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 a computadores a fazer ações que os humanos naturalmente executam. Os seres humanos acumulam experiências e utilizam esse conhecimento e as lições aprendidas para auxiliar na tomada de decisões. Onde o ser humano pode instintivamente ver padrões em quantidades relativamente pequenas de dados, a IA tem o potencial de examinar uma grande 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, projetado a imagem de que os super-computadores 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 ambiguidade. As empresas hoje em dia usam métodos de aprendizagem de máquinas para ensinar a IA a completar tarefas específicas sem serem explicitamente programadas. Este tipo de IA permite que um utilizador treine a máquina para o ajudar a encontrar as melhores soluções e acrescentando mais valias ao seu negócio.

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 automatização de tarefas.

IA, Agora e o Futuro

Quando confrontados, 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 tornaram.se o ativo mais valioso da empresa, mais útil, de fato, do que o próprio produto.

Entretanto, esse valor só pode ser aproveitado se uma organização utilizar todos os dados disponíveis. A quantidade de dados cresce 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 social mídia.


A velocidade na qual os dados são criados aumenta de um modo galopante. Toda organização está agora diante de um tsunami virtual de dados. Este capítulo discute como a IA e Analytics podem ajudar a controlar os dados críticos para o negócio.

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 utilizadores, examinando os dados selecionados pelo utilizador e respondendo às perguntas feitas pelo mesmo.

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

É por isso que, juntos, IA e Analytics formam uma equipa 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, quase todas em tempo real.

O objetivo é a ação. A combinação de IA e Analytics, muitas vezes chamada de IA-aumentada, permite que os utilizadores se concentrem nos dados que são importantes. Por exemplo, um banco pode usar a análise para monitorizar o número de transações que um cliente faz em um dia. Ele estabelece um limite para as transações e suspende a conta se exceder essas transações, o que causa um problema para o cliente ou permite obter segurança no acesso à sua conta.

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, maior será a sua evolução e otimização. Os resultados das empresas melhoram a cada iteração.

Os rápidos avanços nas tecnologias IA e Analytics começaram a causar um grande impacto no número de empresas que atingem resultados elevados. Os líderes das organizações usam 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 que os seus concorrentes, 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 nas plataformas de comércio eletrônico e no retalho
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

Brevemente haverá 40 trilhões de gigabytes de dados em todo o mundo, sendo que 90% deles foram criados nos últimos dois anos.

Big Data funciona com base no princípio de que quanto mais se sabe sobre algo, melhor a percepção e as previsões que podem ser feitas. Conforme a informação é comparada, padrões e tendências surgem, e estas relações nos dados permitem ao utilizador 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 smartphones, e tecnologias emergentes, como a cloud e a Internet das Coisas (IdC). Resulta que as organizações são continuamente confrontadas com conjuntos de dados mais significativos e cada vez mais complexos.

Este é o desafio do big data. Os utilizadores devem identificar quais dados são relevantes, extraí-los, moldá-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 gestão dos dados dentro da empresa.

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

Preparação e integração de dados.

Qualquer empresa pode ser confrontada com bilhões de novos 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 formato 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 das tecnologias Big Data, o armazenamento de dados tornou-se mais económico e a oferta de serviços aumentou. 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 bases de dados especificamente projetadas 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 o fornecimento de IA e Analytics. Inicialmente, foram utilizadas unidades de processamento gráfico (GPUs), originalmente projetadas para renderizar computação gráfica na para realização de 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 machine learning 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 a aprender 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, deste modo o Big Data e machine learning tornam-se 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 de input. Com o machine learning é possível ir além de simplesmente seguir as instruções estáticas do programa, pode-se construir modelos a partir de uma amostragem de inputs para ajudar o sistema a fazer previsões baseadas em dados e para apoiar nas decisões e ações.

Preparação e integração de dados

A tarefa mais desafiadora dentro da análise de dados não é a análise em si, mas sim a disponibilização dos dados. Ela começa com a recolha e preparação dos dados. Os utilizadores 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 utilizadores necessitam de identificar o problema que necessitam de solucionar e que dados são necessários para chegar a essa conclusão/percepção dentro da coleta de dados. Dados de diferentes fontes devem ser combinados via integração de dados e transformados num formato padrão que pode ser carregado no sistema analítico.

Uma vez que os dados necessários estejam no trabalhados, o próximo passo é corrigir problemas de qualidade de dados que possam afetar a precisão das aplicações analíticas. Isto inclui a harmonização de dados, correção 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 governance de dados têm de ser aplicadas para garantir que os dados sejam utilizados adequadamente e estejam em conformidade com as políticas e regulamentos corporativos, tais como o Regulamento Geral de Proteção de Dados da UE (RGPD).

Somente após este último ponto é que o verdadeiro trabalho de AI e Analytics pode gerar resultados confiáveis.


Na VILT, somos 100% dedicados a estas tarefas desde que a nossa empresa foi fundada, temos mais de 19 anos de know-how nesta área.

Os nossos serviços de Consultoria de Negócio visam aconselhá-lo sobre o melhor uso das estratégias e soluções de Enterprise Information Management para melhorar sua eficiência empresarial e atender às suas metas comerciais específicas. Reduza os custos operacionais, aumente a produtividade, aumente a transparência dos processos e maximize sua eficiência.

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Na VILT, acreditamos que a especialização detalhada e a experiência profunda são fatores críticos de sucesso. Todos os consultores VILT são 100% especializados em ECM, possuem certificações em TI e experiência comprovada na implementação de soluções de ECM.

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    O OpenText Magellan é uma plataforma flexível de IA e análise que combina processamento de linguagem natural e machine learning com análises avançadas e preditivas de auto-atendimento e inteligência de negócios. Magellan permite aos utilizadores de negócios adquirir, agrupar, gerir e analisar Big Data e Big Content a partir de uma ampla variedade de fontes de dados. O flexível e inteligente Magellan é construído alavancando uma combinação de código Open Source e tecnologia proprietária, com tecnologias como Apache SparkTM e Jupyter Notebook. Isto permite que as organizações mantenham propriedade de seus dados, modelos e algoritmos enquanto se aproveitam de um plataforma flexível, diversa e com um alto desempenho.

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