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Ricardo Baraçal: Augmented Analytics – o futuro da análise dos dados é o futuro do câmbio

Ricardo Baraçal
19/03/2021 - 20:09
Augmented Analytics é uma tecnologia que une elementos do Machine Learning e da Inteligência Artificial com a finalidade de otimizar as análises feitas pelo BI tal qual conhecemos (Imagem: Freepik/kjpargeter)

O mundo vai ganhando complexidade a cada geração. Saber entender suas transformações é fundamental para evoluirmos nas organizações, na sociedade, na vida. Para isso, uma análise consistente de dados é fundamental. Nunca se produziu tantos dados como nos dias de hoje.

Acompanhando esse crescimento no tamanho e na complexidade dos dados, as tecnologias de analytics (análise) também evoluem, sempre em busca de ajudar as organizações a construírem um processo de tomada de decisões mais eficiente.

A necessidade de tomar decisões mais rápidas e com base em dados vem aumentando muito rapidamente e já começam lá nos seus processos internos e chegam até o atendimento a clientes. Essa talvez seja a principal vantagem competitiva que as empresas podem hoje obter, simplesmente porque conseguem extrair valor das suas próprias informações de forma eficaz – algo ainda incrivelmente incomum.

Esse novo olhar que a análise dos dados passou a receber resultou em tecnologias mais avançadas, aproveitando conceitos já consagrados e mais evoluídos de Machine Learning e Inteligência Artificial. Essa tendência se chama Augmented Analytics, tecnologia essa que, segundo a Consultoria de Tecnologia Americana Gartner, representa o “futuro da análise de dados” e vai mudar o panorama nos próximos anos.

Augmented Analytics, que se traduz como Análise Aumentada, é uma tecnologia que une elementos do Machine Learning e da Inteligência Artificial com a finalidade de otimizar as análises feitas pelo BI tal qual conhecemos. Trata-se de uma reunião de recursos estatísticos e linguísticos para conduzir análises e gerar insights para as organizações, com a mínima supervisão humana.

Sistemas que contam com a Análise Aumentada automatizam diversas etapas, desde a coleta, preparação e compartilhamento dos dados. Além disso, facilitam a aplicação dos modelos de Machine Learning, usando como fundamento as atividades neurais do cérebro humano. Da mesma forma que aprendemos algo e evoluímos com o tempo, a máquina também aprende esses padrões e os aprimora.

Tudo isso torna todo o processo analítico mais ágil, trazendo dados precisos de forma muito simplificada. Todo o tempo gasto com a preparação, ajustes e outras tarefas é poupado, pois a Inteligência Artificial faz o trabalho automaticamente.

Isso possibilita ao usuário uma maior facilidade e praticidade na interpretação de respostas, extração de insights e na descoberta de novas ideias que podem ser reveladas sem o viés trazidos por bloqueios humanos ou preconceitos.

Como o Augmented Analytics funcionaria na prática

Com essa tecnologia, a máquina aprende a trabalhar sozinha e identifica padrões, desenvolve soluções, gera insights e traz, assim, explicações relevantes para o contexto daqueles dados.

Essa automação reduz drasticamente o tempo dedicado à organização e análise dos dados. As respostas buscam as pessoas, com praticamente zero cliques.

A aplicação do Augmented Analytics pode chegar a qualquer indústria, inclusive até o câmbio (Imagem: Pixabay)

Veja o exemplo: uma empresa solicita uma pesquisa sobre avaliações na internet de produtos que a empresa vende. Como resultado, a tecnologia informa as métricas e oferece insights sobre o que pode ser feito para aumentar as vendas.

A máquina vai pesquisar números ou “respostas prontas”, mas também vai apresentar respostas dissertativas e gráficas, com sugestões e possíveis soluções, cabendo ao requisitante interpretar e aplicar cada uma de acordo.

Um outro exemplo que já existe é no processo de operações hospitalares, desde avaliando tempo de espera até a experiência como um todo. A máquina inteligente oferece respostas instantâneas para pesquisas, podendo trazer perguntas adicionais ao atendente, que ele não tinha pensado, a depender do contexto do paciente.

A beleza é que a aplicação do Augmented Analytics pode chegar a qualquer indústria, razão pela qual escrevo hoje: já pensou nessas aplicações para o câmbio? Já imaginou capturar e devolver quase que em tempo real o nível de satisfação com as suas operações cambiais e identificar gaps e pontos de melhoria em qualquer parte da jornada? Desde a simulação de cotação até a liquidação do contrato?

As possibilidades são infinitas e quem largar na frente conseguirá fidelizar seu cliente e terá a sua recompensa.

A informação bem trabalhada, com agilidade e aplicável aos negócios, é o novo petróleo. É o futuro.

Última atualização por Diana Cheng - 19/03/2021 - 20:09

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