Dataficação e IA: detalhes e insights importantes

Este artigo explora a sinergia entre a dataficação e a IA, lançando luz sobre as diferentes oportunidades e inovações empresariais que podem gerar.

A era digital transformou os dados numa nova classe de ativos que pode fazer ou quebrar as empresas, e o processo da sua gestão é denominado dataficação.

A dataficação rendeu bilhões de dólares para inúmeras organizações e seus fundadores e destruiu igualmente aquelas que se recusaram a dataficar.

Juntamente com a inteligência artificial, a dataficação oferece uma ferramenta única para transformar indústrias, remodelar as interações comerciais e com os clientes e aumentar os lucros onde antes parecia não existir.

Este blog explora a sinergia entre a dataficação e a IA, lançando luz sobre as diferentes oportunidades e inovações de negócios que elas podem gerar.

O que é dataficação?

Dataficação é o processo de coleta, análise e utilização de dados gerados a partir de várias fontes, para a tomada de decisões de negócios informadas. A dataficação pode ajudar a transformar qualquer negócio, dividindo as diferentes partes da sua operação em informações quantificáveis ​​que podem posteriormente ser rastreadas, monitorizadas e analisadas. Esse processo leva naturalmente a melhorias em produtos e serviços.

A filosofia da dataficação assenta na compreensão da informação como um activo – porque uma empresa pode facilmente obter vantagem económica ao fazer uso da informação que lhe é disponibilizada. Assim, muitos Gratuito e Freemium existem hoje graças aos benefícios económicos da dataficação.

Os benefícios da dataficação

A dataficação de um negócio com IA traz muitos benefícios, o que levará a maior eficiência, produtividade e lucros para a empresa. Aqui estão alguns desses benefícios.

  1. Compreendendo os clientes: a análise fornecerá insights profundos sobre seus clientes, seus comportamentos, desejos e preferências. Portanto, a dataficação é obrigatória para qualquer negócio centrado no cliente.
  2. Pesquisando Tendências: a análise dos dados do seu negócio mostrará para onde as coisas estão indo. Você pode descobrir tendências, pesquisá-las e descobrir insights que podem permitir que sua empresa se junte ao movimento de maneira lucrativa.
  3. Insights: a execução periódica de análises de dados pode fornecer informações valiosas que você nunca esperava e que podem transformar seus negócios e sua fortuna.
  4. Aumente a eficiência: insights baseados em dados muitas vezes levam as empresas a se tornarem mais eficientes à medida que mudam para processos mais produtivos ou reduzem os desperdícios. Isso também pode incluir automação.
  5. Reduzir custos: Insights e padrões de dataficação podem ajudar você a cortar custos operacionais, o que é uma vantagem.
  6. Foco com 80/20: A dataficação pode expor todos os sistemas e usos desiguais de recursos em uma empresa, ajudando a organização a realinhar seu foco e aumentar a produtividade.
  7. Análise Preditiva: A dataficação de IA pode usar os dados históricos de uma empresa para prever tendências futuras, e esse insight leva a um melhor foco na indústria e a investimentos para melhores retornos.

O papel da IA ​​na dataficação

Embora a análise de dados tenha sido tradicionalmente uma tarefa manual conduzida por analistas, a introdução da inteligência artificial torna o trabalho mais fácil e permite que pequenas startups tenham acesso a níveis mais elevados de inteligência empresarial que, de outra forma, estariam reservados aos privilegiados.

A seguir estão as principais funções/benefícios da IA ​​para a dataficação.

  • Extraia inteligência rapidamente: De padrões a tendências e todos os tipos de insights, a IA pode extraí-los rapidamente de grandes conjuntos de dados – muito mais rápido do que qualquer analista de dados humano pode fazer.
  • Tomada de decisão aprimorada: Ter uma fonte rápida e relativamente confiável de business intelligence permitirá que qualquer equipe ou empresa tome as medidas certas de forma rápida e decisiva.
  • Eficiência aprimorada: A IA permite que qualquer organização extraia mais dados de forma barata, aumentando assim a eficiência operacional ao reduzir o esforço humano, o tempo e a energia.
  • Automação de Tarefas: A beleza de integrar a IA no processo de dataficação de uma empresa é que a automação total se torna mais fácil, uma vez que a maior parte do trabalho já foi realizada. Tudo que você precisa são algumas regras para determinar as condições que devem acionar processos automatizados, e é isso.

Os dados para fins de dataficação podem vir de qualquer fonte, desde que sejam confiáveis. A fonte ideal dependerá do seu tipo de negócio e do que você pretende realizar. Aqui estão algumas fontes populares.

  • Dispositivos e sensores IoT: Isso pode incluir dispositivos da Internet das Coisas que estão diretamente conectados à web ou sensores comuns dos quais a empresa pode coletar informações de outras maneiras.
  • Redes sociais: As empresas centradas no cliente podem obter muitos insights coletando o máximo de dados possível das interações nas redes sociais.
  • Ecommerce: Todas as plataformas de comércio eletrônico são uma mina de ouro comportamental para empresas dispostas a explorar os dados.
  • Aplicativos móveis: aplicativos móveis gratuitos e premium podem coletar muitas informações sobre seus usuários que os desenvolvedores podem usar de muitas maneiras inovadoras.
  • Web Analytics: mesmo sites aparentemente comuns podem produzir muitos dados significativos quando monitorados adequadamente com ferramentas como Google Analytics.
  • Dispositivos Médicos: registros médicos, aparelhos eletrônicos e tudo o mais que coleta dados médicos podem ser boas fontes de dados.
  • Transações Financeiras: As empresas que fornecem infraestrutura financeira geralmente exploram seus vastos acervos de registros financeiros em busca de uma ampla variedade de informações sobre clientes, fraudes e otimização.
  • Armazém e cadeias de suprimentos: Ao monitorizar cada nível das suas cadeias de abastecimento e armazéns, as empresas podem produzir dados suficientes para agilizar definitivamente as suas operações.
  • Bancos de dados públicos e privados: De arquivos simples a MySQL, MariaDB e bancos de dados dedicados em diversas implantações locais e em nuvem, toda fonte de informação organizada é uma boa fonte de dados.
  • Registros Governamentais: Auto-explicativo.
  • Sistemas de Vigilância: Imagens e dados de vídeo podem ser extraídos por IA.

Campos de aplicação de dataficação e IA

Os dados podem, teoricamente, ser aproveitados para melhorar a oferta de qualquer organização em qualquer mercado. No entanto, aqui estão as indústrias onde a dataficação e a IA já estão a ser aplicadas com sucesso.

  • Indústria​
  • Banca e finanças
  • Assistência médica
  • Robótica
  • Agricultura
  • Sistemas de aprendizagem personalizados
  • Recomendações personalizadas de produtos e serviços
  • Sistemas de compartilhamento de viagens como Uber e Lyft
  • Navegação usando GPS e tecnologias relacionadas
  • Varejo e vendas
  • Sistemas de seguro
  • Recursos humanos e adequação ao trabalho
  • Veículos autônomos
  • Manutenção preditiva de máquinas
  • Detecção de fraude
  • Mecanismos de pesquisa e classificação

Considerações e Desafios

Existem desafios e questões a serem consideradas nos projetos de dataficação e inteligência artificial. A seguir estão alguns dos principais.

  1. Complexidade: A gestão de dados e a utilização de IA para os analisar pode ser uma questão complexa, exigindo muitas vezes pessoal formado ou experiente.
  2. Viés algorítmico: Os modelos de IA podem ser prejudicados quando são treinados com dados unilaterais. Por exemplo, treinar um modelo de robô apenas com rostos caucasianos. É claro que terá problemas com rostos asiáticos e africanos.
  3. Recursos de computação: a dataficação com IA pode exigir muitos recursos de computação se você estiver executando grandes operações.
  4. Qualidade de dados: Lixo que entra, lixo que sai sempre vale. Não importa quão bom seja um modelo de IA, a informação que você fornece determina os resultados que você obtém dele.
  5. Desafios de Segurança: Os modelos de IA podem ser suscetíveis a ataques. Além disso, há também a privacidade dos dados e riscos relacionados a serem considerados.
  6. Conformidade Regulamentar: Se você pretende extrair informações de seus usuários, é melhor estar ciente das leis e regulamentos de proteção de dados nas jurisdições relevantes.
  7. Consequências não-intencionais: os modelos de IA podem iniciar ações que mais tarde podem ter consequências indesejadas ou só se tornarem aparentes quando for tarde demais. Quem assume a culpa?
  8. Deslocação de trabalho: Automatizar a dataficação com inteligência artificial leva naturalmente a uma disrupção da força de trabalho. Embora os resultados da dataficação possam igualmente aumentar a procura de novos trabalhadores qualificados.

Como datafy sua organização

Datafying sua organização é um processo contínuo que simplesmente precisa que você tome medidas na direção certa. Mas, como é evidenciado por muitas empresas por aí, não existem regras rígidas para a dataficação. Aqui estão algumas das etapas que você precisará seguir.

  • Invista em infraestrutura de dados, incluindo hardware, software, sensores e dispositivos IoT.
  • Colete e armazene dados de tantas fontes quanto possível.
  • Estabeleça uma cultura orientada a dados em sua empresa, definindo como você usará as informações no trabalho.
  • Implemente políticas para garantir a qualidade dos dados coletados.
  • Integre dados de tantos sistemas e departamentos quanto possível, centralizando seu armazenamento de dados.
  • Promova a colaboração entre cientistas de dados e o restante da organização.
  • Comece pequeno com um projeto fácil e depois expanda sua dataficação à medida que ganha mais experiência.

Como conduzir análise de dados de IA

Após a dataficação da sua organização, você pode realizar uma análise de IA dos dados da sua empresa usando as etapas a seguir.

  1. Definir objetivos: primeiro você precisa saber que tipo de insights, resultados ou padrões espera obter com o processo. Eles também precisam estar alinhados às necessidades do seu negócio.
  2. Escolha a abordagem de IA: Você também precisará escolher a disciplina de IA certa que possa ajudá-lo a atingir seus objetivos. Por exemplo, processamento de linguagem natural, um algoritmo de aprendizado de máquina ou um modelo de aprendizado profundo.
  3. Colete e limpe dados: aqui você precisa organizar todos os seus dados de diferentes fontes e tê-los pré-processados ​​e prontos para uso.
  4. Treine um modelo personalizado ou use um pré-construído: algumas ferramentas de análise de IA vêm com modelos pré-treinados que você pode usar imediatamente. Caso contrário, você terá que primeiro treinar um modelo ou ajustar um modelo já treinado usando a maioria dos dados coletados.
  5. Validar e refinar modelo: após o treinamento, você precisa avaliar a qualidade do seu modelo na extração de insights, identificação de padrões e previsões para ver se está tudo bem para você ou se precisa de mais treinamento.
  6. Análise e Visualização: Se tudo correr bem, agora você pode fazer suas análises e publicar os resultados com boas visualizações para ajudar a traçar o rumo do seu empreendimento. Aqueles que buscam automatizar processos podem ir mais longe a partir daqui.

Lista das principais ferramentas de análise de dados de IA

Empresas que usam dataficação e IA

Muitas empresas de todo o mundo já empregam a dataficação e a inteligência artificial para ganhar vantagem sobre a concorrência ou para outros fins. A seguir está uma pequena lista de algumas dessas grandes empresas e como elas estão aplicando as tecnologias.

  1. Google: o Google aplica massivamente algoritmos de dataficação e IA para muitas tarefas, incluindo classificação em mecanismos de pesquisa, reconhecimento de imagem, segmentação de anúncios e processamento de linguagem natural.
  2. Amazon: este gigante do varejo os utiliza para recomendações de produtos e otimização da cadeia de suprimentos, entre outros.
  3. Facebook: De feeds personalizados à segmentação de anúncios e reconhecimento de imagem, o Facebook não fica de fora da dataficação com IA.
  4. Netflix: dados sobre preferências e comportamento dos usuários são extraídos para criar recomendações personalizadas de filmes e programas de TV. Além disso, a empresa também os utiliza para prever a demanda por suas produções de conteúdo original.
  5. Uber: As recomendações de rota dependem de IA e dados para funcionar bem. Bem como para otimizar preços.
  6. Tesla: Os carros autônomos da Tesla dependem de dados ao vivo dos ambientes do carro para tomar decisões de direção e navegar pelas ruas.
  7. Airbnb: Desde resultados de pesquisa até recomendações personalizadas e detecção de fraudes, o Airbnb utiliza igualmente a dataficação com estratégias de IA.

Perguntas Frequentes

Aqui estão algumas perguntas frequentes sobre a dataficação de negócios com inteligência artificial.

P: Como a dataficação e a IA funcionam juntas?

R: A dataficação é o processo que fornece um grande volume de dados para a empresa extrair insights, enquanto a IA encontra padrões e tendências a partir dos dados.

P: Quais são alguns aplicativos de dataficação e IA?

R: Suas aplicações incluem mecanismos de pesquisa, cadeias de suprimentos, recomendações personalizadas, automação de tarefas, fabricação e muito mais.

P: A dataficação e a IA assumirão o controle dos empregos humanos?

R: Sim e não. Sim, porque reduz a necessidade de mais trabalho manual por parte dos seres humanos, levando a menos cargos relacionados com dados. E não, porque cria igualmente mais oportunidades de trabalho nas empresas.

P: A dataficação é uma ameaça à privacidade individual?

R: Isso depende da empresa que coleta os dados e da finalidade para a qual eles os utilizam. De qualquer forma, muitas jurisdições têm leis de privacidade de dados para proteger os usuários.

Conclusão

Resumindo, você viu como a sinergia entre a dataficação e os algoritmos de inteligência artificial está ajudando a revolucionar indústrias on-line e em todo o mundo, desde pagamentos digitais até mecanismos de pesquisa, manufatura, manutenção preditiva e veículos autônomos.

Certamente, essa tendência não irá desaparecer tão cedo. Então é melhor que sua empresa já esteja fazendo isso ou é melhor começar agora.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke é um entusiasta de computadores que adora ler uma grande variedade de livros. Ele tem preferência por Linux sobre Windows/Mac e tem usado
Ubuntu desde seus primeiros dias. Você pode pegá-lo no twitter via bongotrax

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