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Plataformas de análise de dados baseadas em IA

Embora falemos mais sobre IA generativa, uma das principais funções da IA ​​é a análise e processamento de dados. E faz isso incrivelmente mais rápido do que uma pessoa ou equipe. Seja qual for o seu negócio digital, vale a pena dar uma olhada em ferramentas que podem ampliar suas possibilidades e economizar seu tempo.
25 Julho 2024

Um dos maiores potenciais da IA ​​– como sabemos – é a análise de dados. Plataformas e ferramentas para esse fim, se dirigidas sem infringir direitos, trazem vantagens em diversos campos. As funções envolvidas, de fato, dizem respeito a relatórios, organização e gerenciamento de dados, análise textual e muito mais. Tudo isso pode ser automatizado, inteiramente para alguns processos ou parcialmente para outros, a fim de economizar tempo e esforço.

Portanto, há muitas profissões digitais afetadas por esta lista, porque eles podem se inspirar... vamos ver se você encontra algo útil. Entretanto, para cada plataforma fornecemos-lhe um exemplo prático.

Análise de dados para inteligência de negócios e relatórios

  • Microsoft Power BI: importe dados de praticamente qualquer fonte, crie visualizações personalizadas e compartilhe relatórios seguros. Integra recursos avançados de IA, em particular um copiloto que auxilia na escrita e explicação de consultas DAX, melhorando a precisão e a velocidade. Com esta plataforma um analista pode criar relatórios detalhados com visualizações complexas em minutos, economizando horas de trabalho.
  • Looker: análises em tempo real, modelagem de dados avançada, conexões em tempo real com mais de 35 bancos de dados SQL, análises de autoatendimento para criar visualizações personalizadas e análises incorporadas para integrações com outras soluções de software. Uma equipe de marketing pode visualizar e analisar rapidamente dados de campanhas em andamento, fazendo mudanças em tempo real e otimizando estratégias com base em insights imediatos, sem atrasos ou necessidade de extração manual de dados.
  • Quadro: visualizações interativas avançadas, relatórios e painéis dinâmicos, integração de IA para insights preditivos e geradores, modelagem de dados com suporte para relacionamentos multifatos e exploração e análise de dados em tempo real. Particularmente Einstein, o copiloto de IA disponível, auxilia na criação de visualizações e cálculos em linguagem natural, reduzindo o tempo de análise e melhorando a precisão dos resultados. Com essas ferramentas uma equipe de vendas pode monitorar as principais métricas e receber insights proativos por e-mail ou Slack, otimizando decisões sem precisar criar manualmente cada relatório.

murais de Albert Einstein

Gerenciamento de equipes e projetos

  • Júlio AI: com isso você pode interpretar, analisar e visualizar dados usando comandos de linguagem natural. Os principais recursos incluem a criação de gráficos, relatórios e modelos preditivos. Um recurso especial do Julius AI é a interface de bate-papo intuitiva que permite aos usuários obter insights diretamente dos dados. Um profissional de marketing pode analisar o desempenho de uma campanha publicitária e obter gráficos e tendências em minutos, economizando horas de processamento manual.
  • Laboratório de dados: Uma plataforma colaborativa que suporta análise avançada de dados com uma interface semelhante a um notebook, integrando SQL, Python e R. Suas principais funções incluem geração de relatórios ao vivo e atualizações em tempo real. Particularmente importante é a capacidade de criar e compartilhar relatórios atualizados imediatamente com a equipe, eliminando a necessidade de transferência manual de informações. Por exemplo, uma equipe de desenvolvimento pode monitorar as métricas de desempenho de um aplicativo, atualizando relatórios em tempo real durante o ciclo de desenvolvimento.
  • Bancos de dados: gerenciamento de cluster de big data e suporte a notebooks colaborativos. Suas principais funções incluem processamento eficiente de dados e colaboração em projetos de engenharia de dados. Com isso, um e-commerce pode analisar grandes volumes de dados de clientes, otimizando estratégias de marketing com base em análises rápidas e detalhadas das tendências de compra.

Análise de dados com IA e aprendizado de máquina

  • AutoML do Google Cloud: Plataforma que permite a criação de modelos personalizados de machine learning sem a necessidade de habilidades avançadas. Seus principais recursos incluem uma interface de arrastar e soltar, suporte para vários tipos de dados e integração com o ecossistema Google Cloud. Uma loja de comércio eletrônico pode criar um modelo de recomendação personalizado em apenas algumas horas, melhorando a experiência de compra dos clientes e aumentando as vendas.
  • IA do Microsoft Azure: oferece um conjunto completo de serviços de IA baseados em nuvem para criar, treinar e implantar modelos de ML em escala. Suas principais características incluem integração com ferramentas Microsoft como Power BI e Dynamics 365, e suporte a diversas linguagens de programação. Uma equipe de TI pode desenvolver um modelo de previsão de demanda, otimizando a gestão de estoques e reduzindo custos.
  • OpenAI: Oferece principalmente GPT-4, acessível via API para integração em aplicativos customizados. Neste caso, a IA generativa, tão conhecida apenas pelos textos, transforma-se numa ferramenta que permite que uma empresa integre GPT-4 ao suporte ao cliente, melhorando o atendimento e reduzindo custos operacionais graças a respostas automáticas precisas e personalizadas.

manequim azul com laptop analisando dados

Visualização de dados e dashboards

  • Polímero: Visualização de dados e uma ampla gama de ferramentas para criar gráficos e painéis interativos. Seus principais recursos incluem conexão com mais de 20 fontes de dados, geração automática de painéis e integração de IA para fornecer insights e explicações de análise de dados. Uma equipe de marketing pode analise o desempenho da campanha e obtenha gráficos detalhados, melhorando as decisões estratégicas sem a necessidade de competências técnicas avançadas.
  • Sisense: permite combinar dados complexos em visualizações unificadas, incluindo painéis interativos. Integra inúmeras fontes de dados e utiliza ferramentas de análise avançadas. Uma empresa de manufatura pode monitorar métricas de produção em tempo real, melhorando a eficiência operacional e reduzindo o tempo de inatividade graças a painéis constantemente atualizados.
  • Qlik: Visualização de dados que facilita a análise visual e relatórios detalhados. É possível integrar diferentes fontes de dados, utilizar análises associativas e criar dashboards interativos. Uma empresa de serviços financeiros pode analisar as transações dos clientes e identificar tendências e anomalias, melhorando a segurança e a conformidade regulatória.

Análise textual e extração de dados

  • MacacoAprenda: use ointeligência artificial para extrair dados de textos como e-mails, pesquisas e postagens em mídias sociais. Ele permite que você use modelos pré-construídos ou personalizados para classificação de texto, análise de sentimentos e extração de entidades. Com isso você pode criar modelos de aprendizado de máquina sem a necessidade de conhecimentos técnicos avançados. Uma empresa pode usar o MonkeyLearn para analisar avaliações de clientes nas redes sociais, identificando tendências de sentimento e feedback recorrente para melhorar produtos e campanhas de marketing.
  • Minerador de texto SAS: Uma ferramenta avançada para analisar dados de texto. Suas principais funções incluem classificação automática de documentos, análise de sentimentos, extração de entidades e previsão de tendências. Uma característica especial do SAS Text Miner é a capacidade de lidar com grandes volumes de dados textuais com alta precisão. Uma empresa de pesquisa de mercado pode analisar milhares de análises de produtos, identificar tendências emergentes e preferências dos clientes para melhorar as estratégias de produtos.
  • RapidMiner: também oferece ferramentas poderosas para análise de texto e inclui classificação de documentos, extração de palavras-chave e análise de sentimento. Qualquer empresa pode analisar comentários nas redes sociais, identificando rapidamente as preocupações dos clientes e melhorando os serviços oferecidos.

 

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