5 dicas para você realizar uma boa otimização do banco de dados
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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!
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.
Abaixo, veja como o Augmented analytics beneficia a sua gestão:
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.
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.
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.
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.
Os principais recursos do Augmented analytics são:
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.
O sistema de Augmented analytics considera o comportamento e intenção do usuário para gerar insights relevantes, possibilitando uma visão mais ampla e percepções novas.
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.
O Augmented analytics é uma tecnologia que facilita a gestão de dados, mas também há certos desafios, como:
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.
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.
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.
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.
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.
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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