Jeffrey Erickson | Escritor Sênior | 13 de janeiro de 2025
As empresas têm aplicado modelos de machine learning aos seus esforços de análise de dados por muitos anos. Faz sentido para analistas que rastreiam grandes volumes de transações financeiras ou lideram operações de segurança executar dados por meio de modelos de machine learning que encontram anomalias e tendências em velocidades que os humanos não conseguem igualar.
Agora, grandes modelos de linguagem, ou LLMs, que parecem ganhar novos recursos sofisticados a cada semana, oferecem oportunidades intrigantes para cientistas de dados e analistas de dados transformarem seus fluxos de trabalho por meio de automação e trazer insights baseados em dados para mais pessoas em suas organizações.
A análise de IA, às vezes chamada de análise aumentada de IA, é uma maneira de analisar o desempenho dos negócios usando uma combinação de aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e técnicas de gerenciamento de dados. Como a análise tradicional, o objetivo da análise de IA é encontrar padrões, prever tendências, extrair insights, fazer previsões ou alguma combinação deles. A diferença é que a análise de IA usa modelos de machine learning (ML) para analisar grandes conjuntos de dados quase em tempo real e, em seguida, aproveita LLMs avançados para automatizar o processo de preparação e análise de dados e visualização de resultados.
Para fazer isso, um processo de análise de IA procura automatizar muitas tarefas anteriormente trabalhosas, como preparação de dados, limpeza de dados e modelagem de dados. Depois que os dados são preparados e a análise está em andamento, o sistema de análise de IA ajuda a gerar visualizações de suas descobertas e até recomenda cursos de ação. Como a IA pode monitorar e analisar constantemente grandes quantidades de dados quase em tempo real, ela pode testar um grande número de combinações de pontos de dados e determinar as relações entre eles.
O objetivo é que os analistas simplesmente consultem os dados em vez de percorrer processos complexos de preparação manual de dados e ciência de dados.
A análise de dados tradicional é um processo consultivo e iterativo que ocorre entre um empresário e um analista de dados ou cientista de dados. Os cientistas de dados tendem a se concentrar na preparação de dados e na aplicação de técnicas e ferramentas para interpretá-los, enquanto os analistas de dados são bons em usar software de análise em pacotes para informar as decisões de negócios, mas as funções geralmente se sobrepõem. Ambos podem ser considerados especialistas em análise de dados capazes de colocar em campo perguntas ou hipóteses sobre o que os dados podem revelar. Eles então reunirão os dados e aplicarão técnicas e ferramentas sofisticadas para ver se a análise de dados responde à pergunta ou valida a hipótese. Eles podem, então, criar essas descobertas em um painel que rastreia métricas de negócios predefinidas ao longo do tempo. A análise de dados tradicional continua a ser uma ferramenta importante para ajudar as empresas a explorar relacionamentos e tendências em dados de negócios estruturados - tem sido inestimável para responder a perguntas ad hoc sobre o desempenho dos negócios.
Por outro lado, a análise de IA usa LLMs juntamente com modelos separados de machine learning para automatizar as etapas que os humanos tomam para concluir a análise. Ele permite que os analistas de negócios solicitem e sintetizem informações dinamicamente sem a ajuda de especialistas em TI. Uma vez configurado para analisar uma ampla variedade de dados de aplicativos de negócios, bem como dados não estruturados de mídias sociais, emails, imagens e documentos, a análise de IA pode fazer muito mais rápida e consistentemente do que um ser humano poderia. Não é de admirar que a análise de IA esteja rapidamente se tornando uma ferramenta favorita dos analistas para aprofundar suas análises e melhorar sua eficiência.
Análise Avançada de IA vs. Análise Avançada de Dados Tradicional
Análise de IA | Análise de dados tradicional |
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Aplica modelos de ML para permitir análises e previsões em tempo real | Concentra-se mais na análise de lotes de dados históricos |
Reúne dados estruturados e não estruturados para análise | Usa processos manuais que envolvem o risco de erro humano |
Usa automação para ajudar a reduzir as instâncias de erro humano | Incorpora dados de aplicativos de negócios e outras fontes de dados estruturados |
Os humanos trazem criatividade e discrição para direcionar como a IA faz seu trabalho | Benefícios da experiência humana e intuição em um processo deliberativo e colaborativo |
Principais conclusões
A análise de IA aproveita tecnologias avançadas, incluindo machine learning, LLMs e visualização de dados, para melhorar a tomada de decisões de negócios. Como a análise de IA automatiza muitas facetas da análise de dados tradicional, ela pode ajudar a reduzir os custos contínuos da análise, melhorar a precisão e liberar os analistas para se concentrar no pensamento estratégico de nível superior.
Como a análise de negócios tradicional, a análise de IA usa ferramentas de ML para processar grandes quantidades de dados. Ao contrário da análise tradicional, a análise de IA pode automatizar tarefas, como coleta, limpeza e categorização de dados, mesmo para dados não estruturados, como imagens e documentos, e, em seguida, monitorar constantemente os dados para aprender padrões, detectar anomalias e encontrar correlações. Isso permite que a análise de IA forneça insights quase em tempo real, mesmo de fontes de dados grandes, complexas e diversas.
As empresas há muito investiram em ferramentas de análise de dados e experiência para ajudá-las a tomar melhores decisões. A análise de IA pode ajudar a melhorar drasticamente a tomada de decisões de negócios automatizando a análise de dados, tornando-a mais rápida e precisa, mesmo quando ela processa diversos dados para descobrir insights que os processos humanos manuais provavelmente nunca veriam. Como resultado, os líderes de negócios podem agir de forma mais proativa e tomar decisões informadas em tempo real, por exemplo, antecipando as necessidades do mercado e mudando seu estoque.
A análise de IA está crescendo em importância porque ajuda a melhorar a eficiência diária também, em áreas como automatizar a entrada de dados, limpar e categorizar dados, criar painéis e relatórios instantaneamente e explicar análises e insights para os empresários.
A análise de IA funciona usando a tecnologia LLM e ML para analisar e interpretar dados. Depois que o sistema é treinado para reconhecer padrões, tendências e anomalias nos dados de uma organização, ele pode fazer previsões e recomendações. A análise de IA é usada em uma ampla gama de negócios e disciplinas, incluindo marketing, finanças, saúde e manufatura. Qualquer empresa que queira tomar decisões baseadas em dados e melhorar a eficiência operacional pode se beneficiar da análise de IA.
Aqui estão alguns termos para saber.
A análise de IA está se tornando rapidamente indispensável para analistas de dados e cientistas de dados porque traz maior eficiência e recursos mais profundos para as tarefas de negócios diárias. Aqui estão alguns exemplos.
As organizações que adotam a análise de IA geralmente acham que têm uma nova capacidade de identificar padrões e tendências em dados que não são aparentes para analistas humanos. O resultado muitas vezes é uma tomada de decisão mais informada e recomendações baseadas em dados, o que pode levar a uma maior eficiência operacional, maior satisfação do cliente e, em última análise, maior lucratividade. No dia a dia, a análise de IA pode ajudar a automatizar tarefas repetitivas para que os funcionários possam se concentrar em iniciativas mais estratégicas e criativas.
Existem algumas maneiras específicas pelas quais a análise de IA pode ajudar a impulsionar o crescimento e o sucesso dos negócios.
A análise de IA ajuda a acelerar o processo de identificação de padrões usando ML para interpretar grandes quantidades de dados em uma fração do tempo que levaria até mesmo uma equipe de cientistas de dados qualificados. Essa maior eficiência pode permitir que as organizações tomem decisões mais rápidas e informadas com base em todos os dados que coletam, mesmo dados não estruturados.
A análise de IA ajuda a gerar resultados de negócios mais inteligentes por meio de vários métodos.
Para todos os seus benefícios, há desafios e limitações em torno da análise de IA. O sucesso requer dados de qualidade, a capacidade de selecionar os modelos certos e, às vezes, viver com falta de transparência em como o sistema chegou a um resultado. As equipes de análise de IA também enfrentam desafios em termos de integração com os sistemas existentes e os custos associados à implementação e manutenção de tecnologias de IA.
Os desafios e limitações que precisam ser abordados para uma implementação bem-sucedida incluem:
Considerações éticas com a análise de IA geralmente podem girar em torno de questões como privacidade de dados, transparência, preconceito e responsabilidade. As empresas podem considerar a coleta e o uso de dados de uma maneira que se alinhe com suas políticas e trabalhe para permitir que os usuários entendam como os resultados de suas consultas de análise de IA foram formulados.
As considerações para ajudar a garantir que a análise de IA seja usada de maneira responsável e benéfica incluem:
Uma esperança fundamental da análise de IA é que ela ajude as empresas a tomar decisões ideais, analisando grandes quantidades de dados para identificar tendências, padrões e insights que os humanos talvez nunca possam ver. Os pagamentos rápidos devem ser uma compreensão mais profunda dos clientes e a capacidade de automatizar tarefas repetitivas. A longo prazo, vemos a análise de IA como o núcleo da inovação e do crescimento dos negócios.
A comunidade do Oracle Analytics está ajudando a moldar o futuro: os participantes podem explorar tecnologias, fazer perguntas, participar de laboratórios ao vivo e muito mais. Especificamente, a evolução técnica e as aplicações têm algumas linhas de tendência claras.
A Oracle pode ajudar você a trazer análises de IA para sua empresa. Com a Oracle como parceira, seus analistas de dados e cientistas de dados obtêm uma plataforma de análise líder do setor e uma plataforma automatizada de gerenciamento de dados, bem como serviços prontos para uso para uma ampla variedade de tarefas de análise.
A plataforma Oracle Analytics oferece às organizações um serviço nativo da nuvem no qual empresários e especialistas em dados podem colaborar em todo o processo de análise de IA. Isso inclui ingestão e modelagem de dados, preparação e enriquecimento de dados e visualização - e controle rígido sobre segurança e governança de dados. As plataformas de gerenciamento de dados e os aplicativos de negócios da Oracle são incorporados com machine learning e tecnologias de processamento de linguagem natural para ajudar a fornecer análises de IA em toda a organização.
À medida que as empresas de tecnologia continuam a avançar com LLMs, os recursos estranhos desses modelos de IA encontrarão rapidamente seu caminho nas ferramentas de análise de dados. A partir deste ponto, qualquer pessoa que entre no campo da análise de dados desejará considerar aproveitar as ferramentas de análise orientadas por IA. O próximo passo para esses analistas será liderar a implementação de um processo de análise de IA para suas organizações, abrindo um futuro em que insights atualizados e orientados por dados estejam disponíveis para mais tomadores de decisão em toda a empresa.
Os dados são o combustível que impulsiona a análise de IA. Sem dados relevantes e de alta qualidade, os modelos de IA não podem aprender, fazer previsões precisas ou fornecer insights valiosos. Veja como os CIOs podem ajudar a habilitar os dados de suas organizações para que eles forneçam uma base sólida para a IA.
Quais habilidades são necessárias para a análise de IA?
Há muitas habilidades que podem ser importantes para estabelecer um processo de análise de IA em uma organização, começando com aquelas atualmente possuídas por seus cientistas de dados e analistas de dados. Uma vez que o programa está em funcionamento, o objetivo é que as pessoas com conhecimento de negócios, mas pouca experiência em análise de dados, sejam capazes de fazer análises aprofundadas usando texto em idioma nativo e prompts falados.
O que os analistas de inteligência artificial fazem?
Os analistas de IA usam as mais recentes ferramentas de IA e LLMs para aprimorar suas análises e capacitar os não especialistas a realizar análises de dados usando prompts de texto e linguagem natural.
O que os cientistas de dados fazem na análise de IA?
Os cientistas de dados são essenciais para configurar um processo de análise de IA. Eles trazem a capacidade de definir problemas e projetar abordagens analíticas em que a IA se baseará. Eles também podem ser responsáveis por monitorar as operações de IA e ajudar a explicar suas saídas.
A inteligência artificial é uma forma de análise?
Como a análise, a inteligência artificial depende da ingestão e interpretação de dados de muitas formas. A análise de IA, no entanto, foi projetada para usar técnicas sofisticadas de manipulação de dados para ajudar a desenhar tendências, correlações e anomalias em dados de negócios e fornecer visualizações para ajudar a destacar suas descobertas.
Qual é a diferença entre análise e inteligência artificial?
A inteligência artificial é importante para a análise de dados, mas abrange um espectro muito mais amplo de habilidades. A inteligência artificial pode ser usada para gerar código, texto, imagens e outros conteúdos, o que está muito além das necessidades da maioria das análises de negócios. No entanto, a capacidade da IA de extrair informações de imagens e documentos e combiná-las com dados de aplicativos pode ter um impacto poderoso nos insights fornecidos por meio da análise de dados.
A análise de IA pode substituir analistas humanos?
Atualmente, a análise de IA não pode substituir analistas humanos, mas pode tornar um analista individual muito mais produtivo e criativo. IA e machine learning trazem mais eficiência para preparação, análise e até visualização de dados.
A análise de IA é acessível para pequenas empresas?
O crescimento de serviços baseados em nuvem baseados em ML e LLMs avançados significa que uma pequena empresa pode fazer upload de dados e extrair insights. A análise de IA está democratizando a experiência em dados necessária para fazer análises de dados perspicazes.
Como as empresas podem começar com a análise de IA?
As empresas devem entrar em contato com seus provedores de nuvem para saber mais sobre o crescente número de ferramentas de análise que aproveitam os modelos de IA para fornecer análises com muito pouca experiência em dados ou investimento inicial.