AI & Analytics

Entendendo a IA e Analytics na empresa

Aprenda a definição de inteligência artificial
Entenda o poder da inteligência artificial empresarial e de analytics
Descubra as quatro tecnologias-chave da IA e Analytics

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IA

Simplesmente, IA envolve ensinar computadores a fazer o que vem naturalmente aos humanos. Os seres humanos acumulam experiências e utilizam esse conhecimento e as lições aprendidas para ajudar na tomada de decisões. Onde os humanos podem instintivamente ver padrões em quantidades relativamente pequenas de dados, a IA tem o potencial de examinar quase qualquer quantidade ou variedade de dados de forma rápida e eficiente para extrapolar o significado e prever resultados.

Embora a IA tenha, ao longo dos anos, conjurado a imagem dos super-computadores que tomam conta do mundo, isto permanece firmemente na província de ficção científica. A IA ainda não tem capacidades cognitivas semelhantes às humanas, como fazer julgamentos complexos, ter respostas emocionais ou lidar com a ambigüidade. As empresas hoje estão usando métodos de aprendizagem de máquinas para ensinar sua IA a completar tarefas específicas sem serem explicitamente programadas. Este tipo de IA permite que um usuário treine a máquina para ajudar a encontrar as melhores soluções e focar em questões comerciais de maior valor.

Finalmente, é importante lembrar que a IA não é uma tecnologia única. É uma gama de tecnologias que traz capacidades para a solução de problemas, suporte à decisão e automação de tarefas.

IA, Agora e o Futuro

Quando solicitados, os CIOs globais colocaram a IA no topo da lista de tecnologias que mudam o jogo, com a análise em um segundo lugar. Estas duas tecnologias inter-relacionadas são ideais para enfrentar um desafio significativo enfrentado pela empresa: os dados.

Os dados se tornaram o ativo mais valioso da empresa, mais útil, de fato, do que o petróleo.

Entretanto, esse valor só pode ser aproveitado se uma organização utilizar todos os dados disponíveis. A quantidade de dados está crescendo exponencialmente. Há também um aumento na variedade de dados, que podem ser divididos em duas categorias:

Structured data

Dados estruturados.

Qualquer dado reside em um campo fixo dentro de um registro ou arquivo, tal como um banco de dados relacional ou planilha.

Unstructured data

Dados não estruturados.

Qualquer dado que não tenha um modelo de dados pré-definido não está organizado de forma pré-definida, como texto, vídeo, e-mail e mensagens de mídia social.


A velocidade na qual os dados são criados está acelerando rapidamente. Toda organização está agora diante de um tsunami virtual de dados. Este capítulo discute como a IA e Analytics podem ajudar a fornecer controle sobre os dados comerciais.

As tecnologias de análise de dados existem há muitos anos e são boas na criação de visualizações para transmitir o estado atual de um negócio e tendências. Entretanto, a análise depende de fluxos de trabalho programados e está restrita aos modelos de dados definidos pelos usuários, examinando os dados selecionados pelo usuário e respondendo às perguntas feitas pelo mesmo.

Analytics tradicionais permitem ao usuário estudar os dados para encontrar problemas, soluções, oportunidades e riscos. Hoje em dia, há tantos dados que é impossível obter uma visão completa das informações disponíveis apenas através de técnicas analíticas.

É por isso que, juntos, IA e Analytics formam uma equipe vencedora. A IA ajuda a dar sentido a todos os dados, encontrar padrões e correlações, fazer conexões entre os pontos de dados e prever e prescrever ações - tudo em tempo real ou quase em tempo real.

O objetivo é a ação. A combinação de IA e Analytics, muitas vezes chamada de IA-aumentada, permite que os usuários se concentrem nos dados que são importantes. Por exemplo, um banco pode usar a análise para monitorar o número de transações que um cliente faz em um dia. Ele estabelece um limite para as transações e suspende a conta se excedida, o que causa um problema para o cliente.

A análise com IA examina todos os dados disponíveis para identificar padrões e anomalias para suspender apenas as contas com o risco mais significativo de fraude ou roubo.

Este é um processo contínuo. Quanto mais dados os modelos de IA forem expostos, mais ele irá evoluir para otimizar o desempenho. Os resultados comerciais melhoram a cada iteração.

Os rápidos avanços nas tecnologias IA e Analytics começaram a reformular o número de empresas que trabalham. Os líderes estão usando essas tecnologias para melhorar o desempenho operacional e introduzir modelos de negócios inteiramente novos.

A IA e Analytics podem abordar três áreas-chave:

Operações

Transformar a forma como a empresa interage com os clientes, parceiros e a cadeia de fornecimento. Otimizar processos comerciais, gestão financeira, modelos de negócios e inovação.

Ativos

Melhorar o desempenho e a disponibilidade de cada investimento ao longo de seu ciclo de vida

Força de trabalho

Automatizar e refinar processos e fluxos de trabalho, e aumentar a tomada de decisões para melhorar o desempenho e os resultados.

Pesquisas sugerem que as empresas que utilizam essas capacidades digitais avançadas aumentam a receita e a participação no mercado mais rapidamente do que outras, além de melhorarem as margens de lucro por um fator três vezes maior do que a média.

Os casos de uso emergente para IA e Analytics incluem:

Manutenção preditiva na fabricação e energia
Motores de recomendação no comércio eletrônico e no varejo
Reabastecimento pró-ativo na cadeia de abastecimento
Análise comportamental e de sentimentos no marketing digital

Hoje, quatro áreas tecnológicas chave são centrais para o desenvolvimento da IA e de Analytics dentro da empresa: grandes dados, aprendizagem de máquinas e dados analíticos.

Big Data
Machine Learning
Processamento de Linguagem Natural
Business Intelligence

Em breve haverá 40 trilhões de gigabytes de dados em todo o mundo, sendo que 90% deles foram criados nos últimos dois anos. A escala dos dados que estão sendo criados é de tirar o fôlego.

Big Data funciona com base no princípio de que quanto mais se sabe sobre algo, melhor a percepção e as previsões podem ser feitas. Conforme a informação é comparada, padrões e tendências surgem, e estas relações nos dados permitem ao usuário aprender e tomar melhores decisões.

Conforme as organizações se tornam mais digitais, a quantidade de dados dentro da empresa explode a partir de sistemas corporativos, como bancos de dados e ERP, voz e vídeo, e-mail e celulares, e tecnologias emergentes, como a nuvem e a Internet das Coisas (IoT). Como resultado, as organizações são continuamente confrontadas com conjuntos de dados mais, mais significativos e cada vez mais complexos.

Este é o desafio do big data. Os usuários devem identificar quais dados são relevantes, extraí-los, reformatá-los e depois apresentá-los para análise. As estimativas sugerem que apenas 0,5% dos dados acessíveis são analisados, o que demonstra a dificuldade de gerenciando os dados dentro da empresa.

Antes que a IA e Analytics possam ser aplicadas, o big data têm que ser adequadamente processado e gerenciado. Este processo envolve três componentes:

Preparação e integração de dados.

Qualquer empresa pode ser confrontada com bilhões de novos pontos de dados estruturados e não estruturados a cada dia. Big Data inclui dados em uma grande variedade de formatos. Estes dados devem ser compilados e transformados em um formulário que a IA ou solução de Analytics possam usar para processamento. A partir daí, modelos podem ser criados para permitir análises e inteligência comercial, incluindo análises descritivas, preditivas e prescritivas.

Armazenamento de dados

Com o aumento de Big Data, o armazenamento de dados se tornou barato e abundante. Entretanto, as tecnologias tradicionais de armazenamento não foram projetadas para armazenar e apresentar os grandes conjuntos de dados necessários para a IA e Analytics. As organizações começaram a criar armazéns de dados especificamente projetados para acomodar o crescimento do volume de dados estruturados. Hoje, os data lakes contêm uma grande quantidade de dados estruturados e não estruturados envolvidos com Big Data, de modo que os dados possam ser combinados e limpos para facilitar a IA e a análise avançada.

Calcule o poder

Semelhante ao armazenamento de dados, novos tipos de potência de computação têm sido desenvolvidos para tratar especificamente do fornecimento de IA e Analytics. Inicialmente, foram usadas unidades de processamento gráfico (GPUs), originalmente projetadas para renderizar computação gráfica, para realizar os cálculos. Hoje, os chips personalizados são explicitamente destinados ao trabalho de computação necessário para acelerar a construção e a operação de modelos de machine learning.

Machine learning

O aprendizado da máquina é um aspecto da IA que usa técnicas estatísticas para dar aos sistemas de computador a capacidade de aprender com os dados sem estar programado para isso. Ela usa algoritmos para analisar os dados, aprender com eles e depois fazer recomendações ou previsões sobre uma ação ou resultado.
Neste contexto, estamos aprendendo a capacidade de melhorar ou refinar o desempenho e a precisão devido aos dados do sistema, sejam eles estruturados ou não, dependendo do nível de complexidade do sistema.
Os computadores exigem muitos dados para aprender, de modo que Big Data e machine learning se tornam a dupla ideal. Algumas aplicações de aprendizagem de máquina podem levar uma grande quantidade de pontos de dados e conjuntos de dados separados para aprender com precisão e adequadamente a tarefa a ser cumprida.

Na prática, o software de machine learning consiste em algoritmos que podem aprender e fazer previsões com base nos dados que recebe. Ele pode ir além de simplesmente seguir as instruções estáticas do programa, construindo modelos a partir de entradas de amostra para ajudar o sistema a fazer previsões baseadas em dados para apoiar decisões e ações.

Uma breve palavra sobre preparação e integração de dados

em alguns aspectos, a tarefa mais desafiadora dentro da análise de dados não é a análise em si. Ela começa com a coleta e preparação dos dados. Os usuários devem ter certeza de que possuem todos os dados necessários, e que eles estão atualizados e precisos e em uma forma utilizável para os sistemas.

Os usuários precisam identificar o problema comercial que buscam e os dados necessários para revelar essa percepção dentro da coleta de dados. Dados de diferentes fontes devem ser combinados via integração de dados e transformados em um formato padrão que pode ser carregado no sistema analítico.

Uma vez que os dados necessários estejam no lugar, o próximo passo é corrigir problemas de qualidade de dados que possam afetar a precisão das aplicações analíticas. Isto incluirá harmonização de dados, perfil e limpeza de dados para garantir que as informações em um conjunto de dados seja consistente e que os erros sejam eliminados. Além disso, as políticas de governança de dados precisam ser aplicadas para garantir que os dados sejam usados adequadamente e estejam em conformidade com as políticas e regulamentos corporativos, tais como o Regulamento Geral de Proteção de Dados da UE (GDPR).

Somente depois que este ponto for alcançado é que o verdadeiro trabalho de AI e Analytics pode começar com seriedade.


Na VILT, temos sido 100% dedicados a estas tarefas desde nossa fundação, tendo mais de 19 anos de know-how acumulado.

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