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grupo de pessoas analisando dados

Entenda melhor a tecnologia do Augmented Analytics

√Ä medida que o tamanho e complexidade dos dados vem aumentando, as tecnologias de analytics tamb√©m v√™m evoluindo com o objetivo de facilitar os trabalhos e, principalmente, levar uma tomada de decis√Ķes mais eficiente para as empresas.

Isso porque a necessidade de ter decis√Ķes mais r√°pidas com base em dados aumentou com o passar do tempo, desde os processos internos ao atendimento com clientes, o que virou um diferencial e vantagem competitiva para as empresas que conseguem extrair valor das suas pr√≥prias informa√ß√Ķes.

Esse novo olhar sobre a an√°lise dos dados resultou em tecnologias mais avan√ßadas, a partir de conceitos mais evolu√≠dos de Machine Learning e Intelig√™ncia Artificial. Estamos falando de uma tend√™ncia chamada Augmented Analytics, tecnologia essa que, segundo a Gartner, representa o ‚Äúfuturo da an√°lise de dados‚ÄĚ e vai mudar (j√° vem mudando) o jogo nos pr√≥ximos anos. Confira!

O que é Augmented Analytics? Para que serve?

Augmented Analytics, ou em portugu√™s An√°lise Aumentada, √© uma tecnologia que integra elementos e t√©cnicas de Machine Learning e Intelig√™ncia Artificial criada para otimizar an√°lises feitas pelo BI tradicional. Re√ļne recursos estat√≠sticos e lingu√≠sticos (gera√ß√£o de linguagem natural) para conduzir an√°lises e gerar insights para os neg√≥cios com pouca ou at√© nenhuma supervis√£o humana.

Sistemas com An√°lise Aumentada automatizam as etapas de coleta, prepara√ß√£o, compartilhamento dos dados e tamb√©m facilitam a aplica√ß√£o de modelos de aprendizado de m√°quina, tendo como base as atividades neurais do c√©rebro humano. Assim como quando aprendemos algo e podemos evoluir com o tempo, a m√°quina tamb√©m aprende a√ß√Ķes padr√Ķes e pode ir aprimorando.

Tudo isso ajuda o usuário a partir do momento em que ele começa a interagir, trazendo dados precisos de forma muito simplificada e ágil. Todo o tempo gasto com preparo, limpeza, ajuste de fontes e outras tarefas prévias com os dados é poupado, pois a parte de IA faz todo o trabalho automaticamente.

Tal tecnologia traz ao usu√°rio mais facilidade e praticidade para a interpreta√ß√£o de respostas, extra√ß√£o de insights e at√© na descoberta de novas ideias que podem ser reveladas livres de bloqueios humanos, no√ß√Ķes preconcebidas ou preconceitos. Isso permite que qualquer pessoa na empresa possa fazer proveito das an√°lises, al√©m da √°rea de TI, incluindo desde um profissional de marketing a algu√©m do setor financeiro, por exemplo.

Exemplos de como o Augmented Analytics funciona na pr√°tica

Com o Augmented Analytics, a m√°quina aprende a trabalhar sozinha (ML), identificando padr√Ķes, desenvolvendo solu√ß√Ķes, gerando insights para o neg√≥cio e trazendo explica√ß√Ķes relevantes.

Toda essa automação reduz consideravelmente ou até mesmo substitui o tempo dedicado à organização e análise dos dados por parte dos profissionais. Basicamente, as respostas buscam as pessoas, com praticamente zero cliques, não mais ao contrário.

Para melhor entendimento, veja o seguinte exemplo: uma empresa pode solicitar em um sistema com essa tecnologia uma pesquisa sobre reviews na internet de produtos que a companhia vende; como resultado, a tecnologia informa métricas, como também oferece insights sobre o que pode ser feito para aumentar as vendas.

A m√°quina n√£o s√≥ vai pesquisar n√ļmeros ou ‚Äúrespostas prontas‚ÄĚ como tamb√©m vai apresentar respostas textuais e gr√°ficas, com sugest√Ķes e poss√≠veis solu√ß√Ķes, cabendo aos gestores interpretar, escolher e aplicar com sabedoria.

Outro exemplo √© a agilidade em opera√ß√Ķes hospitalares, em que as plataformas podem auxiliar em tarefas regulares envolvendo os pacientes, desde seu tempo de espera √† experi√™ncia m√©dica no geral; o assistente inteligente oferece respostas instant√Ęneas para pesquisas e at√© perguntas adicionais ao atendente, que ele nem tinha pensado, com base no contexto do paciente.

At√© mesmo a ind√ļstria cinematogr√°fica pode se beneficiar desta tecnologia. Um assistente inteligente pode ser capaz de avaliar a qualidade e potencial de uma s√©rie ou filme, com base em roteiros famosos, por exemplo, oferecendo insights sobre o poss√≠vel desempenho do material na m√≠dia! Inclusive Intelig√™ncias Artificiais j√° escreveram roteiros para filmes antes (veja aqui), imagine ent√£o a evolu√ß√£o desta aplica√ß√£o com as possibilidades oferecidas pela an√°lise aumentada.

Literalmente, a aplica√ß√£o do Augmented Analytics pode chegar a qualquer ind√ļstria.

 

O Augmented Analytics vai substituir o trabalho humano?

Um software que trabalha com Augmented Analytics utiliza Machine Learning e NLP (Natural Language Processing) para entender e interagir com os dados, assim como os humanos podem fazer manualmente. Porém a tecnologia ganha destaque porque permite fazer tudo isso em maior escala, com mais agilidade e produtividade do que o trabalho humano.

Mas, mesmo sendo uma tecnologia t√£o avan√ßada, o Augmented Analytics n√£o perde o perfil de assistente, ou seja, n√£o √© algo que substitui o trabalho humano em sua totalidade, apenas facilita e aprimora as nossas capacidades de interpreta√ß√£o dos dados, o que consequentemente otimiza o tempo para a aplica√ß√£o dessas solu√ß√Ķes.

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A jornada dos dados é um caminho complexo, mas totalmente necessário para a empresa que busca se destacar com esta vantagem no mercado. Muito além de Augmented Analytics, existem outros conceitos que podem fazer a diferença se bem aplicados no seu negócio!

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