Nos últimos anos, a Inteligência Artificial (IA) mudou significativamente a metodologia de trabalho em diferentes setores. A aplicação de IA na análise de dados é uma dessas mudanças significativas que contribuíram para otimizar uma função.

O crescimento exponencial da produção de dados tornou urgente a adoção de ferramentas para tratar e analisar com agilidade sem perder a qualidade. O analista conta com precisão e extração de valor de grandes volumes informacionais podendo tomar decisões mais embasadas.

Continue lendo para entender como as ferramentas de IA podem ser aplicadas à análise de dados em projetos de Big Data.

 

IA na análise de dados: qual é a sua importância e como aplicar

 

Os dados constituem um elemento crucial na economia, logo a análise precisa deles se tornou uma habilidade reconhecida e valorizada. Empresas de diferentes segmentos se veem diante de desafios globais e mudanças aceleradas em seus mercados e demandas dos clientes.

Trabalhar corretamente com dados é mais do que um diferencial competitivo, se tornou determinante para o sucesso.

 

Por que a análise de dados é importante?

 

Vivemos na do Big Data com a geração de volumes massivos de informações por diferentes fontes como dispositivos IoT, mídias sociais e transações digitais. Dessa forma, os dados além de volumosos também são dinâmicos e heterogêneos.

Diante desse cenário, precisamos de ferramentas para processamento dos dados e analistas preparados para se guiar a partir dessa base. O trabalho de análise de dados é essencial para a previsão de tendências e ajuste de campanhas.

Também se torna possível compreender quais são as mudanças necessárias para uma operação interna mais equilibrada. Apenas ter acesso aos dados não é o bastante, precisamos saber trabalhar com essas informações. Análise de dados não é uma necessidade apenas operacional, mas também uma oportunidade para inovar.

 

Qual é o papel da IA na análise de dados?

 

A área de análise de dados foi uma das que mais se beneficiou do desenvolvimento dos recursos de IA. As ferramentas de processamento e cruzamento de dados permitiram tornar a análise mais precisa e eficaz.

Num espaço de tempo bem mais curto é possível ter acesso a insights, detectar padrões e desenvolver modelos preditivos. A seguir, vamos apresentar alguns dos principais pontos em que a IA contribui para o pleno desenvolvimento da análise de dados.

 

Automação do processamento de dados

 

Trabalhar com dados nunca foi tão rápido e preciso, como com o uso de recursos de IA. É possível automatizar o processamento, posterior limpeza e transformação de dados.

Os processos podem se tornar mais eficientes com algoritmos de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. Essa automação permite que os analistas de dados foquem em tarefas mais relevantes e que demandam maior foco estratégico.

 

Processamento de dados mais eficiente

 

Com o uso de IA é possível realizar o processamento de grandes volumes de dados estruturados ou não estruturados. Trata-se de uma grande evolução, pois as empresas podem acessar informações valiosas extraídas de conjuntos complexos de dados.

 

Identificação de padrões

 

Os algoritmos baseados em Machine Learning (aprendizado de máquina) funcionam como grandes aliados para detectar padrões e tendências. A partir da análise de dados históricos, a IA identifica correlações, situações anômalas e padrões que dificilmente seriam detectados de outra forma.

 

Geração de insights de dados não estruturados

 

A análise de dados tende a ser mais difícil tendo como base dados não estruturados como textos, vídeos e imagens. Contudo, com a utilização de processamento de linguagem natural (PNL) integrado à IA é possível ter a geração de insights poderosos mesmo de fontes pouco desenvolvidas.

 

Base para decisões em tempo real

 

A análise de dados realizada pela IA permite ter acesso a insights em tempo real, ou seja, tomar decisões baseadas em dados em tempo real. Algo essencial para a otimização de operações em setores como logística, finanças, saúde, entre outros.

 

Gestão de riscos

 

A gestão de riscos, com o auxílio da IA, se torna mais efetiva porque temos acesso a cenários previamente delineados. As estratégias de contenção podem ser aplicadas antes que o problema seja realmente uma questão.

 

Ferramentas e estratégias para integrar IA à análise de dados

 

Conhecer as possibilidades que a IA oferece para a análise e tratamento de dados é o primeiro passo para ter bons resultados. A seguir, apresentaremos com mais detalhes algumas das tecnologias e metodologias que vem se destacando.

 

Linguagens de programação

 

O uso de linguagens como R e Python tem se mostrado bastante produtivo, uma vez que oferecem bibliotecas poderosas como PyTorch, TensorFlow e Scikit-learn. Esses recursos permitem realizar desde análise estatística até o treinamento de modelos de machine learning.

 

Plataformas de cloud computing

 

Google Cloud, AWS, Azure entre outras plataformas permitem ter acesso a uma infraestrutura escalável de armazenamento de dados e processamento Big Data. Outro ponto interessante é que contam com a integração de ferramentas como AutoML e BigQuery.

 

Machine Learning

 

Dentro da área de Machine Learning podemos destacar o uso de modelos preditivos e clustering, duas ferramentas interessantes. Com os modelos preditivos é possível fazer projeção de vendas a partir da identificação de padrões.

Por sua vez, o clustering cria segmentação de clientes a partir dos interesses deles. Dessa forma, as campanhas de marketing se tornam mais eficientes.

 

O passo a passo da aplicação da IA na análise de dados

 

Confira abaixo uma lista de passos para utilizar a IA de forma eficaz em seus projetos.

  • Coleta de dados – primeira etapa, momento em que serão identificadas as fontes dos dados, podem ser bancos de dados, sensores IoT, APIs, entre outros.
  • Preparação de dados – a base bruta de dados passa por processo de limpeza com a eliminação de duplicidades e padronização. Essa etapa é essencial para manter a consistência.
  • Modelagem – definição do melhor formato para análise, com foco no objetivo a ser alcançado. Enquanto os algoritmos de regressão são excelentes para prever tendências, as redes neurais são indicadas para tarefas de maior complexidade.
  • Validação – etapa de teste para analisar sua precisão.
  • Implantação – para ter acesso a insights em tempo real é importante integrar os modelos de IA aos sistemas de produção.
  • Monitoramento – fase de acompanhamento do desempenho dos modelos e realização de ajustes.

 

Considerações

 

Antes de iniciar o processo de aplicação da IA na análise de dados é importante entender que os benefícios vêm acompanhados de desafios. Os custos, questões relativas à privacidade e governança devem ser colocadas em pauta.

 

Governança de dados

 

As empresas devem assegurar que estão em conformidade com as regulamentações vigentes como, por exemplo, a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados). Informações sensíveis devem ser protegidas.

 

Treinamento de profissionais

 

Para que as equipes de análise de dados obtenham sucesso com o uso de ferramentas de IA, precisam do devido treinamento. Uma estratégia de capacitação impactará no comprometimento e bom andamento.

 

Trabalhar com uma infraestrutura escalável

 

Para não comprometer os custos é importante contar com o uso de uma infraestrutura escalável, soluções em nuvem são ótimas opções.

 

Conclusão

 

A análise de dados tem muito a ganhar com a integração com IA, é uma forma de tornar o processo mais robusto e competitivo. O mercado atual é orientado por dados e para se destacar é determinante saber trabalhar com esse volume de informações.

Mais do que saber como usar as ferramentas de IA é essencial compreender como elas podem ser um diferencial estratégico para o crescimento. O analista tem muito a ganhar com a tecnologia quando a utiliza com assertividade.

 

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