidade de transformar dados em insights está transformando setores inteiros. 

Entretanto, essa prática é relativamente nova e é preciso uma mudança de mindset de gestores para entender essa necessidade. Todo mundo sabe que é necessário otimizar processos, performance e resultados, mas como fazer isso com tecnologia?

É por isso que montamos este guia para que você tenha uma noção mais precisa sobre o que é necessário para que essa inteligência seja usada de forma realmente efetiva e qual a importância da análise de dados. Confira!

Como a integração da análise de dados com a IA pode ser benéfica para negócios de tecnologia?

A IA é uma coleção de tecnologias que se destacam na extração de insights e padrões de grandes conjuntos de dados. Ela pode usar esses insights e padrões para fazer previsões sobre o que impulsiona os resultados. 

E é possível até aprender a melhorar suas previsões ao longo do tempo. Recentemente, tecnologias como a IA generativa e os modelos de linguagem avançados têm potencializado ainda mais essa integração. 

Por exemplo, o uso de IA generativa pode auxiliar na criação de modelos de simulação para prever resultados em ambientes de negócios complexos, oferecendo soluções que antes não eram possíveis. 

Um software com inteligência artificial analisa automaticamente os dados de qualquer fonte e fornece informações primordiais. Os dados do cliente analisados ​​com IA geralmente são reveladores e ajudam a influenciar o desenvolvimento de produtos, melhorar o desempenho da equipe e informar às empresas o que funciona e o que não funciona. Veja agora quatro pontos em que a IA pode ser benéfica para a análise de dados.

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A análise prescritiva significa que uma máquina não apenas faz previsões, mas também prescreve o que fazer a seguir. As ferramentas de análise prescritiva dependem da IA ​​para fazer isso.

Com o avanço das técnicas de machine learning, a análise prescritiva está se tornando ainda mais precisa. Modelos de aprendizado por reforço, por exemplo, permitem que sistemas de IA adaptem suas recomendações com base em feedback contínuo, resultando em uma prescrição de ações mais alinhada com as necessidades dos negócios.

Análise aumentada

A análise aumentada é quando a IA é usada para automatizar partes do processo de análise que seriam realizadas por um cientista de dados ou uma equipe de ciência de dados. Isso inclui tarefas relacionadas à preparação de dados e obtenção de insights de conjuntos de dados. Basicamente, esse tipo de análise usa IA para facilitar o lado humano da análise de dados.

Ela também está sendo aprimorada com o uso de soluções de IA que podem interpretar a linguagem natural. Isso significa que, em vez de codificar manualmente consultas complexas, os profissionais de dados interagem com seus sistemas de análise por meio de comandos de voz ou texto, tornando o processo mais acessível.

Análise descritiva

Isso significa que uma plataforma fornece dados históricos, descreve o que aconteceu. Todas as ferramentas de IA têm um componente de análise descritiva. Mas nem todas as ferramentas de análise descritiva usam IA.

Análise Preditiva

A análise preditiva é uma técnica que utiliza modelos estatísticos e algoritmos para extrair informações de grandes conjuntos de dados históricos e identificar padrões, permitindo prever com precisão o que pode acontecer no futuro.

Ela utiliza métodos estatísticos, machine learning e/ou inteligência artificial para identificar padrões em dados históricos e gerar previsões com um certo nível de previsibilidade

O processo envolve coletar e preparar dados, selecionar e treinar modelos, testar e validá-los e, finalmente, implementar e monitorar as previsões geradas. 

Essas informações podem ser usadas para uma variedade de fins, como prever vendas futuras, identificar possíveis falhas de equipamento, identificar clientes em risco de churn, entre outros.

Assim, é uma ferramenta poderosa para as empresas que desejam tomar decisões informadas e reduzir riscos, pois permite a identificação de tendências e padrões ocultos em grandes quantidades de dados, gerando insights valiosos e possibilitando a tomada de decisões estratégicas.

A importância da análise preditiva

Além de permitir a antecipação de eventos com certa precisão, as análises preditivas  podem ser usadas em uma grande variedade de setores, incluindo varejo, manufatura, finanças, saúde e serviços públicos para entender a demanda de produtos, detectar fraudes, antecipar falhas em equipamentos, antecipar riscos de crédito ou identificar oportunidades de crescimento, por exemplo.

Ao adotá-la, as empresas conseguem reduzir riscos e aproveitar oportunidades antes de seus concorrentes. Ela também pode ser usada para melhorar a eficiência operacional, personalizar ofertas e serviços e até mesmo para aumentar a fidelidade do cliente!

Além das técnicas tradicionais, a análise preditiva está sendo impulsionada pelo uso de big data e a integração de fontes de dados não estruturados, como mídias sociais, registros de atendimento ao cliente e sensores IoT. Esses novos fluxos fornecem um contexto mais rico e permitem previsões ainda mais personalizadas

Vantagens da análise preditiva

Ao adotar uma estratégia empresarial que utiliza a análise preditiva para a tomada de decisões, uma série de benefícios vem junto. Confira:

Melhor tomada de decisão: fornece às empresas informações valiosas e insights com base em padrões identificados em dados históricos. Isso permite uma tomada de decisão mais informada e estratégica, reduzindo riscos e aproveitando oportunidades antes que os concorrentes o façam.

Redução de custos: ajuda a identificar áreas em que é possível reduzir custos ao melhorar a eficiência operacional e otimizar processos internos.

Personalização de ofertas e serviços: possibilita que as empresas entendam melhor as preferências e necessidades de seus clientes, assim é possível que personalizem serviços para atender às demandas individuais.

Previsão de demanda: viabiliza a antecipação da demanda futura de seus produtos ou serviços, fazendo com que as corporações ajustem a produção, estoque e preços de forma adequada.

Identificação de riscos: melhora a gestão de riscos, como falhas em equipamentos ou fraudes, permitindo que se tomem medidas preventivas antes que ocorram problemas.

Aumento da fidelidade do cliente: é possível identificar padrões de comportamento em clientes, o que possibilita entender melhor suas preferências e necessidades, e assim oferecer uma experiência personalizada. 

A partir disso, há uma maior probabilidade de fidelização do cliente e, consequentemente, maior retenção e lucratividade para a empresa.

Melhorias em produtos e serviços: ela ajuda as empresas a identificar áreas em que podem melhorar, permitindo que aumentem a satisfação do cliente e a competitividade.

Antecipação de comportamentos: com o uso de dados históricos para identificar padrões recorrentes e de técnicas avançadas, também detecta sinais de mudanças emergentes. Com essas informações, as empresas têm condições para ajustar suas estratégias de acordo com a evolução do mercado e preferência dos consumidores.

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Quais os principais benefícios disso?

Bem, agora que você entendeu como a inteligência artificial pode contribuir para potencializar a análise de dados, veremos quais benefícios práticos são extraídos dessa junção. Acompanhe.

Redução do índice de erros

Falsos positivos ou visão distorcida de problemas representam alguns dos pontos mais críticos de uma análise tradicional. Quando um ser humano trabalha o problema da queda de vendas, por exemplo, normalmente levanta uma série de hipóteses, analisa e testa cada uma delas para entender o que está ocorrendo.

Já a análise de dados feita com base em inteligência artificial deverá focar diretamente em dados, vasculhando exaustivamente um data warehouse inteiro para identificar o erro. Assim, é possível aprimorar o processo de análise e diminuir distorções em análises.

Finalmente, a análise tradicional até encontra um erro, mas não sabe se é exatamente a origem do problema. Ainda no exemplo de vendas, pode ser que a visão humana descubra que a influência de um clima ruim tenha afetado os resultados, mas não consiga perceber que a penetração de marca seja um problema bem pior do que esse, o que seria feito para análise IA.

Agilidade

A transformação digital aumentou exponencialmente o número de dados e informações em negócios. Com isso, a gestão ganhou complexidade e demandas difíceis de controlar. Nesse ponto, a inteligência artificial é útil para absorver essa enorme quantidade de trabalho com alta velocidade.

Se o objetivo da análise é entender melhor os dados para que as empresas possam agir de acordo, a análise com IA é como uma equipe de cientistas de dados trabalhando 24 horas por dia, respondendo a perguntas sob demanda com velocidade e profundidade incomparáveis.

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Visão integrada da empresa

A IA é excelente em encontrar insights e padrões em grandes conjuntos de dados que os humanos simplesmente não conseguem ver. Ela também faz isso em escala e velocidade.

A IA mergulha profundamente na análise de dados sobre seus clientes e oferece previsões sobre as preferências do consumidor, desenvolvimento de produtos e canais de marketing.

Finalmente, a IA pode ser usada para unificar dados entre plataformas. Isso inclui usar a velocidade e a escala da IA ​​para reunir todos os dados de seus clientes em uma única visualização unificada. A inteligência artificial também é capaz de unificar dados em diferentes fontes, mesmo aquelas difíceis de rastrear, como dados de chamadas.

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Por que a Engineering é a melhor alternativa para fazer isso acontecer?

Você deve investir em tecnologias de empresas que tenham experiência e credibilidade no mercado, como a Engineering. Nós somos especialistas em IA e API, temos expertise para colocar a inteligência artificial no centro da sua estratégia.

Com isso, a empresa consegue se tornar data-driven e explorar ecossistemas e plataformas digitais ao adotar um mindset API first. Para alinhar sua empresa à transformação digital, temos os diferenciais a seguir:

• digitalização do processo operacional para potencializar operações de negócio;
• implementação de ecossistemas e plataformas para escalar e monetizar dados e serviços;
• inserção de valor especial para o cliente por meio de experiência customizada e on demand;
• aceleração com tecnologia agile;
• aplicação de modelo data-driven;
• abordagem API First;
• customer centric;
• entre outras.

Agora sim, você tem um ótimo aliado para aprimorar sua gestão. Neste post você conferiu as principais aplicações de inteligência artificial para otimizar a análise de dados. Além disso, conheceu um pouco de como podemos apoiá-lo nessa missão.

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