Vantagens em utilizar inteligência artificial na análise de dados

Vantagens em utilizar inteligência artificial na análise de dados

O que já era bom pode ficar ainda melhor, pelo menos no que se refere a Data Analytics. Na análise de dados feita com Inteligência Artificial (IA), é possível acelerar processos de tomada de decisão, que passa por uma fase bem interessante no que diz respeito às perspectivas dos profissionais de TI.

Pensando no processo, surge a dúvida: como ligar componentes que o engenheiro de dados reunirá em um ambiente coerente, permitindo aos funcionários a execução de BI (Business Intelligence) e Analytics avançado?

A mágica se dá por conta de uma rede de dados que inclui todas as peças necessária. Mas, claro, este processo não acontece num piscar de olhos assim. Por isso, vamos explicar mais sobre ele. Acompanhe.

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A análise com Inteligência Artificial

A inteligência artificial possibilita que máquinas sejam muito espertas e aprendam com experiências, ou seja, se ajustem à entrada de novas informações, colocando a mão na massa e realizando diversas tarefas com melhor desempenho que o ser humano (mais agilidade e precisão).

Com ela, computadores podem ser treinados ou programados para cumprirem tarefas específicas, como o processamento de um grande volume de dados já analisados, identificando e reconhecendo padrões neles.

Desta forma, IA hoje, quando adequada ao Data Analytics, oferece inúmeras aplicações, como a produção de programas de computador, o desenvolvimento de jogos, aplicativos de segurança, robótica, dispositivos de reconhecimento de voz e escrita à mão e muito mais.

Na mesma linha desta evolução, o profissional desta área precisa estar adequado a habilidades como a prática de extrair e analisar dados, usando Excel, PowerBI e SQL, além do domínio de metodologias e frameworks analíticos de diferentes fontes de dados, como Google Analytics e mídias sociais. É um trabalho de mão dupla: homem-máquina.

Portanto, gerenciar e analisar grandes conjuntos de dados exige dos negócios investimento em profissionais capacitados no desenvolvimento desses novos modelos, o Cientista de Dados, para tornar IA e o machine learning muito mais viáveis.

Para entender melhor como a inteligência artificial auxilia na análise de dados, veja alguns exemplos da união bem sucedida destas duas tecnologias para empresas:

Mais valor e insights

Na análise de dados, o uso de relatórios das mais diversas áreas alimenta o sistema. Ao aplicar IA nesta história, não só se cria valor ao negócio, como problemas são solucionados mais rapidamente. Às vezes, evita-se até mesmo que eles aconteçam, assim como insights podem surgir.

Resposta mais ágil aos ambientes complexos

Segmentos como o comércio atacadista, logística, mobilidade urbana e varejo são alguns exemplos da combinação de análise de dados e inteligência artificial. Por conta de sua complexidade, esses setores precisam de canais práticos de automação inteligente, que consigam dispor de mais qualidade nos serviços, justamente pelo melhor controle de seus dados e segurança.

Sustentabilidade e menos burocracia

Com esse tipo de implementação, uma organização sai ganhando com o aumento da capacidade da mão de obra existente e capital, pois a IA desempenha grande parte das tarefas burocráticas e repetitivas. Assim, o time de TI terá mais tempo para desempenhar outras atividades, resultando em mais produtividade efetiva.

Tomadas de decisão mais cirúrgicas

Com essa gestão de dados com base em IA, a perspectiva promissora de minimizar riscos para tomadas de decisões é um ganho para toda a empresa, ainda mais em épocas tão incertas como a nossa. Com sua atuação em análise de dados, o time de projetos, aliado às metas comerciais, tem a possibilidade de trazer resultados rápidos e significativos à empresa, entendendo melhor os desafios e maneiras mais fáceis de antecipar possíveis necessidades ainda não mapeadas.

Uma vantagem para experiência do usuário

Com ferramentas de inteligência artificial, uma empresa tem meios de oferecer experiências muito mais personalizadas a seus clientes, pois identifica mais facilmente o que eles desejam.

+ Experiência do usuário: será que seus clientes têm sentimentos positivos sobre sua empresa?

Se torne um cientista de dados

Agora que você já entendeu a importância destas duas tecnologias trabalhadas em parceria, falta saber que a gente tem como te ajudar a ter o domínio sobre elas.

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