O que permite que os clientes transformem seus negócios? O que os mantém atentos à noite para reescrever histórias de clientes? Através da Big Data, 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. Muitas organizações investiram em análise descritiva no passado e obtiveram benefícios, mas agora é hora de aproveitar os avanços do Google Analytics.

Três tipos de análise

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.

Inteligência artificial, análise preditiva, Big Data e o mercado

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.

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.