De alguns anos para cá, uma nova forma de direcionar empresas começou a chamar a atenção daqueles que procuram efetivar seus esforços. Aliás, você já deve ter ouvido uma frase que compara o poder da posse de dados com o petróleo (“Os dados são o novo petróleo’’). Ela faz muito sentido, quando percebemos o empenho de inúmeras empresas em aprofundar a educação no mundo da Inteligência Artificial, apostando não somente na IA, mas também no conjunto da inteligência com o Big Data e nas análises que podem ser feitas após o trabalho desses dois mecanismos juntos.
Atualmente, com rapidez e assertividade na interpretação dos relatórios providos pela inteligência artificial e o Big Data, a chance de uma empresa construir melhores estruturas e práticas visando o aperfeiçoamento de processos que refletem diretamente no consumidor.
Em uma breve introdução, a ferramenta sobre a qual falamos se trata de um conjunto de conceitos chamados de Análise de Dados e Big Data, capazes de dar mais certeza sobre o quão previsível pode ser o desempenho de determinado mercado, negócio ou projeto. Logo, esse conjunto de mecanismos se tornou um aliado indispensável para o sucesso.
O que é Big Data:
Uma ferramenta que auxilia empresas a conseguirem informações decisivas para as tomadas de decisões, uma vez que chegam em maior variedade, volumes crescentes e com muito mais velocidade.
De forma simples, Big Data é um conjunto de dados mais complexo e volumoso a ponto de o software tradicional de processamento não ser capaz de administrar todas essas novas informações. É justamente por esse fluxo intenso de novos conhecimentos que assumem formato de dados que torna-se possível realizar qualquer tipo de análise, funcionando como um tradutor de tendências do mercado.
O papel do Big Data é, portanto, coletar informações – e informações são dados. Através dessas informações, é possível criar modelos que avaliem e antecipem tendências e dinâmicas de alto nível de complexidade. Importante lembrar que, no geral, o Big Data trabalha com a rotina de navegação dos usuários e outras informações que o público deliberadamente insere na web.
Esses dados, contudo, só se tornam valiosos quando interpretados corretamente. É aí que entra a Análise de Dados.
Saber traduzir os dados patrocinados pelo Big Data é de extrema importância para o usuário conseguir seguir seus propósitos através das coordenadas corretas. Com a inteligência artificial, as informações coletadas por softwares e máquinas são utilizadas para agilizar processos e minimizar erros. É esse o intuito da articulação do Big Data, com a Inteligência Artificial e a Análise de Dados.
Mas existem muitos conceitos diferentes sobre os tipos de análise, então vamos passar por cada uma delas:
Os tipos de análise
Existe uma gama de técnicas e modelos diferentes que trazem bons resultados. Antes de começarmos, é importante saber que existem duas camadas de análise que diferenciam o Business Intelligence e o Analytics.
Decerto, a primeira é a camada tradicional. Ela é responsável por abranger avaliações descritivas, o que significa que só indica ocorrências, sem aplicar julgamento por cima dessas informações. Aliás, também emite análises diagnósticas, derivadas das descritivas. Aqui, o objetivo é identificar qual foi a razão de determinado evento, partindo da relação entre duas ou mais variáveis. Nesse momento, temos indicadores e julgamento de valor.
A segunda camada é composta por dois tipos de análise: prescritiva e preditiva. Aliás, esses dois itens são mais aprofundados, por isso, definem o Analytics. Apesar de intensa, ignorar as avaliações descritivas e diagnósticas não é uma opção, pois or funcionar de forma completementar, com a segunda camada.
Agora, vamos para os tipos de análise existentes:
Análise Preditiva
A análise preditiva utiliza dados históricos e estatísticos, além da mineração de dados e da inteligência artificial. Essa análise serve prever comportamentos futuros do mercado e do público. Ademais, incluímos flutuações da economia e tendências de consumo nas avaliações.
A análise preditiva é o modelo de análise mais famoso justamente porque ajuda a prever cenários futuros tendo como base a análise de padrões da base de dados.
Análise Prescritiva
Análise mais complexa, atua a partir das consequências de decisões e ações tomadas. Com isso, temos um entendimento, a fim de medir o que acontece a partir de determinadas ações.
A Análise Prescritiva depende da análise humana para se concretizar. Assim, uma meta é traçada e possibilidades são indicadas, para alcançar tal objetivo. Aqui, o profissional deve estar familiarizado com o ecossistema e conhecer muito bem as técnicas de data science.
Análise Descritiva
Na Análise Descritiva, o analista deve compreender o que está acontecendo em tempo real. Nesse caso, a análise descritiva não fornece julgamento de valor, sendo recomendada quando o objetivo é observar os dados e compreender como eles se propagam no presente, entendendo seu impacto desvinculado do passado ou do futuro. A análise descritiva é ideal para tomar decisões imediatas.
Análise Diagnóstica
Sobretudo, nessa análise, o propósito é analisar o alcance e o impacto de uma ação. Com essa informação em mãos, é possível pensar em como aperfeiçoar resultados. Na Análise Diagnóstica, o intuito é entender as causas de um contexto e responder às seguintes perguntas:
- Quem?
- Quando?
- Onde?
- Como?
- Por quê?
IA, Big Data e Análise de Dados: qual o futuro da integração?
Agora que temos o conceito de Big Data, Análise de Dados e como cada uma dessas análises opera, compreender qual é o papel da inteligência artificial nisso tudo deve ser mais fácil.
Há uma sinergia entre a Inteligência Artificial e o Big Data. Coletar dados de vários tipos abre espaço para adotar mecanismos facilitadores da interpretação das informações. Ocasionalmente, temos bons resultados. Mas variam, de acordo com os objetivos da empresa.
Aliás, é por isso essas duas frentes estão se tornando uma dupla indispensável. Considerar o papel da IA + Big Data, é o que tornará o trabalho de utilizar as informações coletadas e analisadas um ponto estratégico e decisivo. Por isso, procurar por mais conteúdos que forneçam educação sobre esses dois nichos, portanto, é uma necessidade de todo e qualquer indivíduo, empresa ou projeto que tenha a ambição de transformar seu negócio em uma referência de mercado.
