O crescente uso da IA na análise de dados tem implicações significativas para as empresas, uma vez que a inteligência artificial não introduz apenas novas ferramentas e técnicas, mas transforma profundamente como as organizações analisam e utilizam as informações em seu poder.
Pesquisa do Gartner mostra que 79% dos estrategistas corporativos acreditam que a análise de dados, a inteligência artificial e a automação são fatores vitais para o sucesso dos negócios nos próximos anos. Para eles, 50% das atividades de planejamento e execução estratégia podem ser parcial ou totalmente automatizados pelo uso da IA na análise de dados.
Portanto, em um cenário empresarial no qual os dados são fundamentais, com cada vez mais organizações dependendo deles para tomar decisões mais informadas, identificar tendências e desenvolver estratégias, é saber lidar com dados complexos com eficiência. A IA na análise de dados, então, oferece abordagens que atendem a esses requisitos.
IA na análise de dados X análise tradicional
Dados de qualidade e precisos são cruciais para tornar a tomada de decisões mais inteligente e otimizar a gestão de riscos. Além disso, ter acesso a informações relevantes sobre o mercado, comportamentos dos clientes e possíveis ameaças só são possíveis com a análise de dados.
Entretanto, métodos tradicionais de análise, muitas vezes, são demorados e propensos a erros causados pela entrada incorreta de informações, tornando seu uso insuficiente para lidar com um ambiente de negócios extremamente dinâmico.
Algoritmos de IA na análise de dados, por outro lado, permitem que as empresas automatizem seus processos, tornando-os mais refinados. Essa análise envolve examinar dados estruturados e não estruturados, os chamados dados brutos, para identificar padrões, relacionamentos e tendências que ajudem a melhorar as decisões estratégicas.
Já para a gestão de riscos, a IA na análise de dados identifica e avalia como ameaças potenciais podem impactar no desempenho e no alcance dos objetivos dos negócios. Ao integrar a IA na análise de dados às suas funções diárias, as organizações conseguem entender suas operações, identificar possíveis riscos e criar estratégias para mitigar riscos e desenvolver os negócios.
Como a IA aprimora a análise de dados?
O uso da IA na análise de dados envolve algumas fases fundamentais para tornar o trabalho com dados, incluindo seu uso na BI, pesquisa e aprendizado de máquina, mais eficiente.
Defina o alvo
Determine um problema que deve ser resolvido, formule uma hipótese para sua resolução e a teste.
Defina as KPIs
Descreva os critérios que irão avaliar o sucesso da abordagem adotada. Isso pode ser avaliar o limite mínimo de desempenho necessário para o objetivo ser alcançado, por exemplo.
Colete dados relacionados ao alvo
A coleta de dados de várias fontes, como bancos de dados, APIs, planilhas, entre outros, é fundamental para garantir uma maior abrangência e permitir uma melhor visualização do problema determinado.
Limpe os dados
Ao coletar informações de diversos locais, é muito provável que eles sejam incompletos ou inconsistentes. Para superar esse problema, eles devem ser limpos para evitar valores ausentes, duplicatas e informações discrepantes. A complexidade para preparar os dados e torná-los precisos e úteis pode consumir até 80% do cronograma de um projeto.
Faça uma análise exploratória de dados
A análise exploratória de dados (EDA) é crítica para compreender a estrutura dos dados, suas correlações e padrões. Esse processo se inicia com relatórios que detalham as caraterísticas dos dados, o que exige que analistas de dados façam essa verificação para evitar que erros prejudiquem a preparação dos dados.
Selecione recursos
Essa etapa é voltada para identificar as variáveis que podem ter impacto significativo no problema determinado anteriormente, eliminando as informações irrelevantes. Assim, não apenas o modelo é simplificado, mas também tem seu desempenho otimizado, deixando claro que não é necessário utilizar modelos complexos para a maioria dos problemas identificados pelas empresas, mas encontrar os recursos realmente úteis.
Habilite os algoritmos de aprendizado de máquina
Escolha o algoritmo de aprendizado de máquina adequado com base no problema, seu tipo, complexidade, tamanho de dados e requisitos de velocidade do modelo. Com isso, o modelo pode ser treinado e ajustado para lidar com os dados preparados.
Teste o modelo e implemente
Aqui é necessário avaliar o desempenho e os ajustes realizados no modelo. Se estiver funcionando como desejado, ele pode ser implementado em um contexto de negócios.
Cenários em que a IA na análise de dados pode impactar
A IA na análise de dados pode impactar diversos cenários empresariais, auxiliando na tomada de decisões estratégicas, compreensão do comportamento do cliente, identificação de fraudes financeiras, entre outros casos de uso:
Coleta e análise de dados
A IA na análise de dados utiliza algoritmos, técnicas de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para identificar com agilidade tendências, padrões e anomalias não detectados por métodos tradicionais de análise.
Além disso, a inteligência artificial permite que as empresas analisem grandes volumes de dados. Algoritmos de aprendizado de máquina facilitam esse processo ao analisar grandes quantidades de dados em tempo real. A IA na análise de dados permite que conjuntos de big data sejam processados rapidamente para revelar conexões, padrões e tendências ocultos. Com isso, fornece análises em tempo real para tornar a tomada de decisões mais informada, prever ameaças potenciais e auxiliar na implementação de estratégias de negócios mais bem-sucedidas.
A capacidade da IA em processar dados não estruturados, como texto, imagens, vídeos e áudios, por meio do processamento de linguagem natural (PNL), fornece insights e facilita a análise de sentimentos. Tanto que as empresas de comércio eletrônico são as maiores beneficiadas do uso da inteligência artificial, utilizando os dados para realizar recomendações personalizadas e otimizar cadeias de suprimentos.
Personalização de serviços financeiros
A personalização de serviços financeiros não pode ser mais bem-sucedida com o uso da IA na análise de dados. Por meio do processamento dos dados dos clientes, como padrões de comportamento e histórico de transações, ela contribui para tornar o atendimento personalizado e criar produtos e serviços que atendam aos desejos dos clientes.
O uso de chatbots baseados em IA, por exemplo, melhora a satisfação e a experiência do cliente ao fornecer informações básicas rapidamente, simplificando interações e fornecendo maior personalização no atendimento.
Como a IA na análise de dados permite a construção de perfis detalhistas dos clientes, ela consegue identificar padrões que indicam comportamentos de alto risco, permitindo que as instituições melhorem suas estratégias de gestão de risco por meio de modelos preditivos ou de microssegmentação.
Detectando fraudes
Fraudes financeiras são uma ameaça crescente que aflige todas as instituições financeiras. A IA na análise de dados pode auxiliar na detecção de fraudes, proteger ativos e garantir a confiança dos clientes. Por meio de modelos de aprendizado de máquina, o comportamento do cliente, os relacionamentos e padrões de transações são analisados em busca de características que indiquem atividades fraudulentas.
Transformando dados em estratégias de negócios
Os casos de uso acima são apenas alguns exemplos de como a IA na análise de dados pode impactar positivamente nas estratégias de negócios das empresas. E a RED pode ajudar sua organização a implementar a inteligência artificial no dia a dia da operação, levando mais inteligência para a tomada de decisões e otimizando processos internos. Entre em contato e fale com nossos consultores.