O que são funções analíticas aumentadas?
Funções analíticas aumentadas são funções "ampliadas" com tecnologias de inteligência artificial.
Visão geral de funções analíticas otimizadas
Uma definição mais simples: as funções analíticas aumentadas são funções analíticas que incorporam tecnologias de Inteligência Artificial (IA), como Machine Learning e processamento de linguagem natural (NLP). O Machine Learning automatiza processos analíticos complexos, como a preparação de dados e a geração de insights. O NLP permite que qualquer usuário, mesmo sem treinamento, faça perguntas sobre os dados e obtenha respostas fáceis e coloquiais.
O termo "funções analíticas otimizadas" foi cunhado pelo Gartner em 2017 e hoje é considerado o futuro da BI (Business Intelligence) e das funções analíticas de dados, incluindo as preditivas.
Por que as funções analíticas aumentadas são importantes?
Explorar a oportunidade do Big Data
Os dados são a maior oportunidade da economia moderna. Com eles, as empresas podem saber o que e quando produzir, a quem oferecer, como evoluir e muito mais. Mas o volume de dados é grande demais para os seres humanos interpretarem sozinhos – ou sem vieses –, e é simplesmente impossível atender à exigência de respostas imediatas. Tecnologias como IA e Machine Learning são necessárias para revelar insights significativos na imensidão do Big Data. Essa é uma das razões para as funções analíticas aumentadas serem tão importantes: elas combinam a ciência de dados e a inteligência artificial e ajudam as empresas a analisar grandes conjuntos de dados em tempo real.
Reduzir a dependência dos cientistas de dados
O processo de análise envolve uma série de etapas lentas e manuais, tão complicadas que em geral só os cientistas de dados conseguem executá-las. Esses analistas profissionais precisam:
- Coletar dados de várias fontes
- Prepará-los para a análise
- Executar a análise
- Encontrar insights significativos
- Visualizar os resultados
- Compartilhar os resultados de maneira convincente
- Criar um plano de ação
O problema é que há uma grande escassez de cientistas de dados em todo o mundo, e contratá-los sai caro. Embora não substituam esses profissionais, as funções analíticas aumentadas podem reduzir a dependência deles com a automação de processos como coleta, preparação, limpeza e análise de dados.
Além de liberar o tempo dos cientistas de dados para tarefas mais importantes, como interpretar resultados, as funções analíticas otimizadas elevam o valor que esses analistas agregam à organização. Funções analíticas baseadas em IA e Machine Learning ajudam a estabelecer conexões que poderiam passar despercebidas e a encontrar insights mais detalhados em menos tempo. Essa tecnologia também melhora os insights de colaboradores em outras funções analíticas – de analistas de negócios a cientistas de dados cidadãos – e os ajuda a fazer o trabalho que antes só cabia aos cientistas de dados especializados.
Democratizar as funções analíticas entre usuários não treinados
Outra razão para as funções analíticas aumentadas serem tão importantes é permitir que “exploradores de informações” sem treinamento participem do jogo. Com a automação de processos analíticos complexos e a possibilidade de os usuários consultarem os dados fazendo perguntas simples, os colaboradores sem formação em ciência de dados podem aproveitar as funções analíticas avançadas. O Machine Learning orienta esses exploradores de informações, recomenda a pergunta seguinte e sugere onde ir mais fundo.
Com as funções analíticas aumentadas, a resposta às consultas vem em forma de visualizações prontas, com gráficos, tabelas e mapas, para que os próprios usuários não precisem criá-las. Essas visualizações podem ser investigadas com comandos simples, sequenciadas em histórias de dados e compartilhadas facilmente com líderes e equipes; tudo isso sem precisar ser PhD.
A evolução das funções analíticas
As funções analíticas e a Business Intelligence têm avançado muito nos últimos anos. De ferramentas sofisticadas para profissionais de dados a funções analíticas com Machine Learning que qualquer um pode usar.
Funções analíticas tradicionais
Baseadas em TI
Autonomia limitada do usuário
Ferramentas sofisticadas para profissionais de análise de dados
Foco na geração de relatórios em grande escala
Funções analíticas self-service
Baseadas nos negócios
Mais autonomia do usuário
Interface fácil de usar
Foco em insights baseados no usuário
Funções analíticas aumentadas
Baseadas em IA e Machine Learning
Verdadeira autonomia do usuário
Ferramentas de IA e processos guiados
Foco em insights rápidos, profundos, antes ocultos
Casos de uso das funções analíticas aumentadas
As funções analíticas aumentadas podem revolucionar os processos de negócios. Mas como isso acontece no mundo real? Aqui estão alguns exemplos de casos de uso de funções analíticas aumentadas em finanças, vendas e marketing, logística, recursos humanos e contas a receber.
Funções analíticas otimizadas em finanças Analistas de negócios podem usá-las para prever e controlar despesas de T&E (viagens e entretenimento) em diferentes linhas de negócios.
Funções analíticas otimizadas em contas a receber Os gerentes de cobrança podem usar Machine Learning em funções analíticas otimizadas para prever atrasos em pagamentos, determinar a melhor estratégia de cobrança e acompanhar o fluxo de caixa.
Funções analíticas otimizadas em vendas e marketing Usando essas funções, as equipes de vendas e marketing recebem os melhores perfis de clientes e a identificação rápida de oportunidades de cross-sell e up-sell.
Funções analíticas otimizadas na produção Analistas de fabricantes de aço podem usar essa funções para prever, monitorar e controlar gastos em diversas fábricas em toda a Europa.
Funções analíticas otimizadas no RH Os gerentes de RH podem prever a rotatividade dos colaboradores, entender seus motivos e tomar providências para manter os melhores talentos – tudo isso com funções analíticas baseadas em IA.