Analytics
O que é e por que é importante?
A análise de dados é uma área da ciência da computação que utiliza dados e matemática para responder a questões comerciais, descobrir relações e revelar novos conhecimentos. Ao combinar matemática aplicada, estatística, modelagem preditiva e aprendizado de máquina, pode revelar padrões significativos nos dados, prever resultados desconhecidos e tendências futuras, e automatizar a tomada de decisão.
História e evolução do analytics
O uso estratégico de dados e inteligência analítica pode impulsionar a inovação e permitir decisões empresariais mais inteligentes. Para aproveitar essas vantagens, diverso profissionais dentro das organizações analisam dados regularmente e incorporam processos de negócios automatizados, não apenas estatísticos e cientistas de dados.
Mas onde começou a análise de dados?
O uso de ferramentas analíticas pode ser associado às origens do gerenciamento de dados, que começou na década de 1890 com cartões perfurados mecânicos que registravam informações (dados) em um cartão rígido. A análise costumava ser limitada pela natureza tediosa da coleta e do gerenciamento de dados armazenados em locais físicos (com capacidade limitada).
Ao longo do tempo, diversas mudanças transformaram os campos de análises de negócios e inteligência empresarial. Por exemplo, hoje temos à disposição uma enorme variedade e volume de dados, como dados em tempo real de sensores, informações de redes sociais e dispositivos de Internet das Coisas (IoT). Existem inúmeras formas de armazenamento de dados e opções de computação em nuvem.
Na era da inteligência artificial, as capacidades descritivas, prescritivas e preditivas padrões do analytics foram ampliadas com o aprendizado de máquina e a automação. Não perguntamos mais apenas o que aconteceu no passado e o que deve acontecer a seguir. Agora, podemos pedir às nossas máquinas que automatizem e aprendam por conta própria a partir dos dados – e até mesmo nos digam quais perguntas fazer.
Fast food, insights mais rápidos: o analytics mantém a fila em movimento
A Boddie-Noell, uma empresa familiar e a maior franquia da rede de fast food Hardee's nos Estados Unidos, costumava depender de planilhas e processos manuais para tomar decisões comerciais. Com isso, estavam sempre olhando para o dia, semana ou mês anterior. Mas, os alimentos, assim como os dados, podem se tornar obsoletos. Reconhecendo que uma abordagem moderna e baseada em inteligência analítica poderia levá-los ao próximo nível, a Boddie-Noell recorreu ao SAS Viya para obter insights em tempo real que os ajudou a trabalhar de forma mais inteligente, aprender mais rápido e superar as expectativas – tudo isso enquanto atendia a demanda dos seus clientes.
O analytics no mundo atual
Coloque seus projetos de inteligência analítica em prática com estes recursos. Encontre o que você precisa para planejar seus projetos, restaurar a confiança em seus dados e desenvolver uma estratégia de analytics.
Quem está usando analytics?
Os recentes avanços tecnológicos aumentaram o potencial da inteligência analítica. Com mais armazenamento, poder de computação, recursos de processamento e algoritmos, ficou mais fácil do que nunca analisar grandes problemas e obter respostas a partir dos dados – em todos os setores.
Serviços bancários
Os bancos e as organizações de serviços financeiros utilizam analytics para gerenciar riscos, detectar fraudes e personalizar as experiências dos clientes. A inteligência analítica pode identificar anomalias nos padrões de transações em tempo real e ajudar a prevenir crimes financeiros. A análise preditiva ajuda os bancos a antecipar as necessidades dos clientes para melhorar o engajamento e a satisfação. Modelos avançados de IA auxiliam nas avaliações de risco de crédito para otimizar as decisões de empréstimo.
Seguros
As seguradoras dependem da inteligência analítica para avaliar riscos, detectar fraudes e otimizar o processamento de sinistros. Ao analisar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, as seguradoras podem definir preços de apólices com mais precisão. Modelos de detecção de fraudes, frequentemente alimentados por IA, identificam reclamações suspeitas para reduzir perdas. Algoritmos avançados de IA aumentam o envolvimento do cliente, oferecendo políticas personalizadas e suporte proativo.
Ciências da Vida
Organizações de ciências da vida utilizam análises para acelerar a descoberta de medicamentos, melhorar os ensaios clínicos e aprimorar o atendimento ao paciente. A análise preditiva otimiza o recrutamento para ensaios clínicos e monitora a eficácia dos tratamentos em tempo real. Hospitais e pesquisadores utilizam analytics para detectar padrões de doenças, possibilitando intervenções precoces e medicina personalizada. Modelos impulsionados por IA analisam grandes conjuntos de dados biomédicos para identificar candidatos promissores a medicamentos, reduzindo o tempo de chegada deles ao mercado.
Setor público
As agências governamentais dependem da análise de dados para melhorar os serviços públicos, aumentar a segurança e alocar recursos de forma eficiente. Por exemplo, as autoridades policiais utilizam analytics para identificar tendências criminais, enquanto os serviços sociais dependem de dados para melhorar a eficácia dos programas. Modelos preditivos, muitas vezes incorporando IA e aprendizado de máquina, ajudam a detectar fraudes, otimizar a arrecadação de impostos e melhorar o planejamento de respostas a emergências.
Por que a análise de dados é importante
O analytics não é apenas uma ferramenta para tornar os processos mais eficientes, ele ajuda as pessoas em todos os níveis de uma organização a vislumbrar possibilidades totalmente novas. Atualmente, muitas empresas incorporam inteligência analítica em aplicativos de linha de frente e para automatizar processos de tomada de decisão.
À medida que inúmeros dados chegam do mundo digital, as organizações buscam novas maneiras de explorar, gerenciar e obter insights a partir deles. Ao priorizar a análise de dados, elas podem aprender a se diferenciar dos concorrentes, gerar retornos acima da média e planejar estrategicamente a sobrevivência a longo prazo.
Soluções flexíveis de analytics com interface intuitiva (point-and-click) possibilitam o acesso de um maior número de profissionais aos insights. Essas soluções podem ajudar as organizações a:
- Determinar o risco de crédito diante das crises econômicas globais, dos avanços tecnológicos e do aumento das exigências regulatórias.
- Avaliar o desempenho das atividades de marketing e otimizar o ROI com a análise de marketing.
- Detectar e prevenir fraudes em bancos, seguradoras e outros setores com a possibilidade de complementar a análise tradicional e a IA com tecnologias mais recentes, como a IA generativa (GenAI).
Aprendizado de máquina e aplicações de IA
O analytics evolui para IA quando o aprendizado é incorporado aos modelos e as capacidades de aprendizado são automatizadas. A evolução de tecnologias como aprendizado de máquina e IA ao longo do tempo viabilizou aplicações populares como carros autônomos e motores de recomendação.
Atualmente, os algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo operam com complexidade e velocidade cada vez maiores. Por meio da automação, da IA e da computação em nuvem, organizações e pesquisadores podem acessar modelos poderosos de IA e automatizar decisões complexas com apenas um clique.
Existem inúmeras oportunidades para aplicações avançadas de analytics e IA. Por exemplo:
- O processamento de linguagem natural (PLN) depende de analytics alimentado por aprendizado de máquina para ajudar a interpretar fala e texto.
- Os chatbots usam técnicas de PLN, como modelos de geração aumentada por recuperação (GAR), para responder de forma rápida e precisa a perguntas de atendimento ao cliente ou oferecer orientações de investimento em janelas de chat online. Eles também podem oferecer sugestões roteirizadas aos atendentes do call center.
- Os agentes de IA usam dados e IA para compreender problemas complexos e executar tarefas de forma confiável (com diferentes níveis de autonomia), resolvendo problemas do mundo real.
Tutorial sobre o ciclo de vida da análise de dados
A IA transforma todas as etapas do ciclo de vida dos dados: da análise, desde a captura até a implementação de insights em tempo real. Domine as três etapas do ciclo de vida para transformar grandes volumes de dados diversos em decisões mais inteligentes, capazes de impulsionar a inovação em toda a sua organização.
Como a análise de dados funciona
O uso eficaz de analytics e IA envolve três fases: gerenciamento de dados, desenvolvimento de modelos e implementação de insights. Como em qualquer jornada, quanto mais rápido você passar por essas fases do ciclo de vida da análise de dados, mais cedo poderá obter valor.
Vamos examinar cada fase mais detalhadamente.
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