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.