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Automação de dados com IA
Combinando Analytics e Inteligência Artificial para obter informações valiosas a partir de uma grande quantidade de dados
Uma nova abordagem para os dados
A automação de dados com IA representa a próxima onda no mercado de dados e análises, graças à combinação de duas tecnologias: analytics e inteligência artificial (IA). Inclui a incorporação da Inteligência Artificial, geralmente na forma de Machine Learning (ML) e Processamento de Linguagem Natural (NLP), no analytics tradicional.
Diferentemente do BI tradicional, ela conta com tecnologias de ML para permitir o acesso mais rápido a insights para usuários de empresas e técnicos. Ao automatizar tarefas demoradas e repetitivas, a abordagem baseada em IA expande os recursos dos analistas de negócios e desenvolvedores de aplicativos, permitindo que eles desenvolvam modelos baseados em IA para serem incorporados em aplicativos de negócios.
Analytics e inteligência de Negócios com IA
Nos últimos anos, houve um grande aumento na adoção de soluções de Analytics & Inteligência de Negócios, o que levou a uma revolução na forma como os clientes acessam os dados. Essas ferramentas oferecem alguns recursos-chave.
Insights automatizados com a de linguagem natural
Insights automatizados com linguagem natural podem fornecer às empresas uma maneira eficiente de automatizar o processo de “tradução” de um conjunto complexo de dados para um texto descritivo: uma maneira mais clara e concisa de se comunicar com clientes ou outras entidades que podem não ser especialistas em dados.
Consultas com
linguagem natural
Permite que os usuários de negócios consultem o sistema simplesmente fazendo perguntas em linguagem comum em vez de escrever códigos, o que reduz ainda mais a lacuna entre o negócio e a geração de insights.
Visualização automática de padrões relevantes
Para apoiar as empresas a identificar padrões potencialmente relevantes, as soluções de BI podem aplicar uma lista de algoritmos normalizados, como algoritmos de avaliação estatística ou de clusterização.
Detecção de anomalias
e exceções
Em cenários reais, os dados não são estáticos e evoluem com o temp. Por isso, é importante monitorar a precisão dos relatórios de BI ao longo do tempo. As ferramentas ABI podem monitorar dados em tempo real e notificar os usuários em caso de mudanças inesperadas ou drásticas.
Plataformas de Machine Learning para ciência de dados
O desenvolvimento contínuo e rápido das técnicas de IA acelerou o lançamento de plataformas que atendessem todo o ecossistema de IA, atendendo às necessidades das ciências de dados e do ML.
As ferramentas operacionais que permitem que os usuários acessem facilmente os processos de Ciência de Dados e Machine Learning são as chamadas plataformas Data Science Machine Learning (DSML). Essas soluções garantem uma jornada tranquila para o usuário de dados, oferecem uma combinação de funcionalidades para atender às necessidades de especialistas técnicos e de negócios, e suportam a criação e o uso contínuos e sustentáveis de insights. A organização, coordenação e gestão de modelos de Machine Learning são muitas vezes fornecidas por uma única interface visual que permite que todas as fases de desenvolvimento do ML (como gestão de testes, criação automática de modelos, depuração e detecção de erros nos modelos) sejam realizadas.
Como a Reply Pode ajudar?
A Reply acredita no modelo da Automação de Dados otimizada pela IA: estamos analisando ativamente, testando as ferramentas disponíveis no mercado e experimentando-as para entender melhor as vantagens e desvantagens dessa nova tendência baseada em Inteligência Artificial e Machine Learning.
Os especialistas da Reply ajudam a definir a melhor plataforma ou solução para as necessidades específicas de cada cliente por meio de pesquisas e sessões de avaliação, analisando o contexto de negócios para definir como adotar o novo modelo de Automação de Dados otimizada por IA.
