A análise aumentada é uma abordagem para análise de dados que combina a inteligência artificial e a análise de dados tradicional para melhorar a tomada de decisões.
Através da utilização de tecnologias como machine learning, processamento de linguagem natural e visualização de dados, a análise aumentada busca fornecer aos usuários insights mais profundos e relevantes sobre os dados que estão sendo analisados.
Ao contrário da análise de dados tradicional, que muitas vezes envolve a criação de relatórios estáticos e análises simples de tabelas e gráficos.
A análise aumentada oferece recursos mais avançados para explorar os dados, como análise de sentimento, análise de redes sociais e análise preditiva como um exame ocupacional de retorno ao trabalho.
Esses recursos permitem que os usuários descubram insights mais profundos e precisos sobre seus dados e tomem decisões mais informadas.
A análise aumentada também permite uma maior colaboração entre as equipes de análise de dados e os usuários de negócios, tornando a análise de dados mais acessível e útil para uma variedade de funções dentro de uma empresa.
Com sua capacidade de automatizar tarefas de análise e fornecer insights personalizados em tempo real, a análise aumentada pode ajudar as empresas a se tornarem mais eficientes e competitivas em um mercado em constante evolução.
Entendendo o que é análise aumentada?
A análise aumentada é um método de análise de dados que emprega inteligência artificial e técnicas de análise de dados para fornecer informações mais detalhadas e pertinentes sobre os dados.
Ele combina análise de dados tradicional com recursos avançados, incluindo processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina e visualização de dados, o que permite que o empreendedor explore e compreenda seus dados com mais eficiência.
A análise aumentada fornece recursos mais avançados do que a análise de dados tradicional, suportando análise de sentimento, análise de mídia social e análise preditiva.
Isso facilita a descoberta de insights mais precisos e profundos sobre os dados de um contrato de manutenção de ar condicionado com reposição de peças, por exemplo. Isso, por sua vez, permite que as empresas tomem decisões mais informadas.
Além disso, a análise aumentada facilita uma maior colaboração entre analistas de dados e usuários de negócios, o que, por sua vez, torna a análise de dados mais acessível e benéfica para vários cargos em uma organização de curso de comunicação e expressão.
Com a capacidade de automatizar tarefas que exigem análise e fornecer informações personalizadas em tempo real, a análise aumentada pode ajudar as empresas a serem mais eficientes e competitivas em um mercado em constante mudança.
Principais benefícios da análise aumentada
A IA presente na tecnologia faz com que as pesquisas sejam realizadas com mais rapidez, apresenta dados relevantes sobre a pessoa certa no momento certo sugerindo os melhores métodos de análise.
Ferramentas como configurações inteligentes e ações recomendadas simplificam o procedimento de indústrias que fabricam porta etiqueta de acrílico e até de outros segmentos de negócio. Alguns dos principais benefícios são:
Visão 360 do negócio
Ao executar repetidamente tarefas e cálculos, fornece uma visão geral que permite aos líderes tomar decisões decisivas que levam em consideração toda a situação, o que reduz o risco e os custos associados a ela e contribui para o processo.
Dessa forma, até mesmo as indústrias que utilizam caldeiras flamotubulares horizontais podem se beneficiar do uso de uma análise mais profunda.
Precisão de dados mais assertiva
A fusão de aprendizado de máquina e IA facilita um processo de preparação de dados mais robusto, visualização de dados mais rápida e insights inovadores e valiosos.
Esses mesmos algoritmos automatizam o processamento de dados de humanos, resultando em associações automáticas derivadas de diferentes fontes.
Compreensão de dados mais complexos
Com a capacidade de criar modelos e apresentar a informação contextualizada, a informação torna-se mais acessível aos colaboradores, o que os leva a terem mais confiança nas suas conclusões e decisões finais.
Um dos benefícios mais significativos é que essa nova tendência pode ser implementada em qualquer setor, independentemente do porte ou nicho. Ou seja, até mesmo uma companhia especializada em fornecer café da manhã para empresa, consegue resultados.
Quais os recursos da análise aumentada?
Algumas tecnologias aumentadas são incorporadas aos processos de negócios e são combinadas com outras ferramentas e softwares, o que permite que as pessoas explorem rapidamente questões específicas sem interromper a análise.
Em outros casos, nenhuma preparação adicional é necessária para os dados. Por isso, para que uma empresa que vende armário suspenso escritório, é fundamental que os negócios entendam quais os recursos da análise aumentada.
Automatização da identificação de dados
Algumas plataformas modernas de BI utilizam IA para reconhecer automaticamente atributos de dados, como se um campo contém informações geográficas ou informações pessoais.
Além disso, o sistema é capaz de ler tabelas de dados em formatos como PDFs e documentos escritos, removendo automaticamente formatações especiais e convertendo-as para análises efetivas.
Estatísticas técnicas
As tecnologias de análise aumentada também podem escolher automaticamente os algoritmos estatísticos mais eficazes, como agrupamento e previsão, com base nos quais fornecem o maior grau de confiança.
Em algumas plataformas, os modelos são executados automaticamente para divulgar e explicar os dados que os usuários podem ter esquecido.
Esses métodos podem explicar o “o que” está por trás de um ponto de dados específico, como as causas de um valor atípico ou um valor não intuitivo em um conjunto de dados.
Para o consumidor, esses recursos são simples de acessar, em vez de exigir conhecimentos de matemática ou programação para isso.
Coleta de dados inteligentes
Durante a preparação dos dados, algoritmos avançados são empregados para ajudar os usuários a preparar os dados mais rapidamente, minimizando assim a necessidade de intervenção manual.
O sistema Augmented Analytics pode indexar e agrupar palavras relacionadas por pronúncia ou caracteres comuns para economizar o tempo das pessoas pesquisando e atualizando campos e valores manualmente.
Ocasionalmente, o sistema também recomenda ações para limpar os dados, como remover valores nulos ou dividir campos em colunas separadas.
Como as empresas podem fazer uso dessa tecnologia?
A ascensão da realidade aumentada está associada ao código de barras 2D, QR Code que foram adotados até por empresas que fornecem injeção direta etanol e outros setores de negócio.
Essa novidade surgiu a partir do momento em que as pessoas perceberam as limitações dos códigos de barras tradicionais e não mais satisfizeram a necessidade de inserir informações sobre um produto ou serviço.
A tecnologia não demorou a evoluir ou migrar para outras áreas. Alguns dos principais usos da análise aumentada nas empresas incluem:
- Setor de atendimento ao cliente;
- Realização de treinamento de equipes;
- Aplicação dos produtos e serviços;
- Fornecer uma experiência aprimorada aos clientes;
- Modernizar os processos internos.
Tudo isso corrobora para boas práticas que as empresas devem adquirir ao adotar o uso da análise aumentada em seus negócios. Afinal, toda tecnologia que de fato melhore as operações deve ser considerada.
Os principais desafios da análise aumentada
Integral a muitas soluções corporativas de Business Intelligence e Business Analytics, a análise aumentada utiliza tecnologias de IA sem comprometer a inteligência humana.
No entanto, as empresas devem estar preparadas para obstáculos comuns que retardam a adoção. Possíveis obstáculos incluem:
- Concepções equivocadas sobre a IA;
- Pouco conhecimento de dados;
- Modelos e dados gerenciados incorretamente;
- Resultados inexpressivos;
- Escalabilidade insuficiente.
Alguns funcionários podem acreditar que a IA irá substituí-los. Ajude-os a se comunicar abertamente e a compreender que a IA tem falhas. A análise aumentada utiliza informações e conhecimentos humanos para agregar valor.
Organizar workshops e fornecer modelos para ajudar as equipes de negócios a superar o medo de análise é fundamental, bem como ensinar aos usuários os conceitos e frases fundamentais associados aos dados.
Além disso, ajudá-los a pensar sobre uma forma que beneficie a equipe e a organização é um dos maiores desafios. Para isso, os empreendedores podem incluir os empreendimentos bem-sucedidos de análise aumentada.
Para treinar modelos de aprendizado de máquina (ML), é fundamental contar com dados completos e precisos, sem erros ou vieses, e atualizar regularmente os algoritmos para lidar com mudanças constantes nos dados.
Com dados de alta qualidade e modelos precisos, os usuários terão confiança nas ferramentas para gerar informações precisas e oportunas.
Demonstrar aos usuários como gerar informações relevantes para suas funções e responsabilidades. Caso contrário, eles podem ficar frustrados e perder tempo filtrando resultados irrelevantes.
Considerando os recursos de TI disponíveis, um aumento na quantidade de informações e nas exigências de processamento pode impactar os tempos de resposta.
Considerações finais
A análise aumentada pode fornecer informações valiosas que ajudam as empresas a tomar decisões mais informadas e a se tornarem mais eficientes e competitivas em um mercado em constante evolução.
Com a capacidade de automatizar tarefas de análise e fornecer insights personalizados em tempo real, a análise aumentada pode transformar a forma como as empresas coletam, analisam e usam seus dados.
É importante que as empresas entendam o potencial da análise aumentada e considerem sua implementação para melhorar suas estratégias e tomadas de decisão.
Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.