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grupo de pessoas analisando dados

Entenda melhor a tecnologia do Augmented Analytics

grupo de pessoas analisando dados

À medida que o tamanho e complexidade dos dados vem aumentando, as tecnologias de analytics também vêm evoluindo com o objetivo de facilitar os trabalhos e, principalmente, levar uma tomada de decisões mais eficiente para as empresas.

Isso porque a necessidade de ter decisões mais rápidas 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 próprias informações.

Esse novo olhar sobre a análise dos dados resultou em tecnologias mais avançadas, a partir de conceitos mais evoluídos de Machine Learning e Inteligência Artificial. Estamos falando de uma tendência chamada Augmented Analytics, tecnologia essa que, segundo a Gartner, representa o “futuro da análise de dados” e vai mudar (já vem mudando) o jogo nos próximos anos. Confira!

O que é Augmented Analytics? Para que serve?

Augmented Analytics, ou em português Análise Aumentada, é uma tecnologia que integra elementos e técnicas de Machine Learning e Inteligência Artificial criada para otimizar análises feitas pelo BI tradicional. Reúne recursos estatísticos e linguísticos (geração de linguagem natural) para conduzir análises e gerar insights para os negócios com pouca ou até nenhuma supervisão humana.

Sistemas com Análise Aumentada automatizam as etapas de coleta, preparação, compartilhamento dos dados e também facilitam a aplicação de modelos de aprendizado de máquina, tendo como base as atividades neurais do cérebro humano. Assim como quando aprendemos algo e podemos evoluir com o tempo, a máquina também aprende ações padrões 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 usuário mais facilidade e praticidade para a interpretação de respostas, extração de insights e até na descoberta de novas ideias que podem ser reveladas livres de bloqueios humanos, noções preconcebidas ou preconceitos. Isso permite que qualquer pessoa na empresa possa fazer proveito das análises, além da área de TI, incluindo desde um profissional de marketing a alguém do setor financeiro, por exemplo.

 

Exemplos de como o Augmented Analytics funciona na prática

Com o Augmented Analytics, a máquina aprende a trabalhar sozinha (ML), identificando padrões, desenvolvendo soluções, gerando insights para o negócio e trazendo explicações 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 máquina não só vai pesquisar números ou “respostas prontas” como também vai apresentar respostas textuais e gráficas, com sugestões e possíveis soluções, cabendo aos gestores interpretar, escolher e aplicar com sabedoria.

Outro exemplo é a agilidade em operações hospitalares, em que as plataformas podem auxiliar em tarefas regulares envolvendo os pacientes, desde seu tempo de espera à experiência médica no geral; o assistente inteligente oferece respostas instantâneas para pesquisas e até perguntas adicionais ao atendente, que ele nem tinha pensado, com base no contexto do paciente.

Até mesmo a indústria cinematográfica pode se beneficiar desta tecnologia. Um assistente inteligente pode ser capaz de avaliar a qualidade e potencial de uma série ou filme, com base em roteiros famosos, por exemplo, oferecendo insights sobre o possível desempenho do material na mídia! Inclusive Inteligências Artificiais já escreveram roteiros para filmes antes (veja aqui), imagine então a evolução desta aplicação com as possibilidades oferecidas pela análise aumentada.

Literalmente, a aplicação do Augmented Analytics pode chegar a qualquer indústria.

 

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 tão avançada, o Augmented Analytics não perde o perfil de assistente, ou seja, não é algo que substitui o trabalho humano em sua totalidade, apenas facilita e aprimora as nossas capacidades de interpretação dos dados, o que consequentemente otimiza o tempo para a aplicação dessas soluções.

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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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