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Augmented Analytics, o futuro do Business Intelligence


Num mundo em que cada vez mais dados são diariamente produzidos, é importante que as empresas saibam como os tratar e analisar, de forma a perceber os hábitos e tendências dos seus clientes.
 
Termos como Big Data e Business intelligence (BI) estão cada vez mais na ordem do dia e é, hoje, fulcral para as empresas saberem como trabalhar estas informações.


Business Intelligence - O que é?


O Business Intelligence é um processo de recolha, organização, partilha, monitorização e análise de grandes quantidades de informação geradas pelos diversos processos organizacionais.
 
Através do BI, é possível tirar partido dos dados gerados, transformando a informação bruta existente em informação útil, de forma a suportar a tomada de decisão e promover o aumento de conhecimento dentro da organização, assim como da estratégia organizacional.
 
A partir da interpretação de tendências e através da análise de dados ou da utilização de técnicas de previsão (como é o caso do data mining), os sistemas de BI permitem identificar estratégias e oportunidades de negócios, com o objetivo de alcançar uma vantagem competitiva no mercado e a estabilidade da organização.
 
Os sistemas de BI são utilizados em vários setores de negócio, como por exemplo no retalho, no setor financeiro, nas telecomunicações, no setor dos transportes, na educação, na saúde, no comércio eletrónico e nos seguros.


Business Intelligence e Business Analytics


Business Analytics pode ser definido como uma área que estuda as operações executadas sobre dados com o objetivo de suportar as atividades de negócio e de apoiar o processo de tomada de decisão.
 
A área de Business Analytics (BA) aparece fortemente relacionada com a área de Business Intelligence, apresentando várias semelhanças e podendo ser vista como uma área mais abrangente ainda que englobe tecnologias de BI.
 

A área de Business Analytics contém três grandes orientações:


Análise descritiva - Usa os dados para perceber o que aconteceu no passado, destacando-se técnicas e tecnologias de BI (reports, dashboards, cubos OLAP);

Análise preditiva - Usa os dados e técnicas para descobrir padrões e visa responder questões relacionadas com possíveis ocorrências futuras, destacando-se técnicas de Data Mining, Web/Media Mining, Time Series Forecasting, entre outras;

Análise prescritiva - Engloba tipicamente os algoritmos de otimização, ferramentas de simulação e Group Support Systems, por exemplo.
 
 
Nos últimos tempos, o conceito de Business Analytics passou a ser usado para englobar vários conceitos emergentes, tais como:
 
 
-Big Data Analytics;
 
-(Cloud-Based) Predictive Analytics;
 
-Text and Social Media Analytics;
 
-Data Stream Management e Real-time Analytics;
 
-Mobile and Sensor-based Analytics;
 
-Augmented Analytic.
 

O que é a Análise aumentada?


Análise aumentada (Augmented Analytics) diz respeito ao uso do Machine Learning (ML) e do Processamento de Linguagem Neural (NPL) para melhorar a análise de dados, intensificar a partilha de dados e automatizar o Business Intelligence.

Este termo foi utilizado pela primeira vez pela Gartner, na edição de 2017 no estudo intitulado "Hype Cycle fot Emerging Technologies”.

Os softwares de análise de dados podem integrar ferramentas de análise aumentada de forma a trabalhar grandes bases de dados, permintido introduzir dados brutos e retirar informação chave e crítica para análise de forma automática, utilizando para isso o Machine Learning e o Processamento de Linguagem Neural.
 
Resumidamente, através da Análise Aumentada, a descoberta de padrões e criação de modelos deixa de ser feita manualmente por cientistas de dados e analistas de BI, passando a ser automatizada, libertando mais tempo aos profissionais para a análise e compreensão das informações.
 

Vantagens da Análise Aumentada


Segundo a Dataversity, podemos encontrar as seguintes vantagens na implementação da análise aumentada nos negócios:
 
 
 1. Permite que o cientista de dados e a comunidade de TI foquem nas estratégias e projetos especiais.
 
 2. A análise de dados aumentada transforma o trabalho dos cientistas de dados e automatiza os seus algoritmos

 3. Promove soluções melhores, previsões mais acertadas e análises mensuráveis sobre produtos e serviços.

 4. Perde menos tempo a explorar dados e ganha mais tempo para agir em conformidade com insights relevantes.

 5. Os avanços no Smart Data Discovery e em outras técnicas e soluções sofisticadas podem gerar um impacto positivo no ROI e TCO.
 
 
Segundo as previsões da Gartner, a análise aumentada será um driver influente na compra de ferramentas de Analytics e Business Intelligence em 2010, assim como nas ferramentas de Data Science e Machine Learning.
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