O que permite que os clientes transformem seus negócios? O que os mantém atentos à noite para reescrever histórias de clientes? São os dados confiáveis que fornecem análises e insights para os empresários decodificarem, inovarem e conquistarem a confiança do seu cliente. Para uma análise de dados eficiente, as tecnologias digitais desempenham um papel inevitável nos negócios, e na Inteligência Artificial e sua forma dominante. A Machine Learning tornou-se a tecnologia mais procurada atualmente para ajudar a inovar e transformar os negócios.
Cada vez mais, as organizações estão percebendo a importância da análise em seus negócios e aprofundando os dados para aumentar sua eficácia e obter vantagem competitiva. Para alcançar objetivos de negócios reprojetados, as organizações estão considerando a implementação de aprendizado de máquina e inteligência artificial, junto com análises, em suas tarefas diárias.
Imagine um cenário em que você é diagnosticado com pressão alta apenas pela varredura da retina. Essa imaginação pode se transformar em realidade, alavancando e correlacionando vários conjuntos de dados e aplicando técnicas avançadas de IA. Através de técnicas de aprendizagem profunda, os dados podem ser automaticamente reconhecidos para classificar imagens, texto e fala com maior precisão. Isso levou a um desenvolvimento impressionante de aplicativos em reconhecimento de texto e fala, análise de imagens, Processamento de Linguagem Natural (PNL) e muitos outros avanços em diferentes setores.
Para avançar na competição e obter uma vantagem sobre os outros no setor, as organizações estão envolvidas em análises preditivas baseadas em aprendizado de máquina. Redes neurais e algoritmos de aprendizagem profunda descobrem e utilizam com sucesso padrões ocultos em conjuntos de dados não estruturados, e revelam novas informações desses conjuntos de dados. Hoje, onde as empresas podem coletar dados sobre seus clientes em segundos, é muito importante processar e extrair rapidamente informações em tempo real dos dados. As organizações terão de criar uma estratégia para aproveitar grandes volumes de Big Data quase que de imediato, e reposicionar vários dos seus processos de negócios.
Alimentado pelas arquiteturas em nuvem, conteinerização, APIs e micros serviços, o cenário moderno de TI parece muito diferente do que era há 5 anos atrás. Muitas organizações investiram em análise descritiva no passado e obtiveram benefícios, mas agora é hora de aproveitar os avanços do Google Analytics.
Vamos dar uma olhada rápida nos três tipos de análise, para começar:
- Análise Descritiva – É a forma básica de análise que agrega dados grandes e fornece informações úteis a partir de registros anteriores
- Análise Preditiva – Um conceito popular agora, usa dados históricos, inteligência artificial e aprendizado de máquina para prever os resultados futuros
- Análise Prescritiva – Análise que usa uma combinação de regras de negócios, aprendizado de máquina e modelagem computacional para recomendar o melhor curso de ação para qualquer resultado pré-especificado, normalmente implementado por meio de fluxos de trabalho
As empresas aplicam todos os três tipos de análise enquanto trabalham em um conjunto de dados, mas o uso de análise preditiva gera mais valor para as empresas, pois as ajuda a prever resultados futuros. As organizações terão de estabelecer um equilíbrio dentro de seus dados, tecnologia e funcionários para transformar completamente seus negócios em um modelo de análise preditiva orientado por IA, o que é mais inteligente e ajuda na tomada de decisões mais rápida. A implementação da IA requer a migração para uma cultura orientada por dados, aliada à alavancagem de tecnologias avançadas em nível corporativo. Isso requer investimento de capital, mudanças de infraestrutura e treinamento da força de trabalho para integração perfeita de tecnologias nos negócios.
Em 2019, o aumento dos investimentos em digitalização levará as empresas a fazer com que a IA se torne mainstream (gosto de caráter popular dominante) com mais foco em aproveitar o poder das técnicas de aprendizado profundo e acessar dados sintéticos para simular percepções significativas.
Os recursos que controlam a inteligência artificial e a análise preditiva podem ser aplicados a praticamente qualquer domínio de negócios em qualquer indústria em que se possa pensar, como proteger os ambientes de trabalho de TI, detectar fraudes de segurança, e segurança de dados cibernéticos e roubos, etc.
Muitas organizações estão focando em Provas de Conceitos (PoCs) e experimentando Inteligência Artificial, algumas das quais chegaram à produção. Normalmente, essas iniciativas foram localizadas aproveitando um conjunto limitado de dados com resultados bem definidos. Dada a multiplicidade de opções disponíveis no mercado em termos de ferramentas e opções de programação, as PoCs são tipicamente feitas de forma diferente. Mas, para que as organizações atinjam escala e enxerguem valor real, é importante construir uma base sólida, da mesma forma que o software tradicional está sendo desenvolvido. No entanto, haverá diferenças em relação ao software tradicional SDLC, já que muito do desenvolvimento do modelo será interativo com base em hipóteses. No entanto, faria sentido ter uma abordagem padrão, incluindo ferramentas e tecnologias.
Para aproveitar os dados disponíveis, torna-se crítico ter processos de Governança de Dados implementados, incluindo Qualidade de Dados. O Big Data exige catalogação do que está disponível e de suas métricas de qualidade associadas antes de poder ser usado para qualquer tipo de análise. Dado que muito Aprendizado de Máquina está acontecendo na infraestrutura escalável baseada na nuvem, torna-se importante que as organizações possam enviar os dados para o armazenamento na nuvem, onde a capacidade de computação é irrestrita.
A combinação de Big Data, com análise preditiva que aproveita a computação em nuvem, pode fazer maravilhas e fornecer informações importantes de forma imediata e precisa. Sem exceção, esta será a abordagem chave que pode ser adotada em todos os setores.
As possibilidades de IA são infinitas. Isso permitirá que as máquinas aprendam, raciocinem, resolvam problemas e entendam a linguagem instantaneamente. Mas essas capacidades podem estar a anos de distância. Big Data Analytics e Machine Learning – estão aqui hoje, permitindo que os profissionais de marketing usem inteligência para detectar, aprender e otimizar as operações.
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