Como usar IA para análise de dados

A análise de dados com IA usa fer­ra­men­tas de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial para preparar, avaliar e otimizar grandes conjuntos de dados para uso posterior. Essa abordagem oferece be­ne­fí­cios a di­fe­ren­tes áreas.

Por que fazer análise de dados com IA?

Análise de dados com IA utiliza métodos de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial (IA) para monitorar, di­men­si­o­nar e avaliar grandes volumes de dados. Por meio dessa automação, grandes conjuntos de dados podem ser ca­te­go­ri­za­dos em um curto espaço de tempo, per­mi­tindo que insights sejam obtidos e uti­li­za­dos ime­di­a­ta­mente.

Com técnicas de Machine Learning, também é possível realizar trei­na­men­tos e análises ainda mais precisos e abran­gen­tes. Mesmo processos longos e complexos de análise de dados podem ser sim­pli­fi­ca­dos e apri­mo­ra­dos com IA. Para isso, é ne­ces­sá­rio que analistas ex­pe­ri­en­tes monitorem os processos e treinem a IA em Data Mining.

Vantagens da análise de dados com IA

A análise de dados com IA oferece várias vantagens, desde que a tec­no­lo­gia seja desde que con­fi­gu­rada e aplicada cor­re­ta­mente. Com o trei­na­mento adequado, a análise torna-se muito precisa e ajuda a evitar erros. Fer­ra­men­tas de IA para análise de dados, es­pe­ci­al­mente a longo prazo, podem reduzir custos. Ava­li­a­ções demoradas podem ser feitas em um curto espaço de tempo, per­mi­tindo que os pro­fis­si­o­nais se dediquem a outras tarefas. Em geral, economia de tempo é um benefício adicional. A análise de dados baseada em IA faz um trabalho pre­li­mi­nar im­por­tante, que permite tomar outras medidas es­tra­té­gi­cas pos­te­ri­or­mente. Isso também se aplica à análise em tempo real, que é realizada de maneira mais precisa e rápida por uma máquina. Isso aumenta a segurança dos dados.

Ins­tru­ções passo a passo: Fazer análise de dados com IA

A análise de dados com IA pode fornecer re­sul­ta­dos con­vin­cen­tes em várias etapas do processo. Acompanhe os prin­ci­pais passos que compõem uma análise de dados abran­gente com IA.

Passo 1: Trei­na­mento

Para preparar a in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial para análise de dados, é ne­ces­sá­rio treiná-la. Os re­sul­ta­dos pos­te­ri­o­res serão melhores e mais precisos quanto mais ampla e di­ver­si­fi­cada for a quan­ti­dade de dados original. Por isso, é re­co­men­dá­vel alimentar a IA com uma variedade de conjuntos de dados de di­fe­ren­tes áreas. Isso pode incluir, por exemplo, análises an­te­ri­o­res, tran­sa­ções ou dados coletados na internet. Quanto mais “material didático” estiver dis­po­ní­vel para a IA, melhor será o de­sem­pe­nho do seu algoritmo.

Passo 2: Pre­pa­ra­ção

Antes da análise de dados com IA, ocorre a pre­pa­ra­ção. Nessa fase, entradas des­ne­ces­sá­rias, como du­pli­ca­tas ou dados in­cor­re­tos, são removidas do conjunto, evitando que distorçam os re­sul­ta­dos na análise posterior. Esse processo, quando feito ma­nu­al­mente, é demorado e propenso a erros. Com fer­ra­men­tas de IA para análise de dados, ele pode ser altamente au­to­ma­ti­zado e acelerado. Além disso, a taxa de erro diminui con­si­de­ra­vel­mente.

Passo 3: Análise de dados pro­pri­a­mente dita

Uma vez re­a­li­za­das essas etapas pre­pa­ra­tó­rias, a in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial para análise de dados está pronta para ser usada. Aqui também, o processo se torna con­si­de­ra­vel­mente mais eficiente em termos de recursos e mais rápido. A in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial consegue iden­ti­fi­car padrões, cor­re­la­ções, ten­dên­cias e ir­re­gu­la­ri­da­des em questão de segundos, algo que levaria muitas horas para um ser humano. As fer­ra­men­tas mais recentes utilizam o princípio de perguntas e respostas, per­mi­tindo que você obtenha exa­ta­mente os re­sul­ta­dos desejados sem precisar percorrer grandes conjuntos de dados. Os analistas de dados podem então usar esses re­sul­ta­dos para de­sen­vol­ver es­tra­té­gias e aplicar os insights em mudanças ne­ces­sá­rias.

Passo 4: Vi­su­a­li­za­ção

Na apre­sen­ta­ção dos re­sul­ta­dos e conjuntos de dados, a análise de dados com IA também pode ser uma grande aliada. Existem várias fer­ra­men­tas úteis dis­po­ní­veis para organizar os dados de maneira clara, des­ta­cando as in­for­ma­ções mais im­por­tan­tes. Isso funciona tanto in­ter­na­mente, para otimizar processos, quanto ex­ter­na­mente, para apre­sen­ta­ção ao cliente, com fer­ra­men­tas es­pe­cí­fi­cas para esse fim.

Passo 5: Previsão

Com dados su­fi­ci­en­tes, a IA pode criar previsões precisas em diversos campos. Essas previsões não apenas são vi­su­a­li­za­das de forma clara, mas também são baseadas nos dados cor­res­pon­den­tes. Dessa forma, as empresas ganham novos elementos valiosos para o pla­ne­ja­mento e im­ple­men­ta­ção de novas es­tra­té­gias.

Passo 6: Pla­ne­ja­mento e aplicação

É aqui que os insights da análise de dados com IA se tornam par­ti­cu­lar­mente valiosos. Embora nunca devam ser a única fonte ou critério decisório, a com­bi­na­ção da ex­pe­ri­ên­cia humana com a in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial para análise de dados permite tirar con­clu­sões fun­da­men­ta­das e pro­mis­so­ras, ofe­re­cendo à empresa uma vantagem com­pe­ti­tiva con­si­de­rá­vel, es­pe­ci­al­mente em relação ao futuro.

Usos e exemplos de análise de dados com IA

Existem inúmeros exemplos de análises de dados bem-sucedidas e eficazes com IA. A seguir, apre­sen­ta­mos cinco casos de uso, nos quais é possível iden­ti­fi­car ra­pi­da­mente as vantagens dessa tec­no­lo­gia na prática.

Re­co­nhe­ci­mento de voz

A análise de dados com IA pode ser utilizada para re­co­nhe­cer, ca­te­go­ri­zar e vi­su­a­li­zar a linguagem natural. Com o auxílio de di­fe­ren­tes diagramas, os dados de diversas fontes são pre­pa­ra­dos e exibidos de forma clara. Uma solução que adota essa abordagem é o BigQuery da Google. Um exemplo prático também é o Re­co­nhe­ci­mento Au­to­má­tico de Fala, onde a fala é con­ver­tida em texto. Isso é útil em trans­cri­ções de reuniões, pro­ces­sa­mento de feedback de clientes ou no suporte de chatbots através de entradas baseadas em voz.

Dash­bo­ards in­te­ra­ti­vos

O uso de IA para criar dash­bo­ards in­te­ra­ti­vos pro­por­ci­ona uma apre­sen­ta­ção dinâmica e amigável dos dados. Com fer­ra­men­tas como o Polymer AI, é possível vi­su­a­li­zar dados complexos de forma com­pre­en­sí­vel, pois a IA au­to­ma­ti­ca­mente reconhece e destaca padrões re­le­van­tes. Isso permite que decisões baseadas em dados sejam tomadas de forma mais rápida e fun­da­men­tada. As empresas se be­ne­fi­ciam prin­ci­pal­mente em áreas como vendas, marketing e gestão da cadeia de su­pri­men­tos (SCM).

Limpeza de dados

A qualidade dos dados é fun­da­men­tal para o sucesso de qualquer análise. Com o Monte Carlo, o processo de limpeza de dados é re­vo­lu­ci­o­nado pela IA. A fer­ra­menta detecta au­to­ma­ti­ca­mente in­con­sis­tên­cias, du­pli­ca­tas ou valores ausentes e melhora a base de dados. Um exemplo prático disso seria empresas no setor de e-commerce que podem limpar dados in­cor­re­tos de produtos para oferecer re­co­men­da­ções e re­sul­ta­dos de busca mais precisos. A automação não só economiza tempo, mas também minimiza o número de erros humanos.

Pre­pa­ra­ção e previsões

O Answer Rocket é um as­sis­tente in­te­li­gente para análise de dados que se destaca por seu sistema de perguntas e respostas. Os usuários podem fazer perguntas simples, que a IA responde com re­la­tó­rios vi­su­a­li­za­dos ou previsões de­ta­lha­das. Isso permite um uso di­re­ci­o­nado dos dados, como no setor fi­nan­ceiro para iden­ti­fi­car ten­dên­cias de mercado futuras ou na gestão de clientes para obter melhores insights sobre as pre­fe­rên­cias dos con­su­mi­do­res. A ca­pa­ci­dade de criar previsões oferece ainda uma base sólida para decisões es­tra­té­gi­cas.

Análise de imagens e vídeos

A análise de dados não es­tru­tu­ra­dos de imagens e vídeos é levada a um novo nível com o Vertex AI. A tec­no­lo­gia não só permite a criação au­to­má­tica de resumos de texto e anotação de metadados, como também a iden­ti­fi­ca­ção de objetos ou padrões em imagens e vídeos. Por exemplo, empresas no setor de logística podem utilizar IA visual para detectar danos em mer­ca­do­rias, enquanto empresas de varejo podem otimizar a ex­pe­ri­ên­cia do cliente através da análise de vídeos de vi­gi­lân­cia. Essa técnica tem ganhado cada vez mais espaço, como na análise de ra­di­o­gra­fias.