O augmented analytics se tornou um marco na análise de dados. Não apenas por processar informações ou criar gráficos visuais, mas por gerar insights acionáveis mais rapidamente e com maior precisão. Alguns especialistas compararam a transição da análise tradicional para o augmented analytics como o momento em que cálculos manuais passaram a ser realizados por calculadoras, o que ajudou na economia de tempo e de recursos.
Em uma época em que os dados são um dos ativos mais importantes para as empresas, saber utilizar essas informações para otimizar os negócios é vital para o sucesso da organização. Entretanto, com um volume de informações que não para de crescer, é necessário implementar tecnologias que facilitem esse trabalho, como a IA e o aprendizado de máquina.
E isso torna o augmented analytics ainda mais importante, já que é por meio dele que a ciência de dados pode ser combinada à inteligência artificial para analisar conjuntos gigantescos de informações em tempo real.
O que é augmented analytics
O termo augmented analytics, ou análise aumentada, foi criado pelo Gartner em 2017 para indicar o “uso de tecnologias capacitadoras como aprendizado de máquina e IA, para auxiliar na preparação de dados, geração de insights e explicação de insights para melhorar a maneira como as pessoas analisam dados em plataformas analíticas e de BI”.
Exatamente por isso, de acordo com o próprio Gartner, o augmented analytics deve ser a “próxima onda de disrupção no mercado de dados e análise”, se tornando um impulsionador para transformar a análise de dados, o Business Intelligence, a ciência de dados e plataformas de aprendizado de máquina.
Por meio do augmented analytics é possível automatizar e melhorar diversos processos de negócios para obter os melhores resultados. Para isso, a tecnologia combina geração, preparação e análise de dados baseada em IA, aprendizado de máquina (ML) e processamento de linguagem natural (PNL) que tornam as recomendações mais eficientes e precisas.
A abordagem utilizada pela análise aumentada contribui para que insights e padrões sejam identificados para auxiliar na tomada de decisões mais inteligentes. Por exemplo, para melhorar a experiência do cliente ao personalizar a oferta de produtos e serviços de acordo com suas necessidades.
Como o augmented analytics funciona?
O augmented analytics fornece informações sobre os dados em posse da empresa, seja para analisar o comportamento de clientes, realizar testes A/B ou otimizar as atividades de vendas. Para isso, como citado mais acima, utiliza a IA, o aprendizado de máquina, o PNL e ferramentas de visualização de dados.
O aprendizado de máquina ajuda na identificação de padrões, fazer previsões ou gerar insights. O processamento de linguagem natural (PNL) é voltado para interpretar dados capturados em texto, vídeos ou imagens para indicar tendências no sentimento do cliente. Já as ferramentas de visualização de dados tornam a leitura dos insights mais fácil.
Assim, ajuda na automação de processos analíticos e simplifica a maneira com que os dados são preparados, insights são gerados e compartilhados. Isso significa uma mudança para as empresas, já que permite que o uso de dados por todos seja democratizado, exigindo pouco conhecimento em análise.
A evolução do augmented analytics
A geração de insights a partir de dados não é algo simples. É um processo demorado, principalmente se os dados não forem estruturados. Isso exigiu a adoção de tecnologias emergentes. A IA e a aprendizagem de máquina transformaram a forma com que as empresas utilizam seus dados e, a partir daí, deram origem ao augmented analytics.
Entretanto, até pouco tempo atrás, a análise de dados era exclusividade de cientistas de dados e especialistas em BI que navegavam por planilhas, modelos estatísticos e visualizações complexas para gerar os insights tão desejados.
Hoje, o augmented analytics democratizou a análise de dados e permitiu que até usuários não técnicos explorem os dados para extrair informações valiosas para os negócios, tornando a reparação de dados, detecção de anomalias e consultas em linguagem natural automatizados para reduzir a pressão sobre as equipes de dados e permitir que todos os funcionários possam gerar insights.
Benefícios do augmented analytics
Essa transformação na forma com que os dados são analisados gera diversos benefícios, como:
Maior eficiência de tempo e custos
A automação implementada pelo augmented analytics reduz o tempo gasto em processos de análise em comparação com os métodos tradicionais.
Construção de modelos
Métodos tradicionais de análise exigem que modelos e seleção de variáveis sejam realizados de forma manual, baseados no conhecimento dos cientistas de dados. O augmented analytics utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para automatizar esse processo, tornando-o mais preciso.
Preparação de dados
Da mesma forma, o modelo automatiza processos de preparação de dados, reduzindo custos e o tempo de preparação.
Facilidade de uso
Ferramentas de análise de dados tradicionais exigem habilidades e conhecimento especializado. Já o augmented analytics permite que qualquer usuário utilize o sistema e gere insights sem precisar passar por treinamento extensivo.
Visibilidade dos negócios
Dessa forma, as empresas têm maior facilidade em analisar o desempenho dos negócios e identificar causas raízes. Com isso, as lideranças obtêm uma visão mais completa do que acontece com os negócios.
Maior produtividade
Além disso, com o augmented analytics, ao automatizar processos de análise de dados, é possível liberar os analistas de dados para que se concentrem em outras tarefas mais estratégicas, aumentando a produtividade e expandindo o acesso aos recursos de análise disponíveis na organização.
Isso significa o desenvolvimento de produtos com maior agilidade, com as equipes de desenvolvimento identificando o relacionamento entre dados de diversas fontes e extraindo informações importantes que permitem maior agilidade por todo o ciclo de desenvolvimento do produto.
Impulsione seus negócios com o uso de dados
As ferramentas de análise aumentada auxiliam empresas de diversos setores, principalmente quando os métodos de análise tradicionais não fornecem os resultados esperados. Tornar a análise de dados mais acessível e simples se tornou ainda mais urgente à medida que os volumes e complexidade dos dados capturados não param de crescer.
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