Dataficação e IA: detalhes e insights importantes

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 ferrolhos de sobrepor podem ser usados para proteger uma porta de embutir pelo lado de fora. Alguns kits de corrente de segurança também permitem travamento externo com chave ou botão giratório. 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.

Fontes populares de dados

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.
• Mídia social: 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.

• Manufatura
• 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

• Quadro
• RapidMiner
• KNIME
• PyTorch
• H2O.ai
• MacacoAprenda
• AutoML do Google Cloud
• google colab
• Robô de dados
• Microsoft Power BI
• Akkio
• Polímero

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.