A Inteligência Artificial (IA) está se tornando uma parte fundamental das estratégias de Business Intelligence (BI) das organizações. À medida que a IA amadurece, ela está revolucionando a maneira como os dados são coletados, armazenados, processados e analisados. Ela oferece insights mais profundos, permite a automação de tarefas e aprimora a precisão das previsões de negócios.
O que é Inteligência Artificial?
A Inteligência Artificial refere-se à capacidade das máquinas de imitar a inteligência humana. A IA permite que os computadores aprendam com dados e experiências para realizar tarefas normalmente associadas a mentes humanas, como reconhecimento de padrões, entendimento da linguagem natural, tomada de decisões complexas e previsões. As principais técnicas de IA incluem machine learning, deep learning e processamento de linguagem natural.
O machine learning utiliza algoritmos e modelos estatísticos para permitir que os sistemas “aprendam” a partir de conjuntos de dados sem serem explicitamente programados. O deep learning é um subcampo do machine learning que utiliza redes neurais para encontrar padrões complexos em grandes volumes de dados não-estruturados ou semi-estruturados. O processamento de linguagem natural permite que os computadores “entendam” e derivem significado da linguagem humana escrita e falada.
O que é Business Intelligence?
O Business Intelligence refere-se às tecnologias e processos que as organizações utilizam para coletar, armazenar, analisar e visualizar dados sobre suas operações. O objetivo do BI é permitir que os tomadores de decisão tenham uma visão informada do desempenho do negócio para tomar decisões mais inteligentes.
O BI depende de bancos de dados estruturados, queries e relatórios para agregar dados históricos relevantes. As principais funcionalidades do BI incluem: visualização de dados, geração de relatórios, análise de dados, painéis e scorecards. As ferramentas tradicionais de BI podem identificar o que aconteceu no passado, mas têm capacidade limitada de prever o futuro ou sugerir ações.
Como a IA está revolucionando o Business Intelligence
Aplicar técnicas de IA ao BI permite alavancar dados não-estruturados, encontrar insights mais profundos, automatizar processos e aprimorar previsões. Algumas maneiras pelas quais a IA está revolucionando o BI incluem:
- Descoberta de Insights: A IA pode processar grandes volumes de dados e encontrar correlações e padrões que humanos podem perder. Isso leva a insights de negócios mais profundos.
- Previsões aprimoradas: O machine learning pode analisar dados históricos e variáveis de negócios para construir modelos preditivos mais precisos. Isso melhora o planejamento e a precificação.
- Linguagem Natural: Ferramentas de PLN permitem que os usuários façam perguntas em linguagem simples. Isso democratiza os dados para funcionários não-técnicos.
- Automatização de Processos: As tarefas repetitivas como a preparação de dados podem ser automatizadas, permitindo que os analistas se concentrem em tarefas de alto valor.
- Personalização: A IA pode usar dados sobre preferências e comportamentos individuais para personalizar conteúdo e recomendações para cada usuário.
- Capacidades de Pesquisa: Pesquisa por voz e texto em linguagem natural melhora a exploração de dados. Os usuários podem fazer perguntas complexas para encontrar insights específicos.
- Manutenção Preditiva: A análise preditiva de falhas de máquinas pode ser usada para agendar manutenção preventiva e minimizar o tempo de inatividade.
A IA está sendo incorporada em soluções de BI das seguintes maneiras:
- Assistentes alimentados por IA: Soluções como o Salesforce Einstein e o Watson Assistant da IBM aplicam NLP e machine learning para permitir que os usuários explorem dados por meio de conversas naturais.
- Plataformas de Augmented Analytics: Ferramentas como o Watson Studio da IBM e o Azure Machine Learning da Microsoft aprimoram a descoberta e visualização de dados com recursos de IA.
- Integração de APIs de IA: Muitas plataformas de BI estão integrando APIs de computação cognitiva em nuvem de provedores como AWS, Google e Microsoft para adicionar recursos de IA.
- Quais são os benefícios do uso da IA em BI?
- A adoção de IA em soluções de BI oferece vários benefícios potenciais para as organizações, incluindo:
- Insights mais profundos a partir de uma variedade de fontes de dados.
- Automatização de tarefas manuais para uma produtividade analítica aprimorada.
- Previsões e modelos aprimorados para melhorar o planejamento de negócios.
- Capacidades de pesquisa mais rápidas e intuitivas.
- Personalização de conteúdo e recomendações para usuários individuais.
- Novas maneiras de interagir com dados usando conversação e linguagem natural.
- Detecção mais rápida de fraudes e anomalias.
- Manutenção preditiva para reduzir o tempo de inatividade e os custos.
Os analistas estão sendo capacitados para se tornarem “cientistas de dados cidadãos”, permitindo que eles se concentrem em tarefas de alto valor como modelagem estatística. Ao mesmo tempo, os usuários de negócios estão mais capacitados para encontrar as informações de que precisam sem depender excessivamente de especialistas em dados.
O que esperar no futuro
À medida que a IA se torna omnipresente, ela remodelará profundamente as capacidades e os processos de BI nos próximos anos. Eis algumas das principais tendências e desenvolvimentos que podemos esperar:
- Sistemas de BI impulsionados por IA que automatizam insights e tarefas de descoberta. Os usuários poderão simplesmente fazer perguntas em linguagem natural para obter respostas e recomendações.
- Uso generalizado de assistants virtuais que permitem conversas naturais com dados para todos os usuários de uma organização.
- Incremento na capacidade de processar e analisar dados não-estruturados de texto, voz, vídeo, etc. Isso revelará insights ocultos nesses dados.
- Integração mais profunda de recursos preditivos e prescritivos permitindo análises “previsionais”.
- Modelagem e simulação dinâmica de cenários complexos para aprimorar o planejamento estratégico.
- Automatização extensiva da cadeia de valor analítico desde a preparação de dados à visualização e relatório.
- Democratização do acesso a dados e análises com recursos de autogeração para usuários de negócios.
- Maior facilidade no compartilhamento de insights por meio de narrativas geradas por IA e conversação.
- A IA tem o potencial de levar o BI a um nível completamente novo, permitindo que qualquer usuário em uma organização maximize o valor dos dados. As empresas devem começar a explorar ferramentas emergentes de IA para BI agora, a fim de determinar como elas podem ser melhor aplicadas em seus fluxos de trabalho analíticos particulares. Organizações que aproveitam as capacidades aprimoradas oferecidas pela IA terão uma vantagem competitiva significativa na era dos dados.
Além das tecnologias e processos mencionados acima, é crucial entender as diferenças entre as soluções de armazenamento de dados, como Data warehouse e Data lake. Ambos desempenham um papel vital na gestão e análise de dados. Saiba mais sobre as diferenças entre Data warehouse e Data lake aqui.“
