Gerenciamento automatizado de dados

Entre os benefícios mais óbvios da análise de dados aumentada está a oportunidade de reduzir o tédio e economizar tempo. Com o aumento da quantidade de dados introduzido pela era do big data, houve um aumento concomitante na quantidade de mão de obra necessária para preparar esses dados para análise e consolidar insights de fontes de dados díspares.
 

Preparação de dados

Para serem processados por algoritmos de aprendizado de máquina, os dados devem ser coletados de várias fontes, organizados e agregados e, em seguida, formatados de forma limpa e consistente. Ao lidar com conjuntos de dados tabulares, por exemplo, os campos de dados devem ser ordenados de forma consistente para ajudar a garantir que as respectivas funcionalidades das incorporações vetoriais de cada ponto de dados correspondam às de outros pontos de dados. Quando feito manualmente, esse pode ser um processo muito tedioso e trabalhoso.

Plataformas de BI modernas aprimoradas por IA podem usar aprendizado de máquina para automatizar muitas tarefas de limpeza de dados por meio de:

• Detecção automática de atributos de dados relevantes. Por exemplo, um algoritmo pode detectar a presença de informações geográficas (como um código postal ou coordenadas de latitude e longitude) ou informações de contato (como um endereço de e-mail ou número de telefone). Essas funcionalidades de dados podem, então, ser colocadas em um esquema de formatação unificado.

• Garanta da qualidade de dados e preservação da privacidade. Algoritmos podem ser treinados para ponderar, minimizar ou desconsiderar entradas de diferentes fontes de dados de acordo com a política de governança de dados de uma organização. Uma plataforma de análise de dados aumentada pode reforçar ainda mais as práticas de governança de dados, por exemplo, eliminando automaticamente pontos de dados de informações de identificação pessoal (PII). Isso é particularmente útil em áreas como a da saúde, nas quais o uso dessas informações é fortemente regulamentado.

• Leitura e extração de informações de um PDF ou de fontes de rich text. Esse processo também pode envolver a remoção ou substituição de valores nulos ou caracteres especiais, como sinais de pontuação ou símbolos não padrão, para converter o texto em um formato legível por máquina.

• Indexação e agrupamento de informações relacionadas. Por exemplo, um algoritmo pode reconhecer a presença de pontos de dados paralelos em diferentes fontes e sugerir agregação ou detectar pontos de dados redundantes e combiná-los automaticamente em uma única entrada. Além disso, uma plataforma de análise de dados aumentada pode integrar um modelo capaz de produzir incorporações vetoriais eficazes para cada documento, para permitir pesquisa vetorial eficiente e geração aumentada de recuperação.

Descoberta de dados

Embora o trabalho tipicamente associado a analistas de dados geralmente envolva consultas proativas de dados para informar decisões específicas ou testar hipóteses específicas, grande parte do valor oferecido pela ciência de dados robusta vem de explorar dados em geral em busca de conexões e insights não vistos ou inesperados.  

Uma ferramenta de análise de dados aumentada pode, por exemplo, recomendar automaticamente associações entre diferentes fontes de dados que um usuário poderia ter ignorado ou revelar valores discrepantes ou tendências anômalas para análise posterior. A aplicação de aprendizado não supervisionado, como modelos de associação ou agrupamento, pode reconhecer padrões e correlações inerentes que podem informar insights praticáveis.

Interações em linguagem natural

Uma das barreiras mais importantes para a entrada de usuários não técnicos interessados em análise de dados é a profundidade do conhecimento técnico especializado necessário para a análise de dados tradicional. Para muitas pessoas, aprender a programar ou usar linguagem de consulta estruturada (SQL) é proibitivamente difícil ou demorado. Isso inclui aprender as técnicas estatísticas, a nomenclatura e as melhores práticas necessárias para interpretar e validar os resultados de forma eficaz.

A combinação da análise de dados com o processamento de linguagem natural (PLN) talvez seja a maneira mais impactante e intuitiva pela qual a análise de dados ampliada expande o acesso a insights baseados em dados. Os usuários podem consultar dados usando linguagem simples e comum — “quais produtos têm as maiores taxas de devolução nos 30 dias seguintes à temporada de festas?” — e receber respostas em uma linguagem igualmente direta.

No back-end, um LLM deve interpretar essa consulta de linguagem natural, traduzi-la em uma solicitação estruturada e fazer suposições para preencher as informações ausentes com base em sua compreensão do contexto da pergunta do usuário. Um ou mais modelos devem ser selecionados para processar a solicitação. O modelo deve desenhar a(s) fonte(s) de dados mais pertinente(s) ao assunto. Finalmente, o LLM deve interpretar os resultados matemáticos e articulá-los de forma a centralizar os detalhes relevantes. 

Mas, da perspectiva do usuário, ele está simplesmente fazendo uma pergunta e recebendo uma resposta.

Visualização de dados

As melhores soluções de análise de dados aumentada podem não apenas oferecer recursos robustos de visualização de dados, mas também incorporar visualizações de dados na produção automatizada de relatórios, para facilitar o compartilhamento de informações e a tomada de decisões colaborativa.

Embora a linguagem natural seja muitas vezes uma maneira muito útil de articular informações, a visualização costuma ser a maneira mais intuitiva de fazer comparações e destacar padrões. Gráficos, tabelas, diagramas, plantas, mapas de calor e outros tipos de visualização de dados podem ser uma maneira útil de explorar dados e fazer conexões que talvez não se pense em incorporar explicitamente em uma consulta.

Historicamente, receber uma solicitação de linguagem natural como input e retornar uma visualização de dados sofisticada como produção exigiria a coreografia sofisticada de vários modelos operando de forma semelhante a uma linha de montagem. Mas a evolução contínua de LLMs anteriormente somente de texto para modelos de IA multimodais, que podem operar perfeitamente em diferentes modalidades de dados, otimizou ainda mais a versatilidade das plataformas de análise de dados aumentada.

Isso permite uma abordagem dinâmica à análise de dados, na qual até mesmo usuários não técnicos podem explorar abertamente conexões e hipóteses, com resultados, recomendações e insights notáveis disponibilizados prontamente em dashboards interativos fáceis de usar.

Insights automatizados e análise estatística

Embora o PLN roube os holofotes, os resultados recentes da pesquisa Magic Quadrant da Gartner indicam que o recurso mais procurado para plataformas de análise de dados e business intelligence (ABI) não é a consulta de linguagem natural, mas os insights automatizados. Em outras palavras, os usuários corporativos estão mais preocupados com os resultados do que com o processo de obtenção desses resultados.¹

As melhores soluções de análise de dados aumentada aliviam o fardo de decidir exatamente como questionar seus dados para obter insights, liberando os usuários corporativos para se concentrarem em como agir com base nesses insights. Além dos recursos de NLP no nível superficial, um LLM pode atuar como um mecanismo de tomada de decisões em tempo real. Isso capacita uma plataforma moderna de análise de dados aumentada a adaptar a análise ao contexto específico da solicitação de um usuário de uma maneira muito mais dinâmica do que seria possível com regras IF-THEN simples. 

Por exemplo, o software de análise de dados aumentada pode inferir, a partir da natureza de uma solicitação, que tipo de dados serão examinados e que tipo de análise é desejada e, em seguida, sugerir de forma inteligente esquemas ideais de visualização de dados. As soluções de análise de dados aumentada também podem executar análises em vários modelos de forecasting e destacar as previsões do modelo que oferecem a maior certeza. Assim, as plataformas podem oferecer insights sobre o processo de previsão, em vez de simplesmente emitir previsões.

Os insights automatizados também capacitam a análise proativa de dados, destacando valores discrepantes e tendências emergentes à medida que surgem, em vez de esperar que a consulta certa os traga à tona. Por exemplo, ferramentas de análise de dados automática podem identificar uma queda inesperada nas métricas de engajamento do cliente, alertando os usuários corporativos sobre alguma falha da experiência do cliente, para que ela possa ser compreendida e abordada.

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Análise de dados preditiva e análise de dados prescritiva

Uma plataforma de análise de dados ideal deve ser capaz de fornecer múltiplas lentes de análise de dados para entender o passado e tomar decisões informadas sobre o futuro. Existem quatro subconjuntos principais de insights analíticos, todos essenciais para o processo de tomada de decisões.

• A análise de dados descritiva se preocupa com a análise objetiva: o que aconteceu ou o que está acontecendo? Por exemplo, no contexto das cadeias de suprimentos, a análise de dados descritiva pode explorar onde o dinheiro está sendo gasto ou onde há escassez de inventário.

• A análise de dados diagnóstica visa entender o passado: por que as coisas aconteceram. Por exemplo, a análise do comportamento anterior do cliente pode ser usada para explicar por que uma iniciativa de marketing em andamento está aquém das expectativas.

• A análise de dados preditiva visa prever o futuro: a probabilidade de que algo aconteça ou os resultados esperados para o possível curso de ação. A análise de dados preditiva normalmente representa a base de uma operação de business intelligence, fundamentando as decisões em uma compreensão mais profunda de suas prováveis consequências.

• A análise de dados prescritiva visa prever ações ideais: o que deve acontecer ou como maximizar a probabilidade de um resultado desejado. A disciplina da modelagem prescritiva alimenta sistemas como mecanismos de recomendação, combinando análise preditiva de dados com forte lógica de tomada de decisões para identificar o caminho ideal a seguir.