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O futuro da Analítica: a Inteligência Artificial na Análise de Dados

A era da Inteligência Artificial (IA) está a revolucionar o modo como lidamos com o grande volume de dados. A capacidade de processar informações numa escala massiva e extrair insights valiosos está a transformar indústrias. A Análise de Dados, um pilar fundamental em muitas áreas, está a experienciar uma grande mudança devido aos avanços da IA. Neste artigo, iremos falar sobre como estas duas áreas se relacionam, vantagens e desafios da sua utilização conjunta e do futuro da Inteligência Artificial na Análise de Dados.

Introdução à Inteligência Artificial na Análise de Dados

A Análise de Dados define-se como o processo de examinar, limpar, transformar e modelar dados com o objetivo de extrair informações pertinentes, apoiar na tomada de decisões e identificar padrões, tendências ou insights relevantes. Esta ferramenta quando surgiu, foi utilizada para extrair informações de conjuntos de dados pequenos e mais fáceis de gerir.

Com o passar do tempo e com a explosão das tecnologias e dos dados surge o conceito de Big Data. Este conceito refere-se a dados que são caraterizados pela sua grande quantidade, velocidade e complexidade, que são difíceis de processar através dos métodos tradicionais e que são gerados por diversas fontes digitais como as redes sociais, dispositivos de IoT, transações online, entre outras.

Neste sentido, o Big Data tornou-se num campo que exige novas ferramentas, técnicas e abordagens que sejam capazes de processar, armazenar e analisar esses grandes volumes de dados.

A Inteligência Artificial surge como uma componente chave na evolução da Análise de Dados e do Big Data, transformando a maneira como lidamos com grandes volumes de informações e como extraímos insights valiosos desses dados complexos.

A IA é um campo da ciência da computação que se concentra no desenvolvimento de sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiam inteligência humana. Envolve ainda a criação de algoritmos e modelos e permitem que máquinas e sistemas tenham a capacidade de imitar habilidades cognitivas humanas.

A utilização de Inteligência Artificial na Análise de Dados permite obter insights acionáveis, automatizar processos e realizar análises preditivas. Desta forma, é possível obter respostas sobre o que aconteceu e o porquê de ter acontecido e, através de algoritmos mais sofisticados, permite ainda prever o que pode vir a acontecer no futuro.

Componentes da Inteligência Artificial na Análise de Dados

A Inteligência Artificial engloba várias abordagens e técnicas e existem três subcampos inter-relacionados que desempenham um papel fundamental na IA no contexto da analítica: Machine Learning, Deep Learning e Natural Language Processing.

Componentes da Inteligência Artificial na Análise de Dados

Machine Learning: este componente utiliza algoritmos e modelos estatísticos que permitem aos sistemas aprender padrões a partir de dados, capacitando-os a tomar decisões sem programação explícita. Seja na previsão de tendências, na descoberta de insights ou na tomada de decisões, este desempenha um papel crucial.

Deep Learning: é uma subárea dentro da Machine Learning que utiliza redes neurais artificiais profundas para aprender representações hierárquicas de dados, destacando-se em tarefas que exigem uma compreensão mais avançada. No contexto da Análise de Dados, este é usado para extrair caraterísticas complexas e fazer previsões ou classificações de alto nível com base em dados brutos, como imagens, áudio ou texto.

Natural Language Processing: é um subcampo que se concentra na interação entre os computadores e linguagem humana e envolve a compreensão, interpretação e geração de linguagem natural por parte dos computadores. É utilizado para extrair insights de grandes volumes de texto não estruturados e pode ser usado para tarefas que envolvam a análise de sentimentos, sumarização de texto, extração de informações e tradução automática.

O papel de cada uma destas áreas pode variar dependendo do tipo de dados e dos objetivos pretendidos. No entanto, essas técnicas são ferramentas poderosas e quando combinadas e aplicadas corretamente têm a capacidade de fornecer insights valiosos a partir de dados complexos.

Vantagens e Desafios da integração da Inteligência Artificial na Análise de Dados

A integração da Inteligência Artificial na Análise de Dados oferece uma série de vantagens, mas também apresenta alguns desafios que devem ser considerados.

Relativamente às vantagens existem algumas como:

– Capacidade e processamento avançado: oferece capacidades computacionais avançadas que permitem lidar com grandes volumes de dados em tempo real e processá-los de forma eficiente.

Identificação de padrões complexos: algoritmos de Inteligência Artificial são capazes de identificar padrões e relações complexas em conjuntos de dados, revelando insights ocultos que podem ser valiosos para o processo da tomada de decisões.

Automatização da análise: a IA automatiza muitos processos de Análise de Dados, desde a preparação até aos resultados obtidos, reduzindo a necessidade de intervenção manual, acelerando assim o processo.

– Tomada de decisão informada: ajuda em tomadas de decisões mais fundamentadas, fornecendo insights úteis para orientar estratégias e direcionar ações de forma precisa.

No entanto, existem também alguns desafios:

Custos e recursos: a sua implementação pode exigir altos investimentos na compra de alguns sistemas, na formação das suas equipas e na manutenção. Pode ser necessário ainda algumas mudanças estruturais, pois as empresas precisam de criar capacidades organizacionais específicas integradas num framework estratégico que guie a organização durante a transição.

– Interpretação dos modelos: os algoritmos de IA podem ser bastante complexos e produzir resultados difíceis de interpretar, dificultando a compreensão das decisões tomadas pelos modelos.

– Necessidade de dados de qualidade: é necessário que os conjuntos de dados sejam de alta qualidade para que estes sistemas funcionem corretamente e que os resultados estejam de acordo com a realidade, pois dados incompletos ou imprecisos vão comprometer a eficácia dos modelos.

Para que qualquer organização consiga implementar sistemas de IA e tirar o maior partido é necessário enfrentar estes desafios e aproveitar as suas vantagens para que consigam potencializar a sua capacidade de tomar decisões mais informadas, inovar e adaptarem-se rapidamente às mudanças.

O futuro da Inteligência Artificial na Análise de Dados

No final de 2023 mais de 48% das empresas utilizavam alguma forma de Inteligência Artificial na Análise de Dados e prevê-se que nos próximos anos esses números venham a aumentar. A interseção entre estas duas ferramentas não representa apenas uma revolução tecnológica, mas também uma mudança fundamental na maneira como interpretamos, processamos e utilizamos as informações.

A sua evolução contínua serve para revolucionar a forma como as empresas funcionam, como os produtos são desenvolvidos e como as pessoas interagem com a tecnologia. Estas transformações levam a um futuro onde as tomadas de decisão serão mais informadas, processos mais eficientes e onde a personalização será um ponto fundamental.

À medida que vamos caminhando para esse futuro são encontrados vários desafios que exigem uma grande atenção e é importante que sejam abordados de forma a promover o desenvolvimento das organizações. A introdução da Inteligência Artificial na Análise de Dados é uma tendência e representa uma mudança fundamental na forma como os dados devem ser abordados.

Assim, o que é certo sobre o futuro da Inteligência Artificial na Análise de Dados é que será caraterizado por uma evolução contínua, pela inovação e pela procura incessante de conhecimento escondido nos vastos domínios dos dados. É um futuro onde a convergência humana e as capacidades impulsionadas pela IA irão desbloquear novas dimensões de compreensão, desencadeando a forma como exploramos e aproveitamos o poder da informação.

Margarida Marques

Licenciada em Ciências Empresarias na Universidade Fernando Pessoa.

Mestranda em Sistemas de Informação de Gestão no Instituto Superior de Contabilidade e Administração de Coimbra (ISCAC).

Encontra-se a desenvolver um Estágio Curricular na Sinmetro, no âmbito do mestrado com o tema Gestão de CRM e analítica de vendas e marketing.

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