Como a IA está transformando a análise de dados

O que a IA para análise de dados significa hoje

À medida que a IA se torna cada vez mais essencial para a forma como as organizações trabalham com dados, mais equipes estão adotando ferramentas baseadas em IA para agir mais rápido e tomar decisões melhores. Em vez de depender apenas de queries manuais, dashboards e interpretação humana, a analítica moderna agora pode incorporar IA/ML, interfaces de processamento de linguagem natural (PLN) e fluxos de trabalho automatizados que complementam os fluxos de trabalho humanos.

Por exemplo, a IA generativa torna a analítica mais acessível, permitindo que as pessoas façam perguntas em linguagem cotidiana, em vez de escrever consultas SQL ou usar ferramentas de BI complexas. A automação reduz o esforço manual necessário para limpar dados, gerar recursos e executar modelos, liberando os analistas para que possam focar em tarefas de maior valor.

Em comparação com a analítica tradicional, em que as equipes preparam os dados e criam relatórios manualmente, a IA agora pode executar muitas das tarefas mais rotineiras e repetitivas. Os analistas ainda orientam o processo, mas, ao incorporar a AI, as equipes de analítica podem preparar os dados com mais confiabilidade, gerar percepções mais rapidamente e fazer com que as previsões façam parte da tomada de decisões diária.

Na Databricks, não consideramos a AI um complemento separado, mas sim uma capacidade integrada que aprimora cada etapa do ciclo de vida dos dados quando construída sobre uma base unificada e bem governada.

Primeiros passos com AI para análise de dados

A IA oferece suporte a tarefas comuns de analítica, como classificar dados, identificar tendências, responder a perguntas em linguagem natural e recomendar as próximas melhores ações, embora as organizações ainda devam gerenciar riscos como resultados tendenciosos, baixa qualidade dos dados e problemas de governança. Para começar, os analistas precisam de conhecimentos básicos sobre dados, familiaridade com conceitos básicos de ML e capacidade de validar resultados.

A maioria das equipes começa estabelecendo uma base de dados unificada e testando casos de uso pequenos e de alto valor. Mas, seja para prever a demanda ou para ajudar usuários de negócios a explorar dados de forma conversacional, a IA amplia o que as equipes de analítica podem realizar e torna as percepções mais acessíveis.

Como a IA aprimora cada etapa do fluxo de trabalho de análise de dados

Em análise de dados, os fluxos de trabalho normalmente passam pelos seguintes estágios:

• Coleta de dados
• Preparação
• Análise
• Visualização
• Tomada de decisões:

Cada etapa tem seus próprios desafios, mas a IA pode desempenhar um papel significativo que é específico para cada uma.

Coleta de dados

Nesta etapa, a AI ajuda as equipes a coletar informações de várias fontes sem a necessidade de criar pipelines personalizados para cada uma. Sistemas automatizados conseguem extrair dados de aplicativos, documentos, sensores e APIs e depois classificá-los para análise. A IA também lida com grandes datasets com mais eficiência do que as ferramentas tradicionais, o que é especialmente valioso quando as organizações coletam dados de várias unidades de negócios ou de transmissões em tempo real.

Preparação

Durante a etapa de limpeza e preparação de dados, a IA consegue identificar anomalias, valores ausentes e inconsistências que um analista levaria muito mais tempo para encontrar. Ela também pode automatizar tarefas repetitivas como formatação de campos, padronização de rótulos e união de conjuntos de dados. Isso reduz o tempo que os funcionários precisam gastar em trabalho de preparação manual e melhora a qualidade da análise posterior, baseando-a em dados de maior qualidade.

Análise

Esta etapa é onde a IA pode ajudar a reconhecer padrões, prever resultados e detectar comportamentos anormais. Modelos orientados por IA podem ser executados continuamente, o que torna possíveis a análise em tempo real e a previsão. Em vez de esperar por relatórios programados, as equipes podem ver as mudanças à medida que acontecem e responder imediatamente.

Visualização

As ferramentas de IA podem criar facilmente gráficos, dashboards e resumos com base nos dados subjacentes. As tecnologias de NLP também permitem que os usuários façam perguntas de forma conversacional e recebam explicações claras em troca. Isso torna as análises complexas mais fáceis de entender e ajuda os usuários não técnicos a explorar dados sem a necessidade de habilidades avançadas.

Tomada de decisões:

A AI eleva essa etapa ao mover as equipes de decisões baseadas em relatórios históricos para estratégias prospectivas. As soluções modernas de AI podem revelar anomalias, prever riscos e oportunidades emergentes e destilar sinais não estruturados, como o sentimento do cliente, em padrões sobre os quais os líderes podem agir. A combinação disso com a consulta em linguagem natural reduz o tempo de preparação de dados, fornecendo aos analistas percepções com base em cenários hipotéticos (“what-if”) em tempo real que impulsionam ações oportunas.

Exemplos práticos de analítica com tecnologia de IA em ação

À medida que as organizações amadurecem no uso de IA para análise de dados, e embora certamente haja muito espaço para desenvolvimento futuro, faz sentido analisar algumas das maneiras pelas quais a IA está sendo usada com sucesso atualmente nas seguintes categorias:

• Fluxos de trabalho baseados em cenários
• Análise em tempo real
• Consultas em linguagem natural
• Acelerando o tempo para obter percepções

Fluxos de trabalho baseados em cenários

Um exemplo comum baseado em cenário é a análise de sentimentos, em que a IA analisa o feedback dos clientes, postagens em redes sociais ou tickets de suporte para determinar se os clientes se sentem positivos, neutros ou negativos em relação a um produto ou serviço. Isso ajuda as equipes a entender as tendências na experiência do cliente sem precisar ler milhares de comentários individuais.

A análise preditiva é outro fluxo de trabalho amplamente utilizado, em que os modelos de AI fornecem percepções prospectivas, como previsão de demanda, estimativa de churn ou previsão de quais leads de ventas têm maior probabilidade de conversão.

A detecção de anomalias pode sinalizar padrões incomuns em transações, leituras de sensores ou logs do sistema para que as equipes possam investigar problemas antes que eles se agravem.

Para organizações com grandes datasets, a IA também pode gerar resumos rápidos que destacam os principais temas ou mudanças, economizando horas de revisão manual.

Análise em tempo real

Ao realizar análises em tempo real com tecnologia de IA, os varejistas podem prever as vendas para dias específicos e ajustar os níveis de pessoal ou de estoque. Os fabricantes podem identificar problemas operacionais à medida que ocorrem, monitorando os dados dos equipamentos. As equipes de logística podem acompanhar o desempenho da entrega e antecipar atrasos. Percepções em tempo real como esses ajudam as organizações a reduzir o tempo de espera entre a coleta de dados e a ação.

Consultas em linguagem natural

A consulta em linguagem natural torna a analítica mais acessível. Em vez de escrever queries SQL ou navegar em dashboards, os usuários podem fazer perguntas como “Quais foram nossos produtos mais vendidos no último trimestre?” ou “Mostre-me as regiões com volume de suporte crescente”. A AI interpreta a pergunta, realiza a execução da análise e retorna uma resposta clara, diminuindo a barreira para usuários não técnicos de dados de negócios.

Ferramentas e plataformas que viabilizam a IA para análise de dados

As ferramentas de BI orientadas por IA apresentam cada vez mais recursos essenciais para dar suporte aos principais fluxos de trabalho de análise de dados. Recursos preditivos auxiliam na previsão de tendências e na identificação de riscos. A AI generativa pode resumir datasets ou traduzir descobertas técnicas para uma linguagem simples. A consulta em linguagem natural torna a exploração mais intuitiva, enquanto a visualização assistida por IA e a automação do fluxo de trabalho reduzem o esforço manual por trás de dashboards, preparação de dados e relatórios de rotina.

A ferramenta certa ainda depende do problema que você está resolvendo. A previsão requer modelos preditivos robustos, a automação de dashboards se beneficia da visualização orientada por IA e a ampliação de planilhas é muito mais fácil com recursos de linguagem natural que reduzem o uso de fórmulas complexas. No momento, algumas ferramentas são melhores em certos recursos do que outras, embora a tendência seja clara. O stack de BI moderno está convergindo para uma suíte unificada que inclui todos eles. O Databricks AI/BI reúne esses recursos em uma única plataforma, combinando dados governados com analítica assistida por IA para percepções mais rápidas e confiáveis.

Benefícios de usar IA em análise de dados

Os benefícios de usar a IA para análise de dados geralmente se concentram em produtividade, eficiência, precisão, acessibilidade e escalabilidade. Os benefícios específicos incluem:

• Análise em tempo real mais rápida: a AI processa grandes datasets rapidamente e atualiza os insights continuamente, permitindo uma mudança de relatórios estáticos para inteligência sempre atualizada.
• Precisão aprimorada e detecção de padrões: os modelos de ML descobrem tendências, anomalias e relacionamentos sutis que os humanos geralmente não percebem, reduzindo erros e fortalecendo o rigor analítico.
• Analítica democratizada para usuários técnicos e de negócios: as interfaces de linguagem natural permitem que qualquer pessoa explore os dados em linguagem cotidiana, reduzindo as barreiras e ampliando a participação.
• Geração de percepções escalável: fluxos de trabalho automatizados, modelos compartilhados e plataformas unificadas fornecem percepções consistentes para todas as equipes, liberando os analistas para um trabalho estratégico de maior valor.

Limitações, riscos e considerações éticas

Embora a incorporação da AI na analítica possa melhorar significativamente a inteligência de dados, ela também introduz riscos. Esses riscos não devem impedir a adoção, mas destacam a necessidade de uma base de dados sólida e de práticas responsáveis. A seguir, apresentamos algumas áreas importantes a serem consideradas.

Vieses, interpretabilidade e Qualidade dos Dados

Os resultados da IA dependem muito dos dados com os quais ela aprende. Se os dados estiverem incompletos ou forem enviesados, os resultados também poderão ser. A interpretabilidade é outro desafio. Alguns modelos funcionam como caixas-pretas, o que dificulta o entendimento de como chegam às suas conclusões. Quando o raciocínio interno não é visível, é ainda mais importante manter a confiança nos resultados da AI, garantindo que os dados sejam limpos, precisos e bem documentados.

Supervisão Humana e Governança

A IA pode gerar percepções de forma rápida e confiável, o que pode levar os usuários a confiar excessivamente nos resultados automatizados sem validá-los. A AI é poderosa, mas não é infalível. Os analistas continuam sendo essenciais para revisar os resultados, validar suposições e garantir que as percepções estejam alinhadas com o contexto do mundo real.

Em parte, é por isso que a governança também é importante. As organizações devem gerenciar o controle de versão, manter fluxos de trabalho reproduzíveis e dar suporte a trilhas de auditoria para rastrear como os modelos foram construídos e como os resultados foram gerados. Sem esses controles, a solução de problemas se torna difícil e os riscos de compliance aumentam.

Privacidade e outros desafios a considerar

Sistemas de IA costumam trabalhar com dados sensíveis, o que pode levantar preocupações éticas e de privacidade. As organizações devem garantir que os dados sejam coletados e usados de forma responsável, com proteções adequadas e controles de acesso implementados.

Uma questão a se considerar é o impacto ético do uso de IA para analítica. As empresas devem lidar com os dados de forma responsável e ajudar os clientes a entender como suas informações serão usadas. A transparência também é essencial. As organizações devem ser capazes de explicar como os modelos de IA funcionam, em quais dados se baseiam e como eles embasam as decisões. O uso ético também exige supervisão humana para garantir que a IA apoie a tomada de decisões, em vez de substituir o julgamento ou a responsabilidade.

Outra pergunta comum é se não há problema em confiar apenas na AI para análise de dados. A resposta é não. A AI pode acelerar a análise e gerar percepções, mas não pode substituir a experiência humana, o conhecimento de domínio ou o julgamento ético. Os fluxos de trabalho de analíticas mais robustos combinam a automação orientada por IA com uma supervisão humana cuidadosa para garantir a precisão e a responsabilidade.

Como a IA está mudando o papel dos analistas de dados

A IA já está remodelando o trabalho diário dos analistas de dados, transferindo o equilíbrio das responsabilidades de tarefas manuais para atividades mais complexas e que exigem discernimento. Os analistas agora podem contar com a AI para automatizar tarefas como limpeza de dados, criação de relatórios de rotina ou escrita de queries repetitivas, bem como para preparar datasets, gerar resumos, criar visualizações e identificar padrões muito mais rápido do que conseguiriam fazer manualmente.

No entanto, há coisas que os analistas podem fazer que a IA não consegue, ou não tão bem, como avaliar as vantagens e desvantagens ou decidir quais percepções são mais importantes para sua equipe. Os analistas fornecem o julgamento, o conhecimento de domínio e o pensamento crítico necessários para interpretar os resultados e orientar as decisões. Eles também validam os resultados gerados por IA para garantir que a lógica seja sólida e que as conclusões sejam verificáveis.

Outra mudança é que muitos analistas agora passam mais tempo elaborando prompts eficazes para respostas de IA, ou escolhendo a combinação certa de modelos, queries e fluxos de trabalho para responder a uma pergunta de negócio. A supervisão é outra responsabilidade crescente. Os analistas podem descobrir que passam mais tempo monitorando a qualidade dos dados, verificando vieses e garantindo que as percepções automatizadas sejam precisas e confiáveis.

Essas mudanças se conectam diretamente a uma pergunta comum: a IA substituirá os analistas de dados? A resposta é que, embora a IA possa automatizar tarefas, ela não pode substituir o pensamento estratégico, a compreensão contextual e o julgamento ético que os analistas trazem. A IA eleva o papel do analista, permitindo que os analistas se concentrem na descoberta de percepções mais profundas e em um suporte à decisão de maior impacto.

Habilidades e como começar a usar a AI em analítica

Embora a AI esteja criando novas oportunidades e mudando as responsabilidades dos analistas, as pessoas nessas funções ainda devem se esforçar para se manterem competitivas, desenvolvendo habilidades relevantes. =Habilidades emergentes, como o design de prompts, ajudarão você a obter melhores resultados de ferramentas de BI com tecnologia de IA.

Muitas equipes começam com experimentos com baixa barreira de entrada que usam projetos de amostra, ferramentas acessíveis e datasets de sandbox. Muitas plataformas oferecem notebooks guiados ou exemplos integrados que guiam os usuários por fluxos de trabalho comuns. Esses pequenos casos de uso ajudam os analistas a ganhar confiança enquanto aprendem como a IA se encaixa em seus processos existentes.

No nível da equipe, um fluxo de trabalho simples é uma ótima maneira de aprender. Os analistas podem criar um modelo preditivo básico que prevê uma única métrica, como a demanda semanal ou o churn de clientes. Ou eles podem tentar executar uma análise de sentimento nas avaliações dos clientes para ver como a IA classifica o feedback positivo e negativo.

Ao desenvolver essas habilidades e experimentar ferramentas de nível básico, os analistas podem começar a usar a IA de forma significativa e se preparar para aplicações mais avançadas.

O futuro da análise de dados com IA

É quase certo que o futuro da análise de dados será influenciado significativamente pela trajetória dos avanços em IA generativa e automação. À medida que a IA generativa expande o que as equipes podem automatizar, ela também está tornando os dados mais acessíveis. À medida que a modelagem preditiva amadurece, devemos esperar que ela se torne mais precisa e adaptável, à medida que os modelos aprendem com novos dados. A exploração autônoma de dados também deve aumentar, graças a sistemas que podem analisar datasets, detectar padrões e revelar percepções sem que seja solicitado.

Outra grande mudança a se observar é o surgimento de agentes de IA que apoiam ou complementam os analistas. Atuando como parceiros inteligentes, esses agentes poderão ajudar a executar queries, monitorar a qualidade dos dados, recomendar modelos e sinalizar anomalias, ampliando assim o alcance de um analista e acelerando sua tomada de decisão.

Conclusão

A AI está remodelando a análise de dados de maneiras significativas, acelerando tarefas de rotina, melhorando a precisão e facilitando o acesso a percepções para mais pessoas. Da preparação de dados à visualização, a IA está abrindo as portas para novos níveis de automação e exploração.

Se você gostaria que sua empresa começasse a usar AI com análise de dados, a melhor forma de começar é escolher uma área de fluxo de trabalho para pilotar uma melhoria orientada por AI. Isso pode ser automatizar um relatório recorrente, resumir um dataset com ferramentas de NLP ou testar um modelo preditivo simples. Experimentos pequenos e focados ajudam as equipes a aprender o que funciona e a ganhar confiança antes de assumirem iniciativas mais complexas.

Esteja você apenas começando ou já avançado, a mensagem é simples: a IA expande o que é possível com a análise de dados, mas o julgamento humano continua sendo essencial. Quando a IA e a experiência humana trabalham juntas, as organizações podem usar a IA para obter percepções mais rápidas e tomar decisões melhores com base em seus dados.

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(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original