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Augmented analytics: entenda a importância e principais recursos

Augmented analytics: entenda a importância e principais recursos


Com o crescimento da transformação digital, as organizações estão evoluindo cada vez mais e adotando soluções inteligentes que contribuem para o desempenho dos processos internos. Nesse cenário, a gestão de dados também ganha foco, o que exige a necessidade de conhecer tecnologias como o Augmented analytics.

É fato que nunca se produziu tantos dados como atualmente, além de que a complexidade desses registros vem aumentando gradativamente. Isso influencia diretamente nas soluções de análise de dados, que passam a evoluir conforme a necessidade de lidar com todas essas demandas.

O Augmented analytics é uma tecnologia que tem como princípio otimizar esse processo de analise. Quer saber como funciona? Continue lendo e descubra!

Entenda o que é Augmented Analytics 

O termo “Augmented analytics” significa “análise aumentada” e diz respeito a uma tecnologia que agrupa fundamentos do Machine Learning e da Inteligência Artificial (IA). Nesse sentido, tem o objetivo de tornar as análises de Business Intelligence (BI) mais eficientes e otimizadas.

Ou seja, é uma abordagem que utiliza elementos da estatística e da linguística para gerar análises que beneficiem a tomada de decisão das organizações, focando na produção de insights sem necessitar da supervisão humana em todos os momentos. Isso significa dizer que a análise possui etapas automatizadas, o que facilita, otimiza e acelera os processos.

Como o augmented analytics impacta a gestão de dados? 

Abaixo, veja como o Augmented analytics beneficia a sua gestão:

Entrega valor com mais agilidade

A junção de duas grandes frentes tecnológicas não poderia deixar de surtir efeito positivo. O fato de agregar a ciência de dados à Inteligência Artificial resulta em um processo de preparação e visualização de dados mais ágil, o que gera insights rápidos, maior produtividade e valor.

Descobre oportunidades escondidas

O Augmented analytics elimina a necessidade de muita interação humana, permitindo que os insights e sugestões sejam gerados pelo próprio algoritmo. Isso acaba trazendo novas abordagens, contextos e cenários que talvez nem fossem pensados pelos usuários unicamente. 

Ou seja, é possível fazer descobertas eficientes e assertivas.

Aumenta a confiança

As interações humanas com os dados geram pistas para o algoritmo.

Este, por sua vez, colhe e processa todas as informações passadas, em relação a habilidades, cenários de negócios e objetivos, por exemplo, para fornecer sugestões mais relevantes com base nessas pistas. E esse é um processo que aumenta a confiança do usuário em relação aos dados e ao processo analítico.

Otimiza a compreensão de dados

A quantidade de dados gerada pelas organizações não é pouca. Nesse sentido, é interessante que todos os envolvidos possam obter e somar valor em relação a esses registros, independente de seus conhecimentos sobre isso. O Augmented analytics permite que esse processo aconteça de forma facilitada e otimizada. 

Ou seja, é uma tecnologia que beneficia a compreensão simplificada dos dados e a capacitação dos usuários quanto a atuar frente ao processo com segurança.

Confira os principais recursos do augmented analytics 

Os principais recursos do Augmented analytics são:

Automação de tarefas

Possibilita a automatização de tarefas rotineiras da empresa no que diz respeito à preparação, análise, visualização e compartilhamento de dados. Com isso, permite a geração, manipulação, limpeza e preparo de insights com mais agilidade.

Insights baseados no contexto

O sistema de Augmented analytics considera o comportamento e intenção do usuário para gerar insights relevantes, possibilitando uma visão mais ampla e percepções novas.

Análise de conversação

Cria possibilidades de o usuário de qualquer nível descobrir ideias por meio de perguntas e geração de respostas baseada na linguagem natural. Isso acontece conforme o usuário digita ou fala, ajudando-o a descobrir o que quer saber.

Principais desafios do A. analytics na gestão de dados e informações 

O Augmented analytics é uma tecnologia que facilita a gestão de dados, mas também há certos desafios, como:

Precisão e confiança dos dados

É preciso se certificar que os insights gerados pela ferramenta são precisos e confiáveis. Ou seja, use uma ampla base de dados livres de erros e faça a atualização conforme houver mudança nas informações.

Relevância

A falta de tempo em filtrar os registros irrelevantes exige a garantia de que os resultados das pesquisas sejam relevantes. Por isso, é importante avaliar os dados e testá-los para garantir que o sistema possa agregar valor ao seu negócio.

Qualidade nos dados de treinamento

Há a necessidade de manter um alto padrão de qualidade dos dados para evitar que a análise gere insights irrelevantes. Se você quer qualidade, ofereça dados assertivos.

Desempenho e escalabilidade do banco de dados

Pode acontecer de a análise de dados exigir muita capacidade de equipamentos computacionais. Então, é preciso se atentar a isso e ao fato de que quanto maior for o volume de registros, maior pode ser o tempo de resposta.

Polarização de dados

Polarizar vem de convergir e, nesse caso, o termo está ligado aos dados incompletos e que estão fora de contexto. Ou seja, é preciso garantir a integração de sistemas para que os algoritmos consigam realizar a análise e gerar bons resultados.

Análise de dados com Augmented analytics na prática 

Sistemas de Augmented analytics possibilitam a automatização de etapas importantes no processo de análise e gestão de dados, como: coleta, preparação e compartilhamento. 

Além disso, permitem a aplicação de recursos de Aprendizagem de Máquina facilmente, considerando as atividades neurais do cérebro humano. 

Isso significa dizer que a máquina consegue se igualar ao nosso modo de aprendizagem e, da mesma forma que aprendemos e evoluímos, ela é capaz de incorporar padrões e aprimorá-los ao longo do tempo. Em síntese, tudo isso é o que vai tornar a atividade analítica mais ágil, eficiente, simplificada e confiável.

Por exemplo, se você solicitar uma pesquisa que evidencie o que usuários escreveram sobre um produto que você vende, a tecnologia vai gerar métricas e insights sobre como aumentar a conversão de vendas baseando-se nos resultados colhidos.

Agora, se você entendeu os benefícios do Augmented analytics e quer tornar a sua gestão de dados ágil e eficiente, saiba que pode contar com o Grupo Toccato.

Isso porque somos uma organização focada em oferecer soluções completas para coleta, preparação, catalogação e visualização de dados, de modo que permitam maior agilidade na tomada de decisão da sua empresa. Quer saber mais? Conheça o Grupo Toccato!

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