3 ferramentas de inteligência de negócios. O BI precisa de inteligência artificial? | IA nos negócios #16

Num mundo onde os dados estão se tornando a nova moeda, as ferramentas de business intelligence (BI) são fundamentais. Mas será que inserir a inteligência artificial (IA) na equação é uma necessidade ou apenas um acréscimo na moda? Vamos mergulhar no mundo das ferramentas de BI para entender como a IA pode enriquecê-las.

O que é inteligência de negócios?

Business Intelligence não é apenas o processo de transformar dados brutos em informações valiosas. É a ponte que liga os dados às decisões, permitindo às empresas compreender melhor o mercado, a concorrência e as suas operações. Os principais elementos do Business Intelligence são:

• Dados – matéria-prima que é processada e analisada para se tornar informação.
• Informação – devidamente interpretada e colocada no contexto,
• O conhecimento , baseado em dados e informações, é a chave para a tomada de decisões de negócios sólidas.

As 3 ferramentas de business intelligence mais populares

Vamos dar uma olhada nas ferramentas mais populares que melhoram a transição dos dados para o conhecimento assistido por IA.

1. Tableau – uma plataforma que emprega inteligência artificial para ajudar os usuários a criar relatórios e painéis interativos. Os recursos mais interessantes do Tableau incluem:
• Pergunte aos dados – para fazer perguntas em linguagem natural, e o Tableau fornece as respostas na forma de visualizações,
• Explicar os dados – ajuda a entender o que está por trás dos dados, explicando anomalias e tendências,
• Recomendações inteligentes – sugere as melhores maneiras de visualizar dados, combinar fontes de dados e criar cálculos,
• Einstein Discovery – permite criar e implementar rapidamente modelos preditivos avançados e apresentar seus resultados no Tableau.

O Tableau também se integra a diversas plataformas, como Salesforce, Google Cloud e Amazon Web Services (AWS), tornando-o uma solução flexível e versátil para empresas.



Visualização de dados no Tableau.

Fonte: Tableau.com

2. Microsoft Power BI – oferece um rico conjunto de componentes de IA para enriquecer seus dados de maneira fácil e rápida com modelos de aprendizado de máquina pré-construídos ou personalizados. Os recursos do Microsoft Power BI baseados em inteligência artificial são chamados de AI Insights, que incluem:
• Text Analytics – permite análise de emoções em texto processado, extração de frases-chave, detecção de idioma e reconhecimento de nomes próprios. Ele pode, portanto, examinar o feedback dos clientes, compreender automaticamente os principais tópicos das análises de produtos, detectar o idioma dos e-mails ou identificar nomes de pessoas, organizações e lugares em artigos de jornais,
• Visão – pode marcar imagens automaticamente e separá-las com rótulos que descrevem o conteúdo da imagem. Ele pode, entre outras coisas, classificar fotos de produtos, marcar fotos de paisagens ou animais, reconhecer rostos ou logotipos ou gerar legendas para descrever cenas em imagens,

O Power BI está integrado ao Azure, permitindo modelos analíticos avançados e funções de nuvem.



Visualização de dados no Microsoft Power BI.

Fonte: powerbi.microsoft.com

3. Oracle BI – uma solução abrangente que apresenta componentes de IA, nas áreas:
• IA generativa – para criar novo conteúdo com base em dados existentes, como relatórios ou apresentações,
• tarefas preditivas – para prever comportamento, desempenho e tendências futuras com base em dados históricos e atuais. Por exemplo, o Oracle BI pode prever demanda, vendas, lucratividade, risco, fidelidade do cliente e muitas outras métricas de negócios usando modelos analíticos integrados ou personalizados,
• IA responsável – para construir confiança na análise de dados através da transparência processual. Este componente do Oracle BI foi projetado para ajudar os usuários a compreender a lógica e fornecer justificativas para recomendações de IA, monitorar o desempenho e a precisão dos modelos analíticos, detectar e eliminar preconceitos e discriminação em dados e algoritmos e colaborar com outros usuários e especialistas para melhorar a qualidade. e valor das informações comerciais.


Visualização de dados no Oracle Business Intelligence.

Fonte: docs.oracle.com

BI vs IA – diferenças e exemplos de aplicações

Enquanto a inteligência de negócios se concentra na análise de dados, a inteligência artificial adiciona à equação a capacidade de tirar conclusões e tomar decisões por conta própria.

BI (business intelligence) é um termo que se refere a diversas ferramentas e técnicas para coletar, integrar, analisar e apresentar informações de negócios. O objetivo da inteligência de negócios é apoiar uma melhor tomada de decisão, fornecendo informações precisas, oportunas e relevantes.

A IA (inteligência artificial), por outro lado, lida com tarefas que requerem compreensão de linguagem natural, reconhecimento de imagens ou tomada de decisões.

Aqui estão três diferenças principais entre BI e IA:

• Objetivo : A inteligência empresarial visa apoiar uma melhor tomada de decisões, fornecendo informações precisas e oportunas, enquanto o objetivo da IA ​​é automatizar tarefas que requerem inteligência humana.
• Tecnologias : o BI possui uma variedade de ferramentas e técnicas para coletar, integrar e analisar dados, enquanto a IA apresenta algoritmos avançados de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para criar sistemas de computador capazes de executar tarefas complexas.
• Escopo : A inteligência de negócios se concentra na análise de dados de negócios e no fornecimento de informações de apoio à decisão, enquanto a IA pode ser aplicada a uma ampla variedade de áreas, incluindo suporte a operações de BI e obtenção de conclusões a partir de dados.

Por exemplo, o BI coleta e analisa dados sobre o comportamento de compra do cliente, enquanto a IA permite criar um sistema que recomenda produtos aos clientes com base na análise de seu comportamento de compra. Parece que o que eles têm em comum é principalmente a palavra “inteligência”.

Perspectivas sobre business intelligence apoiada por IA

A inteligência artificial não só enriquece as ferramentas de BI, mas também abre novas possibilidades. Graças à IA, os sistemas de BI podem:

• entender melhor as necessidades dos usuários,
• fornecer previsões mais precisas e
• adaptar-se automaticamente às mudanças nas condições do mercado.

No futuro, podemos esperar ainda mais integração da inteligência empresarial com a IA, o que trará novas oportunidades e desafios para as empresas. A IA pode permitir a automação de muitas tarefas analíticas, por exemplo, pode ser usada para:

• limpeza automática de entrada,
• a criação de modelos estatísticos ou aprendizado de máquina, bem como
• gerando visualizações e relatórios.

A IA também pode ajudar a descobrir novos padrões e relações em dados que podem ser ignorados pelos humanos. Isso ajudará as empresas a obter novos insights sobre suas operações e a tomar melhores decisões de negócios.

BPM, análise de negócios e BI habilitado para IA – qual é a diferença?

O BPM se concentra no gerenciamento e na melhoria dos processos de negócios, enquanto as ferramentas de análise de negócios analisam dados e fornecem insights sobre o desempenho dos negócios. O BI abrange ambas as áreas e conta com diversas ferramentas e técnicas para apoiar uma melhor tomada de decisão. Apesar de alguma sobreposição entre estas áreas, cada uma tem o seu foco e conjunto de ferramentas:

• BPM (Business Process Management) é uma disciplina que trata do gerenciamento e melhoria dos processos de negócios em uma organização. As ferramentas de BPM ajudam a projetar, modelar, executar, monitorar e otimizar processos de negócios para aumentar a eficiência e eficácia.
• As ferramentas de análise de negócios são usadas para analisar dados e fornecer insights sobre o desempenho dos negócios. Isso inclui mineração de dados, análise preditiva e ferramentas de análise estatística. As ferramentas de análise de negócios ajudam a identificar tendências, padrões e relacionamentos nos dados para apoiar a tomada de decisões.
• Business intelligence (BI) é um termo mais amplo que inclui BPM e análise de negócios. BI envolve a combinação de diversas ferramentas e técnicas para coletar, integrar, analisar e apresentar informações de negócios. O objetivo do BI é apoiar uma melhor tomada de decisão, fornecendo informações precisas, oportunas e relevantes.

O BI precisa de inteligência artificial?

Na era da transformação digital, ao operar com base em big data, a combinação de business intelligence com inteligência artificial torna-se indispensável. Ferramentas como Tableau, Power BI e Oracle BI mostram o quão poderosa esta combinação de tecnologias se tornou, fornecendo às empresas ferramentas que as ajudam a tomar melhores decisões de negócios.

Porém, o BI precisa de inteligência artificial? Esta é uma pergunta sem resposta clara. Por um lado, a inteligência artificial pode ajudar a analisar e interpretar grandes conjuntos de dados, fornecendo informações e orientações valiosas aos decisores. Por outro lado, pode tornar-se dispendioso, complexo e sujeito a erros ou manipulação.

No futuro, podemos esperar ainda mais integração do BI com a IA, o que trará novas oportunidades e desafios para as empresas. Num mundo onde os dados são a chave do sucesso, a combinação responsável de BI e IA está a tornar-se uma questão realmente importante.

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Autor: Robert Whitney

Especialista em JavaScript e instrutor que orienta departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando aos outros como cooperar de forma eficaz durante a codificação.

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