Análise baseada em aprendizado de máquina e a “morte” do Business Intelligence
Em Breve
O ML está revolucionando a análise, detecção, personalização e automação, confundindo os limites entre o BI convencional e a análise avançada.
O valor de qualquer ferramenta está na forma como ela é manejada para alcançar um resultado. Da mesma forma, as empresas entendem que o sucesso não depende dos dados que possuem, mas sim de como os aproveitam.
Os dados estão aumentando rapidamente em escala e importância, levando o cenário de business intelligence (BI) e análise de dados a um estado de transformação perpétua. Com a análise tradicional preparada para se tornar mais dinâmica e poderosa, alguns veem isso como o fim do BI como o conhecemos.
Esta transformação deve-se principalmente à aprendizagem automática (ML), um processo de análise de dados auto-aperfeiçoável cujo papel é cada vez mais essencial em quase todos os aspectos das operações empresariais. As empresas que dependem de BI para análise de dados precisam cada vez mais de recursos de aprendizado de máquina.
Aqui está o que os gerentes de dados e as empresas precisam saber para se manterem à frente da curva de aprendizado de máquina.
O papel tradicional da análise de dados
Business Intelligence, há muito sinônimo de análise de dados, normalmente envolve painéis e relatórios coletados de dados armazenados em data warehouses ou lagos que ajudam as organizações a compreender tendências e padrões históricos.
Esta abordagem convencional já não é suficiente para acomodar o actual dilúvio de dados. Há muitos dados para que uma simples leitura do painel ou relatório analítico reflita totalmente os insights de qualquer conjunto de dados.
Embora as técnicas de BI utilizem dados para rastrear tendências ao longo do tempo e obter insights valiosos que, de outra forma, passariam despercebidos, geralmente analisam os dados como um pacote isolado de informações. Portanto, os analistas humanos e os decisores relevantes devem ser os únicos a formar previsões com base nessas informações.
A ascensão do aprendizado de máquina
Embora ainda seja uma adição relativamente nova às pilhas de tecnologia empresarial, o ML rapidamente se tornou a principal força motriz que impulsiona a análise de dados. Junto com a IA generativa, o ML se tornou tão moderno que os executivos de negócios muitas vezes pressionam os gerentes de dados a implementá-lo antes que um caso de uso seja identificado.
Em vez de avaliar passivamente os dados que recebe – como é frequentemente o caso do BI – a aprendizagem automática permite que os sistemas aprendam ativamente com os dados, façam previsões de forma independente e se adaptem adequadamente às novas informações.
Aqui estão alguns atributos do ML que lhe permitiram mudar fundamentalmente o cenário de análise de negócios:
- Análise preditiva - O ML permite que as empresas façam mais do que simplesmente compreender dados passados, pois o ML pode prever resultados futuros com mais precisão. Ao discernir padrões e relações dentro de conjuntos de dados, os modelos de ML podem fazer previsões que ajudam os tomadores de decisão a moldar estratégias de forma proativa, otimizar a alocação de recursos e mitigar riscos potenciais.
- Análise em tempo real – Ao contrário dos relatórios periódicos do BI tradicional, as análises baseadas em ML fornecem insights em tempo real. Esta análise em tempo real permite que as organizações respondam rapidamente às circunstâncias em mudança, capitalizem oportunidades emergentes e tomem decisões informadas, promovendo um ambiente de negócios mais ágil e adaptável.
- Detecção de anomalia - Os algoritmos de ML podem identificar automaticamente valores discrepantes e anomalias nos dados, ajudando as organizações a detectar fraudes, erros e violações de segurança com mais rapidez do que nunca. Ao detectar e sinalizar rapidamente anomalias, o ML aumenta a eficiência da gestão de riscos, permitindo a tomada de medidas proativas para proteção contra ameaças potenciais.
- Automação – O ML pode automatizar tarefas repetitivas, reduzindo o esforço manual necessário para análise de dados. Ao aprender com dados e padrões históricos, os algoritmos de ML podem assumir tarefas mundanas e demoradas, liberando o pessoal para enfrentar empreendimentos mais estratégicos e criativos.
As linhas confusas entre BI e ML
A distinção entre a análise de dados tradicional e a análise baseada em ML tornou-se cada vez menos clara à medida que mais empresas adotam o ML para fins analíticos.
Muitas atividades tradicionalmente associadas ao BI, como relatórios e criação de painéis, agora dependem de algoritmos baseados em ML para obter insights mais precisos e acionáveis, que se ajustam em tempo real. Por exemplo, em vez de criar relatórios manualmente, as empresas podem usar algoritmos de ML para gerar relatórios automaticamente, destacando as informações mais relevantes e as tendências passadas, ao mesmo tempo que prevêem como essas tendências podem mudar no futuro.
Essa mudança confunde a linha entre BI e ML, destacando como a prática de análise é mais ampla do que qualquer ferramenta ou abordagem. Em vez disso, está a evoluir para um campo dinâmico e preditivo. Há uma razão pela qual alguns começaram a se referir ao ML como “Análise Avançada”.
BI Renascido
À medida que o ML se torna uma ferramenta mais comum e difundida, a inteligência empresarial não estará mais confinada à análise de dados históricos. Em vez disso, o ML transformará a análise de dados de tal forma que recontorne fundamentalmente o cenário de negócios.
Para permanecerem competitivas e tomarem decisões baseadas em dados, as organizações devem adaptar-se ao paradigma em evolução e abraçar a integração da aprendizagem automática nos seus processos de análise de dados. Embora o ritmo deste processo de adoção varie entre diferentes empresas, todas as organizações dependentes de dados investiriam na tecnologia de ML apropriada, melhorariam as competências dos seus funcionários e promoveriam uma cultura orientada por dados que valorizasse os insights derivados do ML.
Se o BI for percebido como um processo ou uma abordagem de negócios, em vez de uma ferramenta, então a ascensão do ML não significará a “morte” do BI. Em vez disso, significa um renascimento – uma transformação para o início de um futuro mais inteligente, avançado e automatizado.
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