Transformações da Inteligência artificial na análise de dados

inteligência artificial e analise de dados

Na nova era digital, as empresas produzem grandes quantidades de dados que podem ser difíceis de acompanhar. Mas quando você aprende a analisar dados com inteligência artificial, pode produzir resultados muito além do que os humanos são capazes, tanto em termos de velocidade quanto de precisão.

Ferramentas de análise de dados de IA podem localizar, limpar, analisar e visualizar seus dados, quase sem necessidade de entrada humana. Os resultados são rápidos, fazendo com que até o big data pareça pequeno e o processo escalável para qualquer necessidade. Talvez o melhor de tudo, eles são extremamente fáceis de usar.

No artigo de hoje, vamos mostrar como a Inteligência Artificial tem sido aplicada na análise de dados para torná-la mais rápida e eficaz. Acompanhe conosco!

O que é análise de dados e de negócios?

Quando falamos sobre análise de dados, estamos nos referindo ao processo de identificar, interpretar e comunicar padrões significativos de dados. A análise de negócios refere-se à aplicação desse processo para responder a perguntas de negócios, fazer previsões, descobrir novos relacionamentos e, finalmente, tomar melhores decisões.

Em essência, a análise é o processo de coletar dados brutos e aplicar alguma forma de técnica analítica para encontrar padrões significativos nos dados. As técnicas analíticas que podemos usar variam, embora alguns dos métodos mais populares sejam:

  • Matemática Aplicada
  • Análise estatística
  • IA e aprendizado de máquina

O campo da análise de dados pode ser dividido em quatro estágios de dificuldade e valores crescentes, que incluem:

  • Análise descritiva: o primeiro estágio da análise é baseado em retrospectiva e pede ao analista para determinar o que já aconteceu nos dados.
  • Análise de diagnóstico: o próximo estágio é mais orientado por insights e solicita que o analista identifique por que ocorreu um determinado evento ou alteração nos dados.
  • Análise preditiva: à medida que avançamos nos insights, a próxima etapa da análise é baseada na previsão e na determinação do que acontecerá a seguir.
  • Análise prescritiva: Finalmente, muitas vezes o estágio mais difícil e valioso na análise é determinar como exatamente podemos tornar o resultado desejado uma realidade.

Agora que temos uma ideia do que é análise e como ela pode ajudar a responder a perguntas de negócios, vamos discutir o que é análise de IA.

O que são IA, Machine Learning e Análise de IA?

Como mencionado acima, a IA e o aprendizado de máquina são as técnicas de modelagem mais recentes que foram aplicadas ao campo da análise de dados. Antes de entrarmos nos casos de uso da análise de IA, vamos primeiro revisar o que cada um desses termos significa.

Inteligência artificial

A IA é um amplo campo da ciência da computação que se refere a qualquer tipo de inteligência demonstrada por máquinas. Muitas vezes, esse termo se refere a máquinas que imitam funções cognitivas, como aprendizado, resolução de problemas, raciocínio e representação. A IA pode ser aplicada a tudo, desde a compreensão da fala humana, carros autônomos, jogos e, claro, análises. Várias abordagens para resolver problemas com IA incluem técnicas estatísticas, otimização de busca e redes neurais artificiais.

Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é um subconjunto de inteligência artificial que combina algoritmos, modelos estatísticos e dados para realizar uma tarefa específica, sem ser explicitamente programado. Uma parte fundamental do aprendizado de máquina é que, em vez de fornecer instruções explícitas sobre como executar uma tarefa, os modelos dependem de padrões e inferências. Em particular, para realizar o aprendizado de máquina, isso envolve a criação de um modelo que é treinado usando dados de treinamento e, em seguida, pode ser alimentado com novos dados para fazer previsões.

Análise de IA

A análise de IA refere-se a um subconjunto de inteligência de negócios que usa técnicas de aprendizado de máquina para descobrir insights, encontrar novos padrões e descobrir relacionamentos nos dados. Na prática, a análise de IA é o processo de automatizar grande parte do trabalho que um analista de dados normalmente realizaria. Embora o objetivo não seja substituir os analistas, a análise de IA geralmente melhora os recursos de um analista de dados em termos de velocidade, escala de dados que podem ser analisados ​​e granularidade dos dados que podem ser monitorados.

Qual é a diferença entre a análise tradicional e a análise de IA?

Para entender melhor o campo da análise de IA, vamos agora revisar suas diferenças entre a análise de dados tradicional.

A análise de dados tradicional geralmente é realizada por uma equipe técnica de analistas de dados. O processo envolve o levantamento de hipóteses e a testagem dessas hipóteses contra quantidades massivas de dados. 

Como você pode imaginar, todo esse processo é extremamente demorado. Não apenas isso, mas também não há garantia de que as respostas que os analistas de dados encontrarem sejam as corretas devido às suas limitações inerentes.

Agora, IA e o aprendizado de máquina estão transformando o campo da análise, oferecendo um nível de velocidade, escala e granularidade que é humanamente impossível.

A análise de IA, baseada em algoritmos de aprendizado de máquina, monitora e analisa constantemente grandes quantidades de dados. Os resultados se destacam da análise tradicional em:

  • Escala: uma solução de detecção de anomalias baseada em IA aprende o comportamento normal dos dados sem ser informada explicitamente sobre o que procurar, e pode fazer isso em qualquer granularidade;
  • Velocidade: o modelo de IA identificará quedas incomuns na receita e alertará as equipes apropriadas em tempo real. Além disso, uma solução de análise baseada em IA aproveita algoritmos de agrupamento e correlação para fornecer uma análise de causa raiz para que quaisquer problemas possam ser corrigidos o mais rápido possível;
  • Precisão: a análise de IA é baseada em algoritmos de ML que são capazes de aprender muitos padrões diferentes de comportamento normal com muita precisão e fornecer correlações entre anomalias de uma maneira quase impossível para um humano. 

Além disso, ao contrário dos analistas de dados, esses algoritmos não têm nenhum viés em relação às questões de negócios em questão. Isso significa que a análise de IA pode testar infinitamente mais hipóteses do que a análise tradicional – geralmente em segundos, em vez de semanas.

Para continuar aprendendo como melhorar a análise de dados no seu negócio, continue seguindo o blog da Kriptos e veja todos os nossos posts e novidades!

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