Revolucionando a análise: o papel da IA ​​no Business Intelligence

A inteligência artificial (IA) e a inteligência empresarial (BI) são duas esferas tecnológicas que, quando combinadas, oferecem um poderoso conjunto de ferramentas para transformar dados brutos em insights acionáveis ​​e tornar os dados acessíveis a todos. Essa sinergia permite que as empresas naveguem com eficiência em vastos cenários de dados, tomando decisões informadas com rapidez.

Este guia cobre tudo, desde a função e os benefícios da IA ​​na inteligência de negócios até as primeiras etapas que você pode realizar para integrar a IA em seus processos de BI.

O papel da IA ​​no Business Intelligence

As vantagens da IA ​​em BI para empresas

A integração da IA ​​e do business intelligence (BI) está a revolucionar a forma como as empresas operam, oferecendo uma infinidade de vantagens que as impulsionam para práticas empresariais mais eficientes, informadas e ágeis. Aqui estão alguns dos principais benefícios que a IA traz para a mesa.

Dados disponibilizados para usuários não técnicos

É de longe a maior mudança que a introdução da IA ​​no BI trouxe.

Tradicionalmente, os profissionais de marketing e outros especialistas sem formação técnica dependiam fortemente de analistas de dados para pesquisa e análise, pois navegar em conjuntos e ferramentas de dados complexos estava fora do seu escopo. No entanto, a IA está a mudar esta dinâmica, democratizando o acesso e a análise de dados.

Esta abordagem personalizada reduz significativamente a dependência de equipas de dados especializadas e permite uma tomada de decisões mais rápida e autónoma em todos os níveis. A IA, em essência, está transformando os dados menos em números e mais em histórias perspicazes que cada membro da equipe pode ler e compreender, aumentando assim a eficiência geral e a capacidade estratégica da organização.

Maior precisão de previsão

Os algoritmos de IA são excelentes no reconhecimento de padrões, analisando dados históricos para identificar tendências que os humanos podem ignorar. Esse recurso leva a previsões mais precisas sobre movimentos de mercado, comportamento do cliente e requisitos de estoque. Por exemplo, a IA pode analisar padrões de compra sazonais para prever a procura de produtos, permitindo às empresas otimizar os seus níveis de inventário e reduzir o desperdício.

Resposta rápida às mudanças do mercado

A velocidade com que os sistemas de IA podem processar e analisar dados significa que as empresas podem responder às mudanças do mercado muito mais rapidamente do que antes. As ferramentas de BI baseadas em IA podem monitorar fluxos de dados em tempo real de diversas fontes, alertando os tomadores de decisão sobre eventos significativos que podem afetar seus negócios, permitindo ajustes estratégicos rápidos.

Consistência na tomada de decisões

A IA ajuda a manter a consistência nos processos de tomada de decisão. Ao contrário dos humanos, que podem ser influenciados por preconceitos ou níveis flutuantes de desempenho, os sistemas de IA podem fornecer análises e recomendações estáveis ​​e fiáveis ​​com base nos dados que são alimentados.

Além disso, os painéis podem exibir dados de uma maneira que pode ser interpretada, resultando potencialmente em diversas interpretações e decisões em diferentes departamentos. No entanto, a IA processa os dados para fornecer uma resposta clara, garantindo resultados consistentes, independentemente de quem consulta os dados ou quantas vezes.

Reduzindo o erro humano

A IA pode reduzir significativamente o erro humano. Mesmo os profissionais mais diligentes e experientes podem cometer erros, mas os sistemas de IA, quando devidamente concebidos e implementados, funcionam com um elevado grau de precisão.

Empresas amplas precisam de suporte

A IA pode dar suporte a uma ampla gama de necessidades de negócios, desde a automatização de processos de negócios e a análise de dados para obter insights até o envolvimento mais eficaz de clientes e funcionários.

Aumentando a vantagem competitiva

O uso de IA em BI proporciona às empresas uma vantagem competitiva. Os insights obtidos com a análise de IA permitem que as empresas façam investimentos mais inteligentes, melhorem suas operações e ofereçam melhores experiências aos clientes do que seus concorrentes.

IA vs. Business Intelligence Tradicional

A inteligência empresarial tem sido tradicionalmente uma abordagem analítica retrospetiva, enquanto a inteligência artificial introduz uma dimensão preditiva e prescritiva à análise de dados. Esta comparação explora as diferenças sutis entre os dois, destacando como cada um serve a propósitos únicos no ambiente de negócios.

Análise descritiva: a base da análise descritiva de BI em BI

• Foco: Análise de dados históricos
• Função: Relatórios sobre desempenho passado
• Ferramentas: relatórios padrão, painéis e scorecards
• Resultado: Insights sobre atividades comerciais anteriores

Análise preditiva: a vantagem da IA

• Foco: Resultados e tendências futuras
• Função: Previsão e detecção de tendências
• Ferramentas: modelos de aprendizado de máquina, mineração de dados
• Resultado: Previsões sobre eventos futuros

Análise prescritiva: abordagem proativa da IA

• Foco: Aconselhamento sobre possíveis resultados
• Função: Recomendar ações com base em previsões
• Ferramentas: Algoritmos de simulação, modelos de otimização
• Resultado: Recomendações práticas para a tomada de decisões

A natureza complementar de BI e IA

Embora o BI tradicional forneça a base para a compreensão do desempenho histórico dos negócios, a IA no BI complementa isso, oferecendo visão e orientação estratégica. A integração da IA ​​nas práticas de BI não substitui a necessidade de métodos tradicionais, mas antes os aprimora, proporcionando uma visão mais abrangente do desempenho passado e do potencial futuro.

Implementação Estratégica de IA em Business Intelligence

A integração da IA ​​no business intelligence requer um plano bem elaborado, a seleção de ferramentas adequadas e um compromisso com a integridade dos dados. As etapas a seguir descrevem como garantir que a implementação da IA ​​não apenas se integre perfeitamente aos sistemas existentes, mas também impulsione o negócio.

1. Avaliação das necessidades e objetivos do negócio

O primeiro passo na implementação de IA em BI é realizar uma avaliação completa das necessidades e objetivos do negócio. Compreender o que o negócio pretende alcançar com a IA orientará a seleção de ferramentas e a concepção do plano de implementação.

Aqui estão as principais questões para agilizar o processo de tomada de decisão:

• Que problemas de negócios específicos pretendemos resolver com IA em BI? Será para aprimorar a análise de dados, melhorar a precisão das previsões ou automatizar determinados processos de BI?
• Quais áreas do nosso negócio podem se beneficiar mais com a integração de IA? Existem departamentos ou funções específicas, como marketing, vendas ou operações, que verão melhorias imediatas?
• Que tipo de dados temos e como a IA pode ajudar na sua análise? Lidamos com grandes volumes de dados não estruturados que exigem capacidades avançadas de processamento?
• Qual é a nossa capacidade atual de BI e como a IA a complementa ou aprimora? Queremos ampliar as ferramentas de BI existentes com IA ou precisamos de uma nova solução que combine ambas?
• Como a IA em BI se alinhará à nossa estratégia geral de negócios? A integração apoia objetivos de longo prazo, como expansão do mercado, melhoria da experiência do cliente ou redução de custos?
• Qual é o ROI esperado da integração da IA ​​em nossos processos de BI? Como medimos o sucesso e quais são os principais indicadores de desempenho?

Selecionando as ferramentas de IA certas

Escolher as ferramentas de IA certas é fundamental. O mercado oferece uma ampla gama de soluções de BI baseadas em IA, cada uma com seu próprio conjunto de recursos e capacidades. As empresas devem selecionar ferramentas que se alinhem com seus requisitos específicos, como visualização de dados, análise preditiva ou processamento de linguagem natural.

Garantindo a qualidade dos dados

Os sistemas de IA são tão bons quanto os dados que processam. Garantir a alta qualidade dos dados é essencial para o sucesso da IA ​​em BI. Isso significa estabelecer processos de coleta, limpeza e gerenciamento de dados para manter conjuntos de dados precisos e atualizados.

Integrando IA com sistemas de BI existentes

A integração é um desafio fundamental na implementação de IA em BI. As novas ferramentas de IA devem funcionar perfeitamente com os sistemas de BI e a infraestrutura de dados existentes. Isto pode exigir conhecimentos técnicos para garantir a compatibilidade e a interrupção mínima das operações em curso.

Treinamento e desenvolvimento

Os funcionários precisam ser treinados para trabalhar com sistemas de BI aprimorados por IA. Isto envolve não apenas formação técnica, mas também desenvolver uma compreensão de como a IA pode complementar a tomada de decisões humanas.

A integração da IA ​​em sistemas de BI pode levantar várias preocupações:

• Muitos funcionários temem que as ferramentas de IA possam ser demasiado complexas para serem compreendidas e utilizadas de forma eficaz. Certifique-se de que as ferramentas de IA integradas ao sistema de BI tenham interfaces fáceis de usar. Ofereça sessões de treinamento abrangentes que desmistifiquem a IA para equipes não técnicas.
• Existe o receio de que a IA possa substituir a intuição e o julgamento humanos, que são cruciais no marketing. Comunicar claramente que a IA se destina a complementar, e não a substituir, a tomada de decisões humanas. Mostre como a IA pode aprimorar a intuição humana com insights baseados em dados.
• Para responder às preocupações sobre o investimento financeiro necessário para a implementação de IA em sistemas de BI, destaque as poupanças a longo prazo e os ganhos de eficiência que superam os custos iniciais.
• O ceticismo sobre a precisão e a confiabilidade dos insights gerados pela IA em comparação com os métodos tradicionais é outro desafio comum. Use programas piloto para demonstrar a precisão e o valor agregado dos insights gerados por IA.

Monitoramento e melhoria contínua

Após a implementação, é importante monitorar o desempenho da IA ​​nos sistemas de BI e fazer melhorias contínuas. Os modelos de IA poderão ter de ser refinados e os processos ajustados para garantir que a empresa obtém o máximo valor do seu investimento.

Como você pode começar?

A Improvado apresenta o AI Assistant, uma maneira totalmente nova de analisar o desempenho de marketing. É uma plataforma semelhante a um bate-papo onde você pode fazer perguntas relacionadas a análises em inglês simples e receber insights imediatos. O assistente traduz suas perguntas em SQL e consulta seu conjunto de dados para fornecer uma resposta ou relatório.

Você pode perguntar ao Assistente algo como:

• Mostre como estamos acompanhando os gastos com publicidade em nossas regiões geográficas alvo.
• Mostre-me as 5 principais campanhas que geraram o maior ROI no trimestre atual.
• Quais campanhas no Google e no Bing tiveram o CPA mais alto nos últimos 90 dias?
• Compare as taxas de conversão no Google Ads entre outubro e setembro de 2023.

Todas essas são perguntas que os usuários reais fazem ao AI Assistant.

Depois de ter sua resposta, você pode continuar a conversa com o assistente e pedir-lhe para interpretar os resultados, fornecer dados mais granulares ou conselhos de campanha.

O AI Assistant é alimentado por um modelo de linguagem grande personalizado (LLM) semelhante ao ChatGPT e à tecnologia de texto para SQL que permite ao assistente interpretar o inglês para consultar seus dados e fornecer insights.

Tal abordagem à análise de dados de marketing reduz significativamente a necessidade de consultas e codificação complexas, tornando os dados mais acessíveis a utilizadores não técnicos.

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