Usando IA na análise de dados – como entender o big data

Nos últimos anos, houve rápidos avanços em inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML). Eles afetam todos os tipos de negócios e fornecem muitos impactos positivos em publicidade e marketing. Um caso de uso específico para IA é a análise de dados. As empresas modernas geram quantidades consideráveis ​​de dados, e a análise de dados de IA dá sentido a todos esses dados de maneira gerenciável, transformando-os em informações úteis. Os profissionais de marketing acham que os aplicativos de IA e ML são de grande ajuda ao analisar o Big Data para descobrir insights relevantes ao segmentar clientes específicos. Anteriormente, esses dados seriam impenetráveis, mas agora, graças ao poder da IA, as empresas podem filtrar mais facilmente leads em potencial e descobrir em quem devem se concentrar e a quem dedicar recursos.

Um sinal visível do uso de inteligência artificial online é o Google Ads. Com que frequência você vê um anúncio de um determinado produto e outros muito parecidos seguem você pela rede? E não será algum produto aleatório. O anúncio geralmente será de algo que lhe interessa, que você pode ter pesquisado online recentemente. Isso ocorre porque o Google usa IA e ML para entender os produtos de que gostamos. Quanto mais tempo passamos online e quanto mais pesquisas realizamos, melhor o Google entende nossos gostos. Ele usa esse conhecimento para determinar quais anúncios deve nos servir.

Outro uso importante da IA ​​é entender a vasta quantidade de Big Data agora disponível. As ferramentas tradicionais de extração de dados e inteligência atingem os limites físicos, no entanto, o avanço da IA ​​agora torna a análise de dados mais completa possível e prática.

Análise de dados de IA – como a IA pode entender o Big Data:

Entendendo o Big Data

A Technopedia define Big Data como sendo “um processo usado quando as técnicas tradicionais de mineração e manipulação de dados não conseguem descobrir os insights e o significado dos dados subjacentes”. Isso indica que Big Data não é apenas uma quantidade massiva de dados; também envolve os processos necessários para transformar esses dados em informações úteis. Este tipo de dados requer uma abordagem de processamento diferente da que usamos no passado.

Não apenas mais dados foram gerados ao longo do tempo, mas também novos tipos de dados foram criados. Inicialmente, as empresas se concentravam no processamento de dados estruturados, por exemplo, os tipos que você poderia armazenar em um arquivo de texto ou planilha. Mas hoje em dia muitos dados não são estruturados – e nem sempre são óbvios. Por exemplo, embora predominantemente baseados em texto, os e-mails não estão em uma forma que as ferramentas tradicionais de mineração de dados possam acessar e entender. E pense hoje em dia, quantos dados existem como arquivos de áudio, vídeo e imagem.

A Internet das Coisas ampliou ainda mais a coleta de dados, por exemplo, pense em tudo que os sensores do seu telefone, ou mesmo do Fitbit, registram e coletam.

Expansões recentes nos recursos e disponibilidade de reconhecimento facial e de voz contribuem com grandes quantidades de dados e exigem que os recursos de processamento de Big Data tenham algum valor.

O advento do Big Data levou a um aumento na demanda por maneiras de processá-lo de forma eficiente e econômica. Caso contrário, coletar esses dados se torna inútil e um enorme desperdício de recursos. Você precisa de uma maneira de escanear grandes quantidades de dados para procurar padrões ou conexões, que você pode usar em seu planejamento estratégico.

Os cientistas de dados descrevem o Big Data em termos dos 3Vs:

Volume – a quantidade de dados gerados de várias fontes
Velocidade – a velocidade dos dados gerados
Variedade – a mistura de tipos de dados incluídos na coleção geral de dados – estruturados/semiestruturados/não estruturados.

Qualquer sistema de análise de dados deve levar em consideração os 3Vs dos dados que manipula, principalmente ao determinar seus recursos.

O que é Análise de Dados?

A análise de dados é o processo de estudar dados e desenhar padrões. Está no centro do campo de análise de dados. A análise de dados inclui tanto a análise descritiva (analisar os dados e descrever o que está acontecendo) quanto a análise preditiva (prever o que acontecerá no futuro, com base nas atividades atuais e passadas).

Muitas empresas lutam para acessar todos os dados relacionados aos seus negócios. Frequentemente, dados adequados estão prontamente disponíveis, mas a empresa carece de ferramentas para analisá-los de forma utilizável. Os dados podem estar espalhados por muitos lugares, o que significa que uma empresa primeiro precisa reunir todos os dados necessários antes mesmo de iniciar a análise de dados. E, depois que uma empresa coleta dados de várias fontes, geralmente precisa convertê-los em um formato comum e mesclá-los. Isso pode ser tão simples quanto comparar dados nos formatos de arquivo .CSV e Excel.

A Oracle observa que o processo de coleta de dados pode ser muito mais difícil e demorado do que a análise de dados real, principalmente quando é manual e não repetível. Normalmente, as empresas precisam “reinventar a roda” toda vez que precisam realizar essa análise de dados.

Existem quatro tipos principais de análise de dados, de acordo com o Modelo Ascendente do Gartner:

1. Análise descritiva de dados – aborda questões básicas como “quantos, quando, onde e o quê”. Esses são o foco das ferramentas e painéis de inteligência de negócios (BI). A análise descritiva pode ser separada em relatórios ad hoc (relatórios personalizados gerados para você quando necessário) e relatórios predefinidos (relatórios programados seguindo um modelo ou formato comum). [O que aconteceu?]

2. Análise de dados de diagnóstico – o processo de examinar os dados para entender a causa e o efeito ou por que algo aconteceu. [Por que isso aconteceu?]

3. Análise preditiva de dados – você pode usá-los para identificar tendências, correlações e causas. Isso pode incluir modelagem preditiva e modelagem estatística. [O que vai acontecer?]

4. Análise prescritiva de dados – onde IA e big data se combinam para ajudar a prever resultados e identificar quais ações tomar. [Como podemos fazer isso acontecer?]

Cada um desses tipos de análise de dados tem um propósito específico, alguns focando no futuro e outros em uma melhor compreensão do passado. Não importa qual tipo melhor atenda às suas necessidades, no entanto, o objetivo principal de um analista de dados é usar os dados para aumentar a eficiência e melhorar o desempenho, encontrando padrões nos dados.

Sete tecnologias abrangem análise de dados e Big Data:

• Predictive Analytics – algoritmos estatísticos trabalhando em dados que determinam resultados futuros com base em dados históricos
• Hadoop – uma estrutura de software capaz de processar e conter grandes níveis de dados
• Data Mining – análise de grandes quantidades de dados para descobrir conexões e padrões
• Machine Learning – aquela parte da IA ​​que envolve a programação de computadores para aprender com a experiência, para que possam gerar modelos para analisar grandes conjuntos de dados e produzir resultados melhores e mais refinados.
• Text Mining – como Mineração de Dados, mas com o objetivo de analisar o texto disponível para desenvolver insights e compreensão – intimamente associado ao Processamento de Linguagem Natural (NLP)
• In-memory Analytics – análise dos dados da memória do sistema para obter insights
• Gerenciamento de dados – melhorando o armazenamento, a qualidade e a organização dos dados nas organizações.

Usando IA para análise de dados

Como vimos em O que é marketing de IA?, o surgimento da IA ​​causou uma mudança sísmica que transformou o setor de marketing de forma irreconhecível. Uma das razões para isso é o poder da IA ​​para acelerar e dar sentido à análise de dados. A IA deu aos profissionais de marketing a capacidade de aproveitar grandes quantidades de dados, automatizar processos complexos, personalizar conteúdo e fazer previsões com precisão inédita.

AI usa dispositivos de computação para simular processos de inteligência humana. Geralmente, ele pega grandes somas de dados de treinamento, “aprende” com isso e, em seguida, analisa os dados ao vivo em busca de correlações e padrões, fazendo previsões sobre o que isso significa para o futuro.

A análise de dados tradicional requer uma contribuição humana considerável para manipular o código toda vez que alguém precisa de uma alteração. A IA, no entanto, elimina esse requisito, pois pode fazer os ajustes necessários de forma independente, principalmente se incorporar aprendizado de máquina.
A IA pode abranger todas as sete tecnologias mencionadas acima para tornar o processamento de Big Data possível e gerenciável.

Como a análise de dados de IA difere da análise de dados tradicional

As principais diferenças entre a IA e a análise de dados tradicional estão relacionadas à capacidade e à independência do computador. Anteriormente, havíamos atingido um limite na quantidade de dados que os humanos podiam processar com eficiência. Ir mais longe na análise de dados geralmente exigia tantos recursos que rapidamente se tornava impraticável e antieconômico. Os sistemas baseados em IA podem lidar com substancialmente mais dados lançados a eles e trabalhar em velocidade sobre-humana para obter melhores resultados.

Além disso, os sistemas que incluem aprendizado de máquina permitem que os computadores aprendam e trabalhem de forma independente, transformando formas díspares de dados brutos em análises significativas. Esses sistemas precisam de entrada humana no início, mas em pouco tempo eles podem funcionar de forma independente, deixando a equipe para fazer outras tarefas de maior prioridade.

Usos para análise de dados de IA

O aprendizado de máquina oferece oportunidades para as empresas processarem grandes quantidades de dados e descobrirem tendências e padrões. Isso lhes oferece a chance de otimizar sistemas e fornecer atendimento personalizado a seus clientes.

As empresas podem obter dados de uma ampla variedade de fontes. Eles podem até usar software de detecção e reconhecimento facial para personalizar o marketing para indivíduos. O software de automação inteligente pode aprender com as reações emocionais que os consumidores exibem e o software pode adaptar suas mensagens de marketing de acordo. As empresas podem melhorar o atendimento ao cliente e, por sua vez, a experiência do cliente, combinando dados históricos do cliente, algoritmos complexos, processamento de linguagem natural e até análise emocional para prever melhor os desejos do cliente.

O Walmart, por exemplo, usa modelos de inteligência artificial para prever melhor o mix de estoque ideal para qualquer loja em um determinado dia. Por exemplo, eles fornecem informações sobre o clima em seus sistemas para que possam adotar o estoque da loja para refletir melhor a demanda do cliente. Eles sabem que uma loja em uma área onde há previsão de furacão terá uma demanda maior por coisas como sacos de areia, água engarrafada e aspiradores de pó/seco. O Walmart sabe como enviar rapidamente esses itens de seus centros de distribuição para aquela loja. Quanto mais eventos climáticos houver, mais o sistema aprenderá as demandas do cliente.

Outro caso em que o Walmart se adapta em tempo real à sua análise de dados é com preços inteligentes de IA. Eles estão experimentando câmeras habilitadas para Wi-Fi com dados em tempo real nos corredores de carnes, adaptando os preços para reduzir a deterioração e o desperdício. O Walmart descobriu que esse preço inteligente levou a um aumento de 30% nas vendas do departamento.

Como a IA pode ser usada para descobrir insights e tendências dos dados do cliente?

Como observa a Deeper Insights, a IA pode revolucionar a maneira como reunimos informações sobre produtos e consumidores. As empresas podem aproveitar o poder da análise de dados não estruturados para rastrear o comportamento do consumidor, como padrões de compra ou encontrar necessidades não atendidas em uma categoria de produtos lotada. Ele pode ajudar as empresas a inovar, expandir, aumentar as vendas e fazer vendas cruzadas de seus produtos e serviços para mercados antes inimagináveis.

Dados não estruturados, como avaliações, comentários, postagens em mídias sociais e fóruns, podem realmente capturar as opiniões de seus clientes. No entanto, esses dados teriam sido excluídos anteriormente de sua tomada de decisões de negócios, provavelmente colocados na categoria “muito difícil”. Isso dá às marcas uma compreensão mais profunda dos comportamentos dos clientes e das oportunidades ocultas.

A análise de texto pode fornecer informações sobre o sentimento do cliente, tendências de conversa, tópicos discutidos e outras informações úteis. A análise de texto com IA fornece recursos de análise preditiva, permitindo que as empresas antecipem melhor as necessidades dos clientes e as tendências do mercado.

A análise de dados preditiva e prescritiva ajuda você a determinar o que os clientes desejam antes que eles o façam. Isso garante que você possa solicitar os tipos e quantidades certos de estoque com pouco desperdício, melhorar o atendimento ao cliente, maximizar a eficiência dos negócios e aumentar o valor da vida útil do cliente.

Encerrando as Coisas

A análise de dados de IA usa algoritmos de aprendizado de máquina para monitorar e analisar grandes quantidades de dados, automatizando o trabalho demorado normalmente feito por analistas de dados. A IA e o aprendizado de máquina agora transformam a análise de dados, oferecendo níveis de velocidade, escala e granularidade que são humanamente impossíveis e antes inimagináveis.

Outra vantagem de usar a análise de dados de IA é que, ao contrário dos analistas de dados humanos, os algoritmos de IA não são prejudicados por suposições e preconceitos pré-existentes. A análise de IA pode analisar grandes quantidades de dados e fornecer uma análise completamente objetiva. Além disso, os algoritmos de aprendizado de máquina podem responder às mudanças nos negócios assim que elas ocorrem.