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Como a IA está transformando o futuro do Business Intelligence e Analytics 

29 de Janeiro de 2024

A IA está emergindo rapidamente como um participante importante em inteligência de negócios (BI) e análise no cenário atual de negócios orientados a dados. Com recursos avançados de coleta, análise e tomada de decisão de dados, a IA tem o potencial de revolucionar a forma como as empresas abordam estratégias baseadas em dados.  

Estudos recentes têm mostrado que A IA pode melhorar o desempenho analítico em 69%. À medida que a tecnologia de IA continua a evoluir e amadurecer, sua integração à inteligência e análise de negócios abre novas oportunidades de crescimento e inovação. 

Vamos dar uma olhada em como a IA está transformando o futuro da inteligência e análise de negócios e o que isso significa para as empresas que buscam se manter à frente da curva. 

6 topo AI- Estratégias Orientadas para Inteligência de Negócios e Análise 

Coleta de Dados Automatizada 

As empresas hoje enfrentam o desafio de coletar e analisar grandes quantidades de dados para potencializar suas iniciativas orientadas por dados. Infelizmente, até 90% das informações críticas para os negócios está enterrado em fontes não estruturadas, como PDFs, e-mails, TXT e outros formatos de arquivo. 

Para enfrentar esse desafio, surgiram soluções baseadas em IA com recursos avançados, como processamento de linguagem natural (NLP), reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e visão computacional. Essas ferramentas podem efetivamente identificar e extrair dados relevantes de fontes não estruturadas. 

Os algoritmos de IA podem reconhecer padrões e relacionamentos nos dados, permitindo que extraiam dados com precisão. Isso, por sua vez, permite que as empresas automatizem a tarefa demorada de entrada e processamento manual de dados, desbloqueando dados para iniciativas de inteligência de negócios e análise. 

Além disso, alimentado por IA automatizado dados, coleção também melhorars qualidade dos dados, minimizando o potencial de erros humanos que normalmente ocorrem durante a entrada manual de dados. Ajudando negócios automatizar a coleta de dados, IA dá acesso a dados restritos, permitindo-lhes extrair dados cruciais intuições. 

Preparação de Dados Inteligente 

Hdados de alta qualidade são essencial para terting o máximo de uma solução de BI. Contudo, um estudo da Forbes revelou até 84% dos dados pode ser não confiável. Felizmente, IA-preparação de dados habilitada pode melhorar a qualidade dos dados de várias maneiras. 

Os algoritmos de IA podem detectar e corrigir erros nos dados em tempo real, minimizando imprecisões e garantindo acesso a dados precisos e confiáveis. Enquanto às vezes problemas de qualidade subjacentes podem persistir,  muitos Soluções baseadas em IA permitir que os usuários dados de perfil, identificando padrões ocultos e anomalias automaticamente. 

Escolha instância, dados alimentados por IA preparação pode validar dados contra regras predefinidas, destacando automaticamente os erros subjacentes. Ao identificar problemas de qualidade com antecedência, as empresas podem resolvê-los de forma proativa e corrigi-los antes que gerem percepções enganosas.  

Além disso, os sistemas inteligentes de preparação de dados usam “aprendizagem de loop de feedback” para analisar continuamente seu desempenho e ajustar algoritmos com base nos erros identificados. Isso melhora a precisão, especialmente para dados complexos ou não estruturados. Por meio desse processo de aprendizado, essas ferramentas se tornam mais precisas ao abordar problemas comuns de preparação de dados automaticamente. 

Da mesma forma, os cientistas de dados podem aproveitar Pesquisa difusa habilitada por IA para manter a consistência dos dados, identificando e combinando valores semelhantes, mas não exatos, em um conjunto de dados. Para instância, it pode identificar “Jonh Doe” e “John Doe” como o mesmo cliente apesar das grafias diferentes se outros atributos corresponderem. Essas pesquisas são essenciais ao lidar com dados contêming erros ortográficos, erros de digitação ou outras inconsistências. 

A pesquisa difusa também pode identificar e mesclar registros duplicados, ajudando a limpar conjuntos de dados e eliminar redundâncias. As empresas podem tomar decisões baseadas em dados com maior confiança, melhorando a qualidade geral e a precisão dos dados. 

Por fim, a preparação inteligente de dados pode revolucionar o BI baseado em nuvem automatizando o processamento e a análise de dados. Com recursos baseados em IA, ferramentas de preparação de dados e BI na nuvem podem automatizar a limpeza, integração e transformação de dados, economizando tempo e melhorando a qualidade dos dados.

Como resultado, as organizações acessam insights mais rapidamente, desfrutam de governança de dados aprimorada e gerenciamento de qualidade de dados. A preparação inteligente de dados capacita as organizações a tomar decisões confiáveis, precisas e informadas com mais rapidez, liberando todo o potencial dos dados em um cenário de negócios dinâmico.

Gerado por IA Dados Sintéticos  

Sdados sintéticos is dados gerados artificialmente estatisticamente semelhantes aos do mundo real INFORMAÇÕES. Com as empresas cada vez mais utilizando inteligência de negócios, aproveitar os dados sintéticos pode ajudar a superar os desafios de acesso a dados e as preocupações com a privacidade. 

Por exemplo, na área da saúde, os especialistas em dados podem usar dados sintéticos para treinar modelos de aprendizado de máquina (ML). Ao substituir os dados limitados do paciente, os dados sintéticos podem ajudar os modelos de ML a detectar sinais precoces de doenças.  

Da mesma forma, os especialistas financeiros podem aproveitar dados sintéticos para treinar modelos para prever preços de ações ou detectar atividades fraudulentas se não tiverem dados históricos ou se forem escassos. 

Além disso, conjuntos de dados sintéticos podem imitar diferentes cenários, o que é particularmente útil no setor de transporte. Aqui, os especialistas em cadeia de suprimentos podem aproveitar dados sintéticos para simular condições de tráfego e testar a eficácia de vários algoritmos de otimização de rota. 

Ao alavancar dados sintéticos, as empresas podem obter insights valiosos e tomar melhores decisões sem depender apenas de dados do mundo real. Com a evolução das ferramentas de BI, os dados sintéticos podem catalisar a adoção antecipada de tecnologias orientadas por IA. 

Compressão do modelo 

Técnicas de compressão de modelos surgiram como facilitadores críticos na era da tomada de decisão baseada em dados, fornecendo insights mais rápidos, mais eficientes e mais precisos. Esses As técnicas ajudam a reduzir o tamanho dos modelos de IA, mantendo sua precisão. 

Uma das vantagens mais significativas da compactação de modelo é a velocidade que ela traz para a geração de insights. Ao reduzir o tempo necessário para gerar insights, as empresas podem responder mais rapidamente às mudanças nas condições do mercado e obter uma vantagem competitiva.  

Outra vantagem significativa da compactação de modelos é sua capacidade de reduzir o consumo de memória dos modelos. Isso é particularmente útil em ambientes com recursos tecnológicos limitados. Requisitos de largura de banda de modelos compactados de ferramentas de inteligência de negócios, tornando-os mais eficientes para armazenar e processar informações. Assim, melhorando o desempenho dos modelos de IA. 

Por último, a compressão do modelo pode aumentar a precisão dos modelos reduzindo o overfitting. Em outras palavras, a compressão do modelo simplifica os algoritmos de IA, tornando-os melhor em fazer previsões com base em novos dadosComo resultado, os modelos tornam-se mais robusto contra ruído e outliers, levando a previsões mais precisas e melhores resultados de tomada de decisão para as empresas. 

Análise preditiva alimentada por IA 

A análise preditiva baseada em IA está transformando a maneira como as empresas operam, fornecendo informações e previsões incomparáveis. Esses algoritmos avançados são projetados para analisar facilmente dados maiores e mais complexos, como big data, fornecendo às empresas insights em tempo real que antes eram impossíveis de alcançar. Eles podem detectar padrões ocultos em big data e fontes de dados ao vivo, como data warehouses.

A análise de IA permitiu que as empresas de transporte otimizassem suas rotas e cronogramas de entrega. Por exemplo, analisando dados sobre padrões de tráfego, condições climáticas e cronogramas de entrega em tempo real, o sistema pode gerar a rota mais eficiente para cada remessa. Isso pode reduzir os custos de transporte, melhorar os prazos de entrega e, por fim, aumentar a satisfação do cliente. 

Da mesma forma, os serviços financeiros podem usar análises baseadas em IA para identificar e prevenir fraudes por meio da análise de dados transacionais em tempo real. DOs armazéns ata fornecem a base de dados históricos necessária, suportando a análise e o treinamento de modelos de IA. Usando análises preditivas baseadas em IA, as instituições financeiras podem aprimorar os recursos de detecção de fraudes, proteger clientes e ativos e gerenciar operações com segurança.

Da mesma forma, a IA e o aprendizado de máquina também podem ajudar as instituições a dividir os clientes em segmentos e melhorar a retenção de clientes, prevendo quais clientes provavelmente permanecerão ou sairão. Como resultado, as organizações podem gerar estratégias de retenção personalizadas com muito mais eficiência. À medida que a tecnologia de IA continua a evoluir, a análise preditiva baseada em IA provavelmente se tornará parte integrante da inteligência de negócios em todos os setores.  

As organizações estão recorrendo cada vez mais à IA, seja na área de saúde, varejo ou manufatura, para ajudá-las a entender melhor os dados e tomar decisões de negócios mais informadas. Com a ajuda da análise preditiva baseada em IA, as empresas podem obter uma vantagem competitiva, aumentar a eficiência e, por fim, impulsionar o crescimento.  

IA adaptável  

Os sistemas de IA adaptáveis ​​estão revolucionando a maneira como as empresas abordam as iniciativas de inteligência e análise de negócios. Esses sistemas fornecem recursos poderosos de IA que permitem às organizações implantar modelos preditivos e de previsão que aprendem com experiências passadas e se adaptam a cenários em constante mudança do mundo real. 

Ao combinar inteligência de negócios com IA adaptável, as empresas podem obter insights personalizados que podem ser usados ​​para adaptar estratégias de marketing, vendas e atendimento ao cliente para clientes individuais. 

Os sistemas de IA adaptáveis ​​fornecem uma base para a construção de pipelines de engenharia de IA menos rígidos ou para a construção de modelos de IA que podem se adaptar automaticamente na produção, resultando em sistemas mais ágeis e flexíveis. 

Essa flexibilidade permite que as empresas respondam a ambientes em mudança, dados de treinamento limitados e personalizem resultados generalizados, permitindo uma melhor tomada de decisão e um processamento de dados mais eficiente. 

Muitas empresas em vários setores já estão aproveitando os sistemas de IA adaptáveis ​​para gerar valor. Por exemplo, a Dow, uma fabricante de produtos químicos e materiais dos EUA, implantou sistemas de IA adaptáveis ​​para aprimorar suas análises corporativas. Essa implantação resultou em um Aumento de 320% no valor gerado pela plataforma de análise. 

Os sistemas de IA adaptáveis ​​estão transformando a maneira como as empresas abordam o processamento de dados, a tomada de decisões e o atendimento ao cliente. Ao alavancar o poder desses sistemas, as empresas podem obter uma vantagem competitiva melhorando a personalização, aumentando a eficiência e impulsionando o crescimento. 

Adotando IA para Business Intelligence e Analytics Avançados 

A Inteligência Artificial oferece uma ampla gama de benefícios que podem aprimorar significativamente os recursos de BI e análise. De previsões mais precisas e insights em tempo real a recomendações personalizadas, a IA pode ajudar as empresas a entender melhor seus clientes, melhorar as operações e, por fim, impulsionar o crescimento e a lucratividade. 

Dito isto, adotar a IA para inteligência e análise de negócios pode ser um desafio sem as ferramentas certas. Sem o gerenciamento de dados adequado, as empresas lutam para acessar e usar os dados necessários para a implementação da IA, o que pode levar a resultados ruins ou até mesmo ao fracasso. 

Aproveitar uma plataforma abrangente de gerenciamento de dados fornece a base necessária para iniciativas de IA bem-sucedidas. Ele simplifica a implementação de modelos de IA, reduz a complexidade e permite que as organizações obtenham insights significativos de seus dados, mantendo os padrões de qualidade, segurança e conformidade dos dados.

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